一、数据是银行的重要资产
咱们晓得 BI 普及率与其业务收益正相干，遍及度越高，其业务收益越高，尤其是银行行业更加须要数据化经营。银行业金融机构各种用户数据、业务数据十分宏大，是数据驱动的典型类型，与其余行业相比天生就具备数字化转型的劣势。而通过进步数据分析治理利用能力、开掘数据潜在价值，盘活数据资产变现能力，放慢转型步调，助力深入银行改革，实现数字化转型，从而加强市场竞争力。
二、银行数据利用现状和愿景
银行目前都构建了 ODS，数据仓库，大数据平台，较好的银行实现了数据生态圈。有的银行还针对业务具体需要，构建专门业务集市。在良好的数据平台根底为什么资产转换能力弱？次要是因为数据分析工具弱，数据查问及剖析老本高，智能利用欠缺、我的项目化定制低等起因。
因而金融银行行业须要一套疾速数据分析平台，让业务能便捷的查问剖析数据，进步数据分析效率，开掘数据价值，实现数据到资产转化。
三、思迈特软件助力解决银行窘境
为了解决以上银行数据资产利用的窘境，思迈特软件为银行提供对立数据展示剖析平台。
1、对立数据展示平台工具化水平高，适配性强，数据展示快，节约开发工夫
- 集成性高，通用性强，适应业务面广的交融性展示剖析平台；系统集成快，反对多系统集成，实现数据门户，为多元化我的项目提供良好的配制性能。
- 利用性能点多。数据采集补录、图表展示、自助剖析、交互仪表盘、数据挖掘、挪动展示、数据脱敏、利用分享、指标治理等；
2、晋升数据利用，疾速帮助银行数字化转型
- 疾速的数据展示与剖析，能晋升银行数据利用效力，晋升数据资产利用价值，帮助银行数字化转型；
- 提供数据模型实现各业务部门自助化剖析，加重银行开发技术难度，晋升业务自助化剖析强力，这种形式失去十分多的同业借鉴，失去宽泛的推广。
3、自助化性能强，业务适应性好
- 反对传统固定报表、各类图形展示、数据上钻下钻、EXCEL 透视性能、全数据线上剖析等，适应业务性能多。
- 反对 Office 业务报告性能，自助化造成业务报告，疾速实现业务报汇。
- 提供自助剖析平台，实现数据自在摸索、交互剖析，自助化高，多维展示及剖析灵活性高。
4、利用门槛低，易学易用
在 EXCEL 上即可实现业务报表、摸索剖析，不必花什么学习老本。
- 反对多数据源联结查问与剖析，反对离线规定在线应用，适应银行业务场景多。
- 通过指标治理平台，让数据更加清晰化，业务口径明确化，数据利用更便捷化。
- 用流式形式，实现数据挖掘，升高数据挖掘门槛，使数据资产价值最大化。