据IDC监测,人类产生的数据以指数级增长,大约每两年会翻一番。信息处理能力是农商行的核心竞争力之一,若能引入大数据的理念和技术,必将有效提高信息化到水平,显著提升数据分析和商业决策的效率。然而帆软传说哥发现,作为银行业重要组成部分的农商行,大数据应用方面相对滞后,这主要是因为农商行早期信息化建设时对数据对应用考虑不足。
整体来看,农商行信息化应用存在如下问题:
一、农商行一般都存在多个系统,如绩效、监管等,而这些系统又多是有不同厂商建设的,数据格式、报表样式和分析纬度都各不相同。业务部门习惯性进入业务系统进行报表查看和分析,就算部署统一的报表平台,风格也难以适应,同时随着时间的流逝,因为多系统查看数据,会造成统计口径不统一,校准数据难度很大。而决策层因为前端分析散落在各个系统,无法有效汇总分析,数据参与决策的价值就很难发挥出来。
二、农商行的报表需求变化非常多,这些报表需求一般来自于业务发展带来的新增报表需求,农商行领导关注的报表需求,业务人员的临时需求和报表统计口径变动多需求。虽然科信部努力工作,加班熬夜,但这些需求并不能及时响应。需求不能及时响应,又会造成决策层无法及时查看关注的信息,需要自己对数据进行二次分析,增加了决策的难度。而业务部门常常要自己二次调整制作报表,难度大,重复劳动多,响应决策需求慢。业务部门和科信部们都非常痛苦。
三、统计口径的问题非常明显。系统所带报表通常是站在省联社的角度开发的,去统计信贷、监督等数据,但无法下沉到本地网,本地行和下属行如果有需求,如统计口径的调整、行内个性化需求、活动情况、下属行数据提取需求,很难得到满足。这又进一步加大了科信部的压力。
为了解决这些问题,很多农商行也都意识到上线统一数据分析平台,实现数据的分析多样化、多维化,以期在客户分析、渠道分析、风险分析、营销分析等方面提供强有力的数据支持,但毕竟不知道如何建设,建设成什么样的统一数据分析平台。这里帆软传说哥结合曾参与过的铜山农商行统一报表分析平台、新沂农商行全行报表平台和新昌农商行存贷平台等项目,总结一下农商行的统一数据分析平台的建设要点和展示。
首先是明确农商行统一数据分析平台的定义,这里根据农商行的信息化背景,提出五个面向:
一、面向领导:全方位的数据展示,可以支撑他们便捷准确的决策制定;
二、面向业务:报表变更无需重复手动加工,可以快速响应他们的业务需求;
三、面向信科:提供报表维护工具,减轻开发量,提高响应速度;
四、面向数据:构建数据仓库,以数据处理为核心,统一数据口径;
五、面向查询:前端报表可以先期嵌入到各个系统中,后期在进行逐步统一。
其次是明确农商行统一数据分析平台的功能结构和功能要求。
一、结构要求:
1、领导决策分析:针对全行整体经营目标及经营管理情况,集农商行多系统数据整合、报表中心、分析中心、控制中心于一体的全方位商业智能解决方案。灵活快速地响应金融行业管理变化,为农商行搭建一套完善的辅助决策分析体系。如:预期利息收入分析、客户关系分析、经营目标分析、重点客源分析等。
2、业务定制报表:为满足人行、银监会、省联社等监管部门提供的管理分析类报表。属于定制类报表。
3、自定义灵活查询:行领导、管理部门、业务条线、基层行领导、外勤主管、主办会计等可以根据自身管理需要 自行订制查询条件查询源等统计报表。如:存贷款情况、客户信息情况、卡交易情况等。
4、移动端查询:为各业务部门及行领导提供移动端查看方式,有效利用碎片时间。
二、功能要求:
1、底层数据获取:支持省下发经营数据和本地数据库数据;
2、管理报表查询:支持经营管理类、电子银行业务、信贷类、财务会计类的分析查询;
3、自定义前端分析:各业务部门底层cube构建,明确前端分析的操作角色,支持前端自由分析(数据钻取、图表联动、拖拽分析、回溯分析等)
4、跨平台检索查看:支持pc端、手持pad、移动端ios、移动端android;
5、统一平台管理维护:可以快速新增、调整、分配报表和数据分析,可以灵活的分配数据权限和报表权限。
最后,是选定开发工具。我们可以从上面的要求中看到,工具一定要满足多数据源关联、中国式复杂报表的制作、自助式报表、移动端和门户这些功能,传说哥接触的项目是采用finereport+finebi的组合放上来解决的,当然市面上也有很多其他报表工具,大家可以依据自身条件进行选择。
好啦,到了文章到最好,我们再来总结一下农商行统一数据分析平台的价值,主要有五个方面。
一、各项统计报表问题解决:各项业务报表以各领导、科室为基本使用对象,以满足农信二代业务系统的交易信息为基础数据源,立足农信交易统计、业务分析、经营管理为主要建设目标。从农信核心业务存款、贷款、电子银行、中间业务、贷记卡、不良贷款、经营分析管理等七个方面出发,实现一系列的统计分析功能。
二、领导决策分析:充分利用数据仓库平台的建设成果和平台灵活性,建立全面、便捷、直观的经营、财务、绩效、风险、监管一体化的的展现平台,通过历史趋势分析、支行纵向比较、机构横向比较等模式分析多方面经营情况;
