实例-某商业银行大数据体系建设介绍

- 行业背景介绍

随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注，在商业银行信息化建设及电子银行的发展过程中，数据量的增长已经达到了前所未有的速度。商业银行在建设"大数据"平台提升信息化能力上倍感到巨大的压力，如何在大数据时代提高信息化建设能力，已成为商业银行信息技术部门的主要讨论话题。

- 面临的问题和困难

某商业银行从自身出发，结合银行内部大数据体系建设的若干要求和想法，拟构建一套符合自身特点的大数据体系，以适应行业内的发展要求。
    在大数据体系建设的过程中，主要面临以下几方面的问题：
    1. 如何快速掌握数据的变化趋势，全方位、多角度的把握企业各项指标动态？
    2. 如何从纷繁冗余的数据中，发现和利用数据间的关联性，进行各种数据分析？
    3. 如何实时、准确、直观的报表展现与输出" target="_blank" class="geeznLink8" >展现企业重要指标数据，为领导及决策层提供数据基础？

- 需求与特点分析

与其它行业相比，银行业的数据有以下几方面特点：
    1. 业务系统较多，信息化程度高，数据相对分散；
    2. 数据监管较为严格，数据及报表格式较为规范；
    3. 数据规模较大，数据间业务逻辑较为复杂。
    从该商业银行整体情况看，除具有上述特点外，银行业务人员还关心数据分析类报表制作的灵活程度与技术门槛，希望能通过拖拽方式自已定义对关键指标项进行分析。

- 解决方案

1. 统一报表平台
    通过集力数据系统产品将各业务系统中的分散数据依照标准化采集，统一化处理，进行清洗、提炼与再加工，借鉴金融行业报表管理经验将数据进行整合，通过统一报表平台进行制作与展现，使数据应用型大大提高，同时建立了完善的报表生命周期管理体系。
    2. 领导驾驶舱
    领导驾驶舱又可称为“Dashboard”。结合同行业先进的金融数据模型，对数据进行整合、转换、分析、挖掘、展现，以仪表盘、饼图等直观方式为管理层实时提供各项决策指标信息，随时随地为领导提供决策支持及预警预测。
    3. 自定义数据分析
    银行业务人员只需关心业务需要，无需关心技术实现，通过拖拖拽拽、点点选选即可轻松制作出列表式报表、分组报表、交叉报表、自由报表、组合报表，在这些自定义报表中可对关键指标项快速进行不同维度的展现分析。

- 总结

通过构建银行大数据体系，让商业银行更具市场竞争力，其数据的完整性、准确性将决定商业银行的竞争结果。以大数据为依托，商业银行可进一步开展针对性营销手段。大数据的数据多样性和丰富性，能弥补过去数据不够的缺陷，最终带来管理方法的飞跃。