大数据处理的根本技术数据分析工具的比照三维可视化软件的性能、利用步骤及实例
BI 是商业智能（Business Intelligence）的简称，外围是对数据进行剖析，从而辅助决策。尽管 IT 技术突飞猛进，呈现了“大数据利用”“数据智能”等新的概念，但归根到底都是数据分析，仍属于 BI 的领域，只是在利用广度和深度上一直倒退延长，如下图所示。
BI 经典利用：数据分析辅助决策
银行的管理者和业务人员须要对各种经营数据进行剖析，才能够理解银行的经营情况。而剖析数据，须要有不同的剖析主题以及一套残缺的的指标体系。如剖析“银行竞争力”这一主题，应该剖析排汇贷款、发放贷款等相干指标，因为这是银行的生存之本，优良的银行应该是排汇贷款成本低、发放贷款品质高的银行。排汇贷款指标能够剖析利率最低的活期存款占比，占比越高，意味着其排汇贷款的老本越低，总资产收益率以及净资产收益率越高。发放货款指标能够剖析集体贷款占比。在银行的贷款中，集体贷款的危险低于公司贷款的危险，集体贷款越高，贷款损失的机会越小。此外，还能够剖析逾期贷款率、不良贷款率等指标。这些指标数据首先须要通过 ETL 从银行各种业务零碎中采集，而后再将其放在数据仓库中按不同的主题进行整顿、汇总，最初在 BI 工具中以报表、仪表盘的模式进行展现，用户能够通过 PC 或者挪动终端进行浏览。
在 BI 经典利用中，使用者个别是银行的各级管理者，其有着更为突出和特定的决策需要，这些需要以我的项目的模式进行建设，对银行改善其外围业务流程、进步市场反应速度和业务管理程度有着重要作用。
由思迈特软件出品的“企业报表平台（Smartbi Insight）”能够帮忙技术人员疾速部署和开发 BI 经典利用，满足固定场景的数据分析需要，包含中国式报表、多维度剖析和可视化仪表盘等性能。其中，报表性能以“真 Excel”为特色，将 Office Excel 和 WPS 表格变为企业级 Web 报表设计器，企业现有的 Excel 报表和能力能够失去无效复用。
BI 广度利用：人人都是数据分析师
随着银行业务的疾速倒退和 BI 利用的一直推广，个别的业务人员也有了数据分析的需要，且要求数据分析更加灵便和细化。显然，靠技术人员提供的报表和仪表盘在效率与性能上曾经无奈满足，就产生了 BI 工具的另一个利用——自助剖析。这是 BI 在银行利用的一次广度拓展，让数据为人人所用，使“人人都是数据分析师”。
阿拉丁平台就是一个典型的例子。该平台让一线业务及营销剖析人员变成数据专家，可能在平台上查问所需数据并进行分别，从而发展相干的数据分析。例如，某银行客户经理须要寻找潜在高价值客户的生产法则，可通过阿拉丁平台对相干数据进行自助剖析，对所负责区域内的潜在客户进行画像，再对画像中的高价值客户进行精准营销。通过这种形式，不仅大大晋升了客户的营销成果，而是节约了大部分的营销费用，成果显著。
在阿拉丁平台中，思迈特软件的“自助剖析平台（Smartbi Eagle）”充当前端 BI 工具的角色。Smartbi Eagle 是围绕业务人员，提供数据分析服务的企业级门户平台。通过提供自助化的数据拜访、摸索、展示工具，不仅放慢了数据化经营的效率，更为业务思考、业务拓展、治理翻新提供了凋谢共享和交换互动的平台，既让数据的利用更加平安无效，也让银行的数据资产失去贬值。
BI 深度利用：预测将来发展趋势
无论是报表、仪表盘，还是自助剖析，揭示的都是数据之间过来的、已知的关系，次要采纳的是计算机技术。BI 倒退到肯定的水平，对数据分析就有了更高的要求，一种联合了计算机技术、统计学、模型算法的技术便应运而生，这就是“数据挖掘”。数据挖掘能够进一步开掘数据的价值，提醒数据之间未知的关系，可能用于预测将来，是 BI 的一次深度拓展。在银行中，数据挖掘在精准营销、风险管理、征信服务、精细化治理等利用场景中失去广泛应用。例如，某银行的“企业守约危险预警”我的项目，根据对公客户结算行为，将交易频率、交易金额、交易对手等信息作为重要的根底信息，联合客户行业、规模、经营情况刻画客户画像，采纳逻辑回归模型搭建客户逾期、守约预警。在模型成熟后，利用 CRM 零碎买通客户经理告诉渠道，及时向客户经理推送预警数据，做好风险管理。
该案例中所采纳的 BI 工具是思迈特软件的“数据挖掘平台（Smartbi Mining）”。Smartbi Mining 操作简略，建模、训练、部署等都在一个界面实现。业务人员能够直接参与，整个过程直观明了。该平台有很多内置的模型算法，模型参数默认调整到最优状态，大大降低了应用门槛，且零碎随时能够扩大，实用于解决海量数据。
将来瞻望
依照 Gartner 的定义，BI 的倒退分为 3 个阶段：传统 BI、自助 BI 和智能 BI，这跟 BI 利用在银行的倒退方向是齐全符合的。然而，不同类型的 BI 并非互斥关系，而是独特存在于银行的理论利用中，满足不同场景下的剖析需要。现在，银行的同业竞争越来越强烈，且面临金融科技巨头的挑战，各大银行亟须冲破传统业务模式，扭转思维形式，加大科技翻新，以期用更好的产品和服务满足客户需要，努力实现银行的数字化转型。在这个过程中，不仅要求业务流程的数字化，而且须要建设“数据驱动业务”的新模式，用数据化经营的思路进一步提高银行的管理效率和经营效益。BI 利用作为数据化经营的重要伎俩，将持续在银行外部一直遍及和深入，为银行的转型降级服务。