如何沉淀日常經(jīng)營(yíng)中積累的大量數(shù)據(jù)，助力金融企業(yè)做出理性決策?

BI在其誕生后的幾十年里，已成為大型企業(yè)商務(wù)決策中不可或缺的工具，使公司決策從憑經(jīng)驗(yàn)到有據(jù)可依，降低經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

但對(duì)于銀行金融行業(yè)而言，伴隨著數(shù)據(jù)的指數(shù)級(jí)爆炸增長(zhǎng)，傳統(tǒng)BI的「弊病」也逐漸顯露出來(lái):

開發(fā)效率低下:

傳統(tǒng)BI的報(bào)表制作是由業(yè)務(wù)部門提交到IT部門，IT人員根據(jù)分析需求進(jìn)行建模，業(yè)務(wù)人員查看分析結(jié)果報(bào)表，流程繁瑣冗長(zhǎng)，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)需求。

IT部門負(fù)擔(dān)重:

用新的維度分析或者產(chǎn)生了新的需求，需要IT人員重新建模開發(fā)，IT部門陷在“簡(jiǎn)單、重復(fù)、冗余”的開發(fā)工作中。

分析不靈活:

制作出的報(bào)表是相對(duì)靜態(tài)的，僅能查看結(jié)果，不能實(shí)現(xiàn)靈活交互分析。

開發(fā)部署周期長(zhǎng):

BI項(xiàng)目部署開發(fā)周期往往需要幾個(gè)月的開發(fā)時(shí)間，面對(duì)日新月異的商業(yè)環(huán)境，委實(shí)不夠“敏捷”。

那么，又怎樣打破IT技術(shù)的桎梏，高效響應(yīng)復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)需求?

市場(chǎng)環(huán)境迅速且加速變化，金融企業(yè)必須具備更快速的反應(yīng)速度?？焖俨渴?，高效響應(yīng)則成為了觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)助力銀行金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一大“利器”。

零代碼實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析，高效響應(yīng)業(yè)務(wù)需求

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)繞開了傳統(tǒng)BI下繁瑣冗雜的溝通流程，通過(guò)簡(jiǎn)單易用的圖形化操作界面，大幅降低學(xué)習(xí)與技術(shù)的門檻，令業(yè)務(wù)人員能夠自主依據(jù)業(yè)務(wù)需求，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，大幅提高了整個(gè)數(shù)據(jù)分析鏈路上各角色的工作效率，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)需求的高效響應(yīng)。

其開創(chuàng)的Smart ETL能夠讓不懂代碼的業(yè)務(wù)人員自己上手整理并清洗數(shù)據(jù)，通過(guò)拖拉拽方式與配置選項(xiàng)，實(shí)現(xiàn)行列與字段的轉(zhuǎn)換、篩選與清洗等;除此之外，還能讓用戶穿透數(shù)據(jù)血緣，看到每一個(gè)看板、ETL、數(shù)據(jù)集之間的關(guān)聯(lián)，數(shù)據(jù)分析的全流程都在盡在掌握。

開箱即用的產(chǎn)品，快速部署

傳統(tǒng)BI項(xiàng)目落地周期以3個(gè)月、6個(gè)月為單位，而觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)通過(guò)開箱即用的SaaS BI產(chǎn)品，縮短了1/3～1/5的項(xiàng)目上線時(shí)間，令原本需要幾個(gè)月落地的項(xiàng)目在一個(gè)月甚至短短3周實(shí)現(xiàn)上線，適應(yīng)快速變化的業(yè)務(wù)速度。

其推出的Atlas云應(yīng)用市場(chǎng)，將豐富的行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)抽象沉淀為AI+BI云應(yīng)用，讓用戶能夠在線挑選貼合行業(yè)實(shí)際場(chǎng)景的數(shù)據(jù)應(yīng)用，從數(shù)據(jù)連接到分析指標(biāo)的邏輯，再到可視化分析看板，都可以通過(guò)下載一個(gè)應(yīng)用，快速上線，助力企業(yè)快速深度挖掘商業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值。

此外，用戶無(wú)需下載安裝客戶端，即可以web方式在線進(jìn)行數(shù)據(jù)分析;其云原生的技術(shù)架構(gòu)也令用戶可以繞開硬件設(shè)備的局限，實(shí)現(xiàn)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)計(jì)算性能和水平擴(kuò)展能力。

十億級(jí)數(shù)據(jù)，秒級(jí)響應(yīng)

從Excel、報(bào)表系統(tǒng)到傳統(tǒng)BI，企業(yè)數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)化的同時(shí)，背后需要支持的數(shù)據(jù)承載量也在以更快的速度一路攀升。以連鎖零售企業(yè)為例，如果門店有2000家，在售SKU有5000個(gè)，一天單店單品庫(kù)存數(shù)據(jù)量就達(dá)到了1000萬(wàn)，一周就可能破億。

對(duì)于觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)而言，可以輕松處理數(shù)百萬(wàn)行數(shù)據(jù)，提供2種連接數(shù)據(jù)的方式:直連和數(shù)據(jù)抽取(Guan-Index)，當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時(shí)，可以通過(guò)Guan-Index進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取，提高效率;

而當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到千萬(wàn)行及以上量級(jí)時(shí)，借由觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)的“極速分析引擎”黑科技功能，即可確保金融銀行用戶在億級(jí)、十億級(jí)數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上還能做絲滑的拖拽式數(shù)據(jù)分析和動(dòng)態(tài)查詢，真正做到億級(jí)數(shù)據(jù)，秒級(jí)響應(yīng)。

結(jié)語(yǔ)

較之傳統(tǒng)BI，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)的產(chǎn)品具備快速部署、零代碼低門檻、靈活協(xié)同、自動(dòng)預(yù)警、交互式分析等顯著優(yōu)勢(shì)，靈活敏捷，讓業(yè)務(wù)真正用起來(lái)。目前，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)已深入服務(wù)招商銀行、寧波銀行、中信銀行、數(shù)禾科技等金融行業(yè)領(lǐng)先客戶。

對(duì)于銀行金融行業(yè)而言，數(shù)字化時(shí)代正在加速到來(lái)，商業(yè)智能將廣泛普及，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策將成為金融企業(yè)的常態(tài)。

過(guò)去十年里，BI行業(yè)的演進(jìn)存在兩個(gè)關(guān)鍵趨勢(shì):從IT到業(yè)務(wù)，從報(bào)表到?jīng)Q策。面對(duì)日新月異的市場(chǎng)環(huán)境，數(shù)據(jù)之龐雜、需求之多變，我們需要重新定義BI產(chǎn)品，構(gòu)建快速迭代、精細(xì)管理、靈活拓展的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，令產(chǎn)品價(jià)值真正回歸到業(yè)務(wù)部門，賦能業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，成為銀行金融企業(yè)制勝未來(lái)的關(guān)鍵。

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