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大数据时代的到来，使得金融业对数据的依赖越发增强，泛滥的金融环节都须要通过对数据的收集和剖析后实现。而国内商业银行通过信息化的建设也积攒了大量的数据，这些数据一方面在经验整合荡涤的过程（以进步数据品质，保障可用性），一方面也在进行着统计分析。
然而在数据分析上，银行大量数据产生的无效剖析后果却十分无限，商业银行在以下方面或多或少患有“数据贫血症”。近十年来，在面对数据梳理和剖析的需要上，银行大多数采纳的传统解决方案是“以我的项目的节奏先建数据仓库、再投入人力运维数据仓库开发报表”，导致了很多效率和成果的问题。
设计思路
联合目前银行理论状况，使用 Smartbi 银行大数据分析解决方案，通过体系搭建、数据整合、数据保障、数据利用、定制需要等一整套设计逻辑，提供企业级报表、数据可视化剖析、自助摸索剖析、数据挖掘建模、机器学习等大数据分析服务，实用于银行不同阶段的大数据分析需要，是为银行量身打造的 BI 解决方案。它能满足银行对业务疾速变动的需要，进步管理层的效率，实现数据疾速产生价值，使每个业务人员都成为数据分析师。
架构设计
依据泛滥大型金融我的项目施行教训的积淀，Smartbi 将针对银行的大数据分析系统总体架构设计采纳纵向分层形式分为数据源层、数据模型层、剖析展示层、应用层。
同时，Smartbi 银行大数据分析系统提供三大类利用，满足银行日常经营与管理工作：治理驾驶舱利用（银行领导决策层查看，辅助领导决策分析的利用）；业务自助利用（通过数据快查、数据自助透视、仪表盘等利用满足日常的业务运行状况剖析）；专项利用剖析（针对有开掘价值的数据进行开掘、剖析，进步银行的数据资产，带来增值收益）。
功能设计
Smartbi 金融大数据分析系统专门为银行打造了两个弱小而实用的性能，别离是：治理驾驶舱、自助剖析零碎。
1. 治理驾驶舱
治理驾驶舱次要针对银行董事长、行长、副行长及各部门负责人，为银行经营决策分析提供辅助撑持。Smartbi 将银行业务进行无效分类，为领导展现要害的业务指标。各业务部门及分管领导按需进行指标数据的查阅，性能可变更性强，保护成本低。
（图：治理驾驶舱成果示例：挪动端 - 危险类剖析示例）
2. 自助剖析平台
Smartbi 自助剖析平台是围绕银行业务人员提供数据分析服务的企业级平台，通过提供自助化的数据拜访、摸索、展示工具，放慢数据化经营的效率，让企业的数据资产失去贬值。
Smartbi 自助剖析平台的利用场景泛滥，包含：个金部自助剖析、集体代发薪客户散失剖析、个别散户客户散失剖析、传统潜在客户价值开掘、大数据量客户开掘、财务部自助剖析、危险管理部自助剖析、电子银行部自助剖析、公司业务部自助剖析、信用卡自助剖析等。
此外，Smartbi 自助剖析平台还能够为银行客户提供专项利用设计服务，针对客户特定的业务需要进行专项利用设计及产品施行服务，比方：客户链分析（勾画客户根本画像，打造行内客户链，帮忙客户疾速定位全客户关零碎图、客户与客户间的关系图，疾速查找对公优质客户等）、指标展示（为金融企业打造对立的指标体系，促使业务指标可查问、可形容、可度量、可拆解，为量化业务成果提供精确的根据）、专项贷款剖析（用于剖析全行贷款及贷款剖析，次要体现在贷款时点剖析及贷款散布状况，各分支机构实现状况）等。
Smartbi 金融客户大数据分析解决方案的我的项目价值
价值一：以主题分类式定义的治理驾驶舱，笼罩规模类、倒退类、效益类、危险类等金融主题业务板块，直切业务需要。提供“服务器端 + 本地终端”的应用模式，随时随地进行数据公布与交互，实时洞查数据的蛛丝马迹。
价值二：零技术门槛的自助剖析，让业务人员也能够轻松实现“技术工作”。通过自助化的数据拜访、摸索、展示工具，放慢企业数据化经营的效率，为业务思考、业务拓展、治理翻新提供凋谢共享和交换互动的平台，让数据的利用更加平安无效，也让企业的数据资产失去贬值。
价值三：轻量级自助 ETL，采纳分布式计算架构，单节点状况下反对多线程，规模可达 PB 级，高性能的数据处理能力, 轻松应答银行海量数据。
