在当前大数据的背景下,银行业传统联机业务技术存在开发周期长、不够灵活、大量的业务数据难以充分利用、操作复杂、监控效率低等弊端,多数企业表示需要搭建一个符合银行特色的商业智能平台,把需要的数据和信息集中起来,统一管理。在此背景下,BI报表系统作为一个数据统一管理平台,对于此类问题具有先天的优势。
首先,BI报表系统可以进行多角度、全方位的分析,如绩效考核、大客户分析、经营指标分析、关系营销分析、风险分析、员工行为监测( EAST监管)等,提升银行的运营能力,增强企业的竞争力。其次,能进一步对信息进行深度加工、分析,实现对风险监控、风险预测、决策分析等工作的支持。达到寻找潜在市场、潜在客户和和发掘商机的目的,为银行开拓业务、降低风险提供依据。
以FineBI在某银行的实施应用为例,该BI报表系统主要运用在综合报表和绩效考核报表两方面。其典型应用展现如下:
1.典型应用之综合报表
启动建设时间: 2013年9月
报表数量:行内报表:296张,村镇银行:70张
模块数量:行内报表:8个,村镇银行:5个
用户数:全行所有员工540人,行内报表核心用户90个
使用单位数:机关17个部门,支行40家,陇海村镇5家
网点数:新沂40家村镇5家
日均访问数: 500左右,村镇银行部分推广中
2.典型应用之绩效考核
启动建设时间:2014年12月
报表数量:66张
模块数量:6大模块
用户数:全行所有员工540人,核心用户57个
使用单位数:机关17个部门,支行40家
网点数:新沂40家
日均访问数:120左右
实施该应用的企业科技部主管也表示,BI报表系统的使用相比传统报表软件具有图表丰富、导出便捷、文档详细、开发效率高、维护方便等优势,相比传统报表软件,BI系统数据处理方面的性能不仅提高了内部信息传递效率,也加快了业务处理进度。
如今,银行业正在面临大数据的侵袭,海量数据中蕴藏了大量价值金矿,对数据的分析和处理的速度与能力直接决定银行挖掘数据商业价值的能力。要想依靠企业数据分析掌舵企业发展,不仅需要一个聪明的分析师,更需要一个得力的数据分析工具。我们期待智慧银行的出现,把海量的云数据加工为信息,再把信息转变成价值,为银行的腾飞的发展插上翱翔的翅膀。
相关推荐
BI报表系统在银行业的应用是近年来银行业信息化发展的重要趋势,特别是在大数据时代,它已经成为银行提升运营效率、增强竞争力的关键工具。BI(Business Intelligence)报表系统能够整合分散在各个业务线中的大量...
### BI报表系统在银行业的应用 #### 一、引言 在大数据时代,银行业的竞争愈发激烈,如何高效地利用海量业务数据成为银行提升竞争力的关键因素之一。传统的联机业务技术由于开发周期长、灵活性差等问题,已经难以...
中国银行业商业智能应用策略专题报告详细介绍了2005年商业智能(BI)在中国银行业的应用状况、市场趋势以及技术发展方向。报告强调了商业智能在银行业务中的重要性,并指出随着中国银行业的市场化、业务扩张和风险...
商业智能(Business Intelligence,简称BI)是现代企业管理和决策的重要工具,尤其在银行业,BI系统能够帮助企业从海量数据中提取关键信息,进行深度分析,为决策提供强有力的支持。银行BI系统解决方案的核心目标是...
- **金融行业:** BI在金融领域的应用可以帮助银行和金融机构提高风险管理能力、优化客户体验和提升运营效率。 - **零售行业:** BI技术在零售业的应用可以提高库存管理效率、优化供应链管理和提升顾客满意度。 - **...
商业智能(Business Intelligence,简称BI)是现代金融业中不可或缺的一环,尤其在商业银行中,BI架构体系对于数据的分析、决策支持以及业务优化起着至关重要的作用。本篇将深入探讨商业银行BI架构体系,旨在帮助...
本文主要围绕"商务智能技术在银行业务中基于数据仓库的研究与实现"这一主题,深入探讨了BI在银行业的应用现状、整体架构以及核心技术。 首先,商务智能是将企业内部和外部的各种数据转化为可操作的业务洞察力的一种...
- 探讨大数据应用在银行业中面临的挑战,如数据安全、隐私保护等。 - 讨论大数据应用为银行业带来的机遇,如提升服务效率、增强竞争力等。 6. **未来发展趋势展望** - 对未来宁波银行乃至整个银行业的数字化转型...
然而,商务智能在国有银行业的应用也面临挑战,如数据安全与隐私保护、系统集成复杂性、人才短缺等。因此,银行需要建立健全的数据治理体系,加强数据安全防护,同时培养具备数据分析和BI技术的专业人才,确保商务...
其中,Teradata在银行业应用广泛,但成本较高,而Greenplum则以其速度和性价比受到青睐,例如国内四大行中有三家采用了Greenplum。此外,大数据平台如Hadoop+Hive组合提供了强大的数据处理能力,成为许多企业的首选...
Teradata在银行业有广泛应用,但成本较高;Greenplum则以其高速度和高性价比受到青睐,基于PostgreSQL并已开源。企业在选择时需要考虑数据存储方案、ETL(数据抽取、转换、加载)工具以及前端应用。 ETL工具中,...
【银行数据仓库系统应用解决方案】 数据仓库在银行业务中扮演着至关重要的角色,它整合了来自各个业务领域的海量数据,提供了高效的数据管理和分析能力。银行数据仓库系统是为银行管理层提供决策支持的关键工具,它...
Teradata在银行业应用广泛,但成本较高;Greenplum以其高性能和高性价比受到青睐,基于PostgreSQL并已开源。 2. 大数据平台(Big Data Platform): 主流的大数据平台通常是Hadoop与Hive的组合,提供大规模数据...
Teradata在银行业应用广泛,但成本较高,而Greenplum则以其高性能和性价比受到青睐,它基于PostgreSQL并已开源。 2. **大数据平台**:以Hadoop+Hive为代表的平台是大数据处理的主流选择。Hadoop提供了分布式存储和...
总的来说,商业银行IT系统是银行业务运行的基石,其复杂性和多样性体现了金融业的创新和竞争态势。理解和掌握这些系统,对于银行IT人员来说至关重要,不仅能提升工作效率,也能推动银行服务的创新和优化。同时,随着...
数据决策支持系统(Data Decision Support System,简称DDSS)是现代信息技术与管理科学结合的产物,它为企业或组织提供了一种高效、灵活的数据分析手段,帮助决策者在海量数据中发现模式、趋势,并做出明智的决策。...
商业智能(Business ...银行业运用BI预测风险,提高贷款审批效率。 通过以上方案,企业可以构建一个强大的BI智能分析平台,实现数据驱动的精细化管理,提高决策效率,助力企业在数字化转型中取得竞争优势。
在这个“BI、DW技术架构介绍”中,我们将深入探讨这两种技术的核心概念、架构组成以及它们在实际业务场景中的应用。 首先,BI,即商业智能,它是一种通过收集、整合、分析和展示数据来支持业务决策的过程。BI系统...
### 智慧银行数据中心应用平台技术架构规划 ...通过以上内容可以看出,该项目旨在通过构建一个全面、高效的数据中心应用平台,解决当前银行业面临的诸多挑战,为银行的持续健康发展提供强大的技术支持。