三、业务定制类报表。主要针对报表格式变化固定,内容多为加工类的报表,且业务人员无法自行配制,相对较为复杂,需要开发相关程序类的报表为主。数据采用按天加工进行存储。按照实际部门分类,电子银行、计财、信贷、风险管控等。可以以定制图形化进行展示。如:2D和3D饼图、柱状图、线性图、泡泡图、散点图、漏斗图、金字塔图和锥体图等图形展示方式。
四、自定义查询报表。自定义查询主要为相关业务人员根据自身分析需要可以自行定制查询报表并进行分享;数据采用按天加工进行存储。能够及时按照报表格式快速生成报表。可以以定制图形化进行展示。如:2D和3D饼图、柱状图、线性图、泡泡图、散点图、漏斗图、金字塔图和锥体图等图形展示方式。查询方便,无需技术人员干预。
五、移动应用。领导外出交流,可以实时查看行内经营分析状况,可以针对展示结果进行快速点评,以微信模式发送结果;设备绑定机制,避免因手机丢失等情况造成行内数据泄露,支持二维码扫描服务器的模式,便于手机端快速配置查询。
[文章原作者:帆软传说哥,微信号:frbiaoge。]
<!--EndFragment-->
相关推荐
农商行统一数据分析平台的建设是为了解决银行业在数据管理和决策支持方面面临的挑战。随着数据量的指数级增长,农商行需要引入大数据理念和技术,以提升信息处理能力和数据分析效率。当前,农商行面临的主要问题是...
农商行统一数据分析平台的建设要点主要包括以下几个方面: 1. **面向领导**:平台应提供全方位的数据展示,以支持领导层快速准确地做出决策。 2. **面向业务**:报表变更应能够自动处理,快速响应业务需求,避免...
资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
《基于YOLOv8的智慧社区独居老人生命体征监测系统》(包含源码、可视化界面、完整数据集、部署教程)简单部署即可运行。功能完善、操作简单,适合毕设或课程设计
Android Studio Meerkat 2024.3.1 Patch 1(android-studio-2024.3.1.14-mac.dmg)适用于macOS Intel系统,文件使用360压缩软件分割成两个压缩包,必须一起下载使用: part1: https://download.csdn.net/download/weixin_43800734/90557060 part2: https://download.csdn.net/download/weixin_43800734/90557056
侧轴承杯加工工艺编制及夹具设计.zip
NASA数据集锂电池容量特征提取(Matlab完整源码和数据) 作者介绍:机器学习之心,博客专家认证,机器学习领域创作者,2023博客之星TOP50,主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析,文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年,更多仿真源码、数据集定制私信。
板料折弯机液压系统设计.zip
C6150车床的设计.zip
机器学习之KNN实现手写数字
python爬虫;智能切换策略,反爬检测机制
mpls-vpn-optionA-all
56tgyhujikolp[
GB 6442-86企业职工伤亡事故调查分析规则.pdf
汽车液压式主动悬架系统的设计().zip
2000-2024年各省专利侵权案件结案数数据 1、时间:2000-2024年 2、来源:国家知识产权J 3、指标:专利侵权案件结案数 4、范围:31省 5、用途:可用于衡量知识产权保护水平
资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
内容概要:本文档详细复现了金融数学课程作业,涵盖欧式看涨期权定价和投资组合优化两大部分。对于欧式看涨期权定价,分别采用Black-Scholes模型和蒙特卡洛方法进行了计算,并对彩虹期权进行了基于最大值的看涨期权定价。投资组合优化部分则探讨了最小方差组合、给定收益的最小方差组合、最大效用组合以及给定风险的最大收益组合四种情形,还对比了拉格朗日乘数法和二次规划求解器两种方法。文中不仅提供了详细的MATLAB代码,还有详尽的中文解释,确保每一步骤清晰明了。 适合人群:金融工程专业学生、量化分析师、金融数学爱好者。 使用场景及目标:①帮助学生理解和掌握金融衍生品定价的基本原理和方法;②为从事量化分析的专业人士提供实用工具和技术支持;③作为教学材料辅助高校教师讲授相关内容。 其他说明:文档还包括了完整的论文结构建议,从封面页到结论,再到附录,涵盖了所有必要元素,确保提交的作业符合学术规范。此外,还特别强调了数据预处理步骤,确保代码可以顺利运行。
脉冲电解射流加工喷射装置设计(1)