DT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。已有三分之一的海内银行在组织流程中嵌入了匹配大数据的工作形式，辨认出更多的商业机会。他们在多年的实际和一直试错后，使用成熟的剖析伎俩，继续地取得有价值的商业洞察！
银行业每创收100万美元，均匀就会产生820GB的数据！
数据起源：SINIA，NextGen Storage，BDG等，2015年
国内商业银行广泛“数据贫血”
国内商业银行处于大数据时代的初级阶段：数据量曾经达到100TB（2015年统计）
对曾经领有的数据，除了关联整合（进步数据品质），最初施展价值的就是“数据分析”——从数据中发现有价值的信息，也就是所谓的银行数据化经营。
为什么银行数据化经营备受关注？我的项目开发推动难？进度缓慢？
提需要、提需要、提需要！
期待审批、期待立项、期待开发！
沟通业务需要、沟通数据起源、沟通测试方法！
……
思迈特软件Smartbi数据化经营平台解决银行数据化经营难题：
慢：要报表，找科技部
Smartbi数据化经营平台通过自助剖析性能，借助元数据和数据导航让业务人员实现需求！
重：类似需要一直反复
Smartbi数据化经营平台通过剖析商店激励分享教训，并容许进行互动交换和评估！
废：存量数据利用不够
Smartbi数据化经营平台通过减少对数据的剖析利用，促成企业数据价值的最大化！
授人以鱼不如授人以渔，自助式服务才是解决之道！
Smartbi数据化经营平台实现自助剖析
何为“自助剖析”？何为Smartbi数据化经营平台？
阿拉丁是商业银行家喻户晓的全行级自助剖析平台的胜利榜样！在学习、理解其技术的同时，更重要的是其中蕴含的数据化经营的思维！
Smartbi数据化经营平台旨在为企业客户提供一个数据化经营的外部门户平台，为数据分析的各种参与者提供敌对易用的服务，帮忙企业节省成本，开掘数据价值。上面通过Smartbi数据化经营平台联合阿拉丁的案例做具体介绍。
阿拉丁(ALD)=Analysis、Liberty、Data。
在阿拉丁大数据云服务平台上，民生银行的每一位员工都可能取得所在机构的数据，进行数据分析，并能够将剖析后果进行共享。凋谢共享理念的翻新，彻底摈弃了在数据利用上层层审批的严苛治理，突破了横亘在数据和数据使用者之间的那堵厚厚的墙，凋谢了数据作为银行资产产生微小价值的可能性，也间接造就了民生银行数据分析成绩的凋敝。
阿拉丁荣誉：
阿拉丁上线之前的数据服务流程：
数据工程师团队显然成为了瓶颈！
阿拉丁上线之后（after）的数据服务流程：
从要害门路独立进去变成“反对服务团队”
银行数据化经营治理的劣势：业务和科技人员分工更清晰。
80%的数据分析需要，业务人员不必找IT，不必提流程，不必等开发。意味着：PDCA的周期变短了！
80%的科技部门工作，缩小了加班、减少了学习和钻研工夫，改善了数据管控和元数据分析，更好的技术创新！
Smartbi在阿拉丁中作为外围剖析引擎：