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金融通用数仓建设

金融机构内部各系统间相对较为独立，导致数据分散，产生信息孤岛，各部门获取的信息比较片面的，因此，需要借助数据仓库建设手段，将机构各系统数据集中存储，统一管理。实现跨系统数据共享，解决信息孤岛，提升数据质量，为各层级用户提供统一的数据服务。

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方案概述

金融通用数仓建设方案概述

DW/BI解决方案是针对企业各项业务数据的全口径、多视角的分析应用解决方案，它遵循数据仓库/商业智能理论规范，全面满足银行各项监管报送、分析决策类需求。方案覆盖企业各类业务、交易和产品，按照通用主题模型整合各类业务数据，建设符合企业标准的满足业务应用的企业级数据仓库，保障行内综合统计查询的高效及时，并结合大量数理统计模型和数据挖掘模型为决策者提供决策依据。

方案内容

本方案基于数据仓库和商务智能BI技术，构建数据仓库和数据分析应用平台，为决策者提供数据支持服务。平台整合各业务数据，构建了经逻辑整合的、面向业务主题的综合应用数据仓库，能够支持高扩展性的辅助决策支持体系。通过数据补录手段对业务数据和报表数据分别进行人工补录，全面解决数据缺失、数据质量不高的问题。

  • 数据整合汇总

    数据整合汇总

    构建统一的符合企业数据标准的业务主题模型，实现多源数据的整合、汇总
  • 构建数据仓库

    构建数据仓库

    采用数据仓库技术构建统一的数据中心，为数据分析应用提供数据基础支撑
  • 数据质量控制

    数据质量控制

    根据业务规则创建数据质量检查体系，解决数据不准确、不一致等质量问题
  • 数据补录平台

    数据补录平台

    以数据初始化+人工补录方式，应对业务系统数据不准确与数据缺失等问题
  • 数据分析应用

    数据分析应用

    结合前端BI工具和多媒体终端展示技术，实现灵活、快捷的信息访问及展示
金融通用数仓建设方案架构

应用价值

通过整合银行各类业务数据，辅以数据补录，构建统一的全行级数据仓库，为银行各项数据应用提供统一的数据支撑，结合BI的数据展现能力共同打造一个数据架构统一、灵活易用、实用高效的数据分析平台，辅助用户快速获取数据、读懂数据并发现价值。

  • 数据服务决策

    不仅为领导提供有价值的信息，为决策提供丰富的数据依据，还能够为其他业务部门提供丰富的信息查询服务，提高银行统计工作的业务重要性

  • 分析手段灵活

    常用的各类统计分析，不再需要导入EXCEL后人工拼接，平台自动实现多角度分析、对比分析、多年趋势分析等分析要求

  • 信息展示丰富

    通过图表、地图、智能文档等方式，使展示方式更加丰富多样。同时，通过数理统计和数据挖掘模型，深度挖掘数据价值

DEMO演示

DEMO演示

典型客户案例

某政策性银行：BI数据平台建设
某政策性银行：BI数据平台建设

充分借鉴业界先进数据仓库建设成功经验，经过分析论证，决定采用先建数据集市、后建数据整合层的方案，进行数据仓库建设，搭建数据基础平台，整合全行主要业务系统数据，形成全行数据应用统一出口。同时制 定一批得重要业务数据标准，依据标准对数据进行加工...

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  • 某政策性银行：BI数据平台建设

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