谈谈银行BI的应用

不知道这里有没有在银行做过BI的达人,现在个人感觉银行还没有很好的重视数据挖掘的功能,目前银行竞争越来越激烈,在严厉的监管下,产品同质化非常严重.其实每个银行都应该积累了海量的客户信息/交易信息/理财信息等等,如何在这些信息里提炼出营销所需要的数据,促进产品的研发/营销,应该是银行以后需要关注的地方.听说有的银行已经有数据分析师的职位,不知道有了解的朋友,来这里交流一下! 收藏 分享

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2^# banker发表于 2009-9-27 11:29 | 只看该作者 数据挖掘？ 能实现到DW就不错了！
这不，以建行为例吧， 连DW都无望了，就先弄个DW的前凑--ODS来玩玩呗，必竟好说歹说是先实现了几十个系统的操作型数据存储，才有资格谈多维数据模型啊。。。
至于挖掘，再等10年看看有机会不。
谁都知道，DW甚至DM是否成功，关键不在技术，而是业务主题的确定，模型的建立，以及技术与应用的结合。现在国内做BI的公司，除了会用一大堆报表或者OLAP工具外，有哪家真正熟悉银行核心业务？ 又有谁真正精通除使用BI工具外的真正的DW/DM技术？

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3^# banker发表于 2009-9-27 11:29 | 只看该作者 就 我目前服务的这家银行来说，所谓BI，就是报表。BI应用水平不高，我觉得和部分业务人员对数据的认知水平有一定关系，在他们看来，系统里的数据只是体现 以往的经营情况，数据到了他们手里，就是“看看”，再有，就是对对明细帐，算算钱。因此，他们就只需要报表。去年我们搞了个OLAP，业务人员要求我们在 展现的时候把指定的维度和度量预先拖好，他用起来方便，他不需要切换维度，也不需要上钻下挖。这样的OLAP意义何在？感觉是甲方的技术部门有意把BI 做好，但业务部门似乎对此并不感冒，因为报表已经能够满足他们工作需要。分析？对不起，我不需要，或者是，我更乐意把数据down到xls中做分析。于是 针对这种业务偏好，很多BI工具都支持XLS的导出功能。
数据仓库已经搭建完成，庞大的数据没人用，或者只是出一些业务系统也能出的报表，甚至，通过业务系统出报表逻辑上还更简单。源系统2张表就关联出结果了， 在数据仓库要关联7、8张表（仓库采用Inmon的三范式架构，ODS原则上不允许访问....取数都在DW层进行），累。针对这种状况，仓库团队正在致 力于从属数据集市的建设，包括周期性质的统计表，一些宽表等，集市建成后，关联多表导致查询效率低下的现象估计会有所缓和。
现在的一种情况是，很多业务系统的报表都往数据仓库上迁，以缓建业务系统压力。难道数据仓库就是用来干这个的？我只能把这个阶段理解为数据仓库的低级应用阶段，慢慢等待高级应用现身。
目前数据仓库比起源系统的好处有2点：1、有历史数据（其实很多业务系统也有，不过周期较短）。2、各系统整合。于是，跨系统出报表更方便了....额，还是报表....
至于挖掘，未见踪迹，尚需时日。

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4^# banker发表于 2009-9-27 11:31 | 只看该作者 灵 活报表、即席查询、联机分析、数据挖掘，是数据仓库应用模式从低到高的四个层次。由于数据仓库的数据存储单位CUBE采用的是逆规范模式（包括星形模式及 雪花模式），它对比OLTP的第三范式而言，在数据统计和聚类计算方面具有先天的优势，因此无疑用来做报表是很合适的。
从分析技术发展来看，报表属于静态分析，OLAP属于动态分析，数据挖掘则是自动的知识发现，这种发展是需要一个过程的，主要是业务分析人员的分析技能所 决定的。目前不仅国内银行的管理和决策层仍然习惯于静态分析，即使是国外的金融巨头也不过如此。认识一个朋友在华尔街Morgan Stanley专职风险管理的数据分析，所使用的方法也仍然是统计方法。据我所在所知，目前美国银行和北卡大学合作，研究建立一个反洗钱的数据挖掘模型， 但也仅限于学术研究阶段。其中使用到的核心挖掘算法graph mining，目前还只算是理论研究的起始阶段。而相对比较成熟的算法，比如decision tree，association rule, frequent pattern等，又无法适用于银行的复杂业务关系。正因为如此，我在前面才大胆地说，国内的BI应用，如果能在10年内，从静态分析的报表阶段提升到动 态的联机分析并使用好，就已经是很大的进步了。看看移动公司，从2000年开始大量投资在BI应用上，目前也未能将OLAP用好。以移动公司市场分析人员 之高素质尚且如此，怎能奢望银行里更为保守落后的分析人员能创出奇迹呢。