99%的企业难以消除数据孤岛?看这家基金公司如何打破僵局
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99%的企业难以消除数据孤岛?看这家基金公司如何打破僵局

发布时间:2020-05-08

在“金融+科技”大趋势推动下,传统金融面临国家政策与市场的双轮驱动,金融行业开启了数字化转型进程。作为企业的重要资产,数据是价值堪比石油的基础性战略资源,创造数据价值逐渐成为金融企业的核心竞争力。如何从海量数据中快速获取有价值的信息,洞察内部规律,支持业务决策,最终实现将合适的产品与服务准确、快速地传递给合适的客户,成为金融企业普遍关注的焦点。


作为信息高度集中的行业,基金行业在数字化方面起步较早,已有许多的基金公司建立了自己的数据仓库以及数据分析平台,“数字化业务”的美好画卷似乎已经展开,只待提笔勾勒。


然而现实中,数字化转型却没那么容易,仍需面对许多不断涌现的新问题。基金企业如何描摹一幅精致的“数字化业务”工笔画成为了新的难题。本文将以Smartbi重点客户某基金公司为例,给大家详细介绍该基金公司是如何借助Smartbi大数据分析平台,实现数字化赋能。


01 基金公司信息化建设背景


一、海量数据无法充分利用

一直以来,该基金公司都很重视内部IT应用系统的建设和发展。随着各类业务系统的陆续上线,系统里开始源源不断产生新的数据。海量数据难以管理,无法充分利用,导致企业高层无法及时根据数据作出相应的决策。


二、系统脱节,产生数据“孤岛”

系统各自为政,现有业务系统的数据缺乏集中管理和共享,系统间出现脱节,企业内部数据交互存在障碍,不符合企业管理的要求,数据“孤岛”现象较为严重。


三、技术依赖,无法实现“我的数据我做主”

业务人员不具备写SQL代码、操作数据仓库的能力,报表数据需求依赖技术人员的支撑,需求响应不及时,业务人员数据获得感不强。


该基金公司内部开始选型各种BI工具。经过反复比较和评估,最终选择了Smartbi一站式大数据分析平台。该平台不仅功能强大,可以满足集团的业务需求。更重要的是,Smartbi的学习曲线更为平缓,员工无需长时间的学习和适应即可快速上手,甚至无需专门的培训即可让每个人获得自助式数据分析的能力。


02 基金公司信息化建设历程


一、总体架构



从数据分析的目的导向入手,对全公司的分析指标进行梳理,以整合数据为基础,把分散在各系统的业务数据采集到Smartbi平台上,通过平台提供的分析工具对数据进行加工,形成各类报表和指标,快速生成有价值的决策支持信息,并通过可视化展现工具直观、高效地将这些信息推送到管理层面前,辅助领导快速实时做出判断和决策,优化流程,精准定位。


二、主题分析



通过前期的调研和沟通,结合该基金公司的核心业务,最终设计了KPI分析、渠道分析、投产分析、业绩分析、产品分析、利润分析等六大主题模块,全面涵盖到基金行业的各个业务范围。


三、 指标体系举例


1、利润分析

分析各条线各月和年度的收入、支出、利润走势情况,并分析该团队本月和本年度子类明细数据。通过各项数据走势,分析企业经营成果和获利能力,及时发现问题并作出相应的调整或补救。

 

2、投产分析

分析不同团队各月的收入、支出、利润走势情况,并分析该团队这个月子类明细数据。通过投产分析帮助团队抓管理,降耗损,减少成本开支,提高企业产品的竞争力和预测能力,同时也为企业的管理体制、经营方式、组织形式、运行机制改革提供了参考数据。

 

3、渠道分析

分析各个渠道销售的规模和份额情况,通过双向对比审视公司不同渠道的销售状况。提供差异化的渠道建设,通过做广、做深、做强和做精渠道来确立渠道核心竞争力,并不断强化渠道营销服务功能,借此提升综合业务水平。


03 亮点创新

  • 通过统一报表平台,实现数据集中管理,更好的保证数据的一致性,消除数据孤岛,快速响应报表应用需求。

  • 建立公司级指标体系,实现指标数据集中存储、动态更新,有效支撑和推进业务人员基于指标的数据加工和应用。

  • 基于业务中心数据集市及指标集市提供面向主题的自定义报表、敏捷分析等分析,满足业务上个性化报表需求。


04 项目价值

Smartbi项目团队以客户满意度为标准,以交付高质量项目为使命,协助客户打通数据生产、加工、分析、利用的全链条,帮助客户最大限度的挖掘数据价值,实现数据变现,让数据成为新的利润增长点。同时,项目落地了更加灵活的运营监控平台,辅助管理进行决策,增强了企业的适应能力,也提高了决策的成功率。

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