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银行自助分析平台

2023-07-11 16:41:51   |  Smartbi知识百科 9985

    随着数据分析向业务的普及,银行数据资产的积累和增值成为不可忽视的趋势。为了充分发掘数据资产的价值,银行需要引入自助分析,使得员工能够自主进行数据分析和洞察,以提升业务决策的效果和竞争力。自助分析将成为银行数据驱动型文化的重要推动力,推动银行迈向更加智能化和创新的未来。

    1、银行数据最密集:每1TB数据可带来500万收入

    2、数据要素是杠杆:推动银行业数字化和智能化

    3、提高业务的收益:必须提高BI普及率

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    银行自助分析面临的问题


    1、业务用户:分析工具选择难

    不知道要分析的数据在哪里;分析工具不好用,还是习惯用Excel分析;遇到问题不知道如何获得帮助

    2、数据运营:打造数据运营文化难

    无法培养用户自助分析的习惯;分析成果无法沉淀成知识资产;分析成果缺乏便捷的分享渠道

    3、IT管理员:如何保证健康运行

    用户权限无法精细化管控;用户太多时容易发生宕机;数据量大时容易发生卡顿

    基于以上痛点,我们可以知道银行自助分析的关键需求:

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    解决方案


    以用户为核心的构建思路

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    1、业务:提供可快速找到,且容易理解的分析数据,提供多种实用的分析工具

    语义建模:数据资产化
    数据导航:轻松找到数据
    数据答疑:随时获取支持
    分析工具:提供即席查询、透视分析、自助仪表盘、Excel分析、数据挖掘等多种分析工具


    2、运营:提供一套运营的机制,充分调动业务人员数据分析的积极性

    分析商店:成果展示分享、社区互动
    数据统计:制定与推广运营策略


    3、技术:提供安全、稳定、性能等方面的保障

    数据安全:数据权限控制、数据脱敏
    系统稳定:集群动态分发、FailOver故障转移
    高性能:Smartbi高速缓存

    Smartbi自助分析解决方案具有良好的扩展性与兼容性,向下兼容“中国式报表”和“多维分析”,向上满足数据科学家的“机器学习”需求,同时不仅可以分享到钉钉或是OA,还能通过全行数据应用门户,实现统一的看数用数。

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    方案价值

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    典型案例

    民生银行阿拉丁的战略目标:数据产品群贡献全行利润的10%以上;培养大数据分析人才的“千人计划”;通过自助分析与挖掘提升业务决策能力。

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