在传统数据服务模式下，银行各业务部门的业务繁杂，各应用之间联系松散，造成协同工作效率低下。各分支机构存在数据分析和运营能力不平衡，数据资产定义开发不统一、重复建设，开发时效性和灵活性存在冲突，数据闲置难以有效利用等问题。

最近一两年，随着自助式BI的实践，金融业数据运营服务的模式逐步发展和创新，采用全新的“技术搭台，业务唱戏”的模式，即科技人员按不同业务场景准备好数据，构建好业务人员容易理解的业务模型，业务人员再自行通过灵活便捷的分析工具实现自助数据采集、自助数据处理、自助数据分析、自助报表、自助数据可视化。

以南京银行“数据门户”项目为例，作为一家具有独立法人资格的股份制商业银行和上市银行，位列英国《银行家》杂志公布的全球1000家大银行第91位、中国银行业100强榜单第21位、全球银行品牌500强排行榜第117位。

南京银行面临的业务挑战包括“

南京银行各个分析系统独立分散，是典型的“烟囱式”架构。主要的问题表现为：

· 乱：已有多个不同的分析系统，这些系统间并不互通，分析成果不能相互跳转；

· 杂：不同分析系统之间风格不统一，难以集成，需要进行多次登录操作。

· 慢：分析周期慢，从需求到实现，普遍需要一周甚至更多的时间。

· 废：数据整体的利用率不高，也没有和外部数据形成关联分析。

解决方案

为了解决以上问题，南京银行决定启动“数据门户”项目建设。思迈特软件根据多年在金融领域的业务实践经验，为南京银行项目提出方案：

打造一个一站式大数据工作平台，实现数据的统一处理、用户的统一管理和登录界面的统一风格，覆盖多用户层级、灵活自由且可扩展，支撑全行各领域的数据查询、数据分析、数据共享。此外，推动全行各层级用户参与数据分析和运用，在全行范围内营造自主的数据应用氛围和文化，传播数据应用价值。

该项目建设分为三步：

第一步：搭框架。构建统一的大数据门户，整合行内现有的分析平台，完成门户与行内的数据、用户的集成，用户能初步进入门户进行数据查看。

第二步：深应用。在大数据门户上整合更多高级分析功能，如自助分析、数据挖掘、知识图谱、人工智能等，提升行内对于数据的利用水平，直接带来分析价值。

第三步：促转型。促转型是一个长期的过程，在整个门户的运营过程中，配合激励措施充分调动全行人员的积极性，形成数据分析的氛围与文化，最终达到数字化转型。

一站式大数据工作平台总体功能架构包括四部分：

· 门户首页：作为全行数据应用的流量入口，通过首页可访问所有数据相关的子应用；

· 系统支撑：统一子应用系统与门户的深度融合，所有引入系统的数据均需要验证数据符合规范后方可导入系统，避免造成平台已有数据的混乱；

· 系统管理：要求根据权限的设置情况，对系统用户屏蔽不具备操作权限的菜单、功能键；

· 应用系统：包含自助分析、管理驾驶舱、报表平台、数据管控系统等应用。