银行业数据分析体系搭建的目标和原则

数字经济时代android移动应用开发案例教程中的梅花易数银行业数据分析体系搭建的目标和原则，银行业科技和产业的变革，正在通过技术和数据要素推动深化。为提升数据治理和应用能力，银行业积极推进业务经营管理数字化转型，其中数据能力建设是首要举措。国有银行、股份制银行和城市商业银行纷纷加大科技力量的投入，全力提升战略规划和组织流程建设、业务经营管理数字化、数据能力建设以及科技能力建设等方面。

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银行业在转型过程中，受到数据体系不完善、数据应用不充分等因素的限制，诸如线上化和自动化程度不足、数据治理体系不完善、数据人才储备不足、智能化程度低以及业务和科技之间的数字鸿沟等挑战依然存在。加速数据能力建设已迫在眉睫。

银行业数据体系搭建的目标和原则

目标是构建多领域数据生产力

数字化转型是银行的数据文化重塑。不管是领导决策层还是一线业务，亦或是科技部门，打造最佳数据应用状态和积极的文化氛围，是提升银行高效管理的有效举措。从行级领导、部门业务负责人到一线专家，建立自上而下的数据工具赋能，挖掘海量数据资产；以及自下而上的数据文化共创，知识沉淀数字化。

因此银行业数据分析体系搭建的核心目标是构建多领域数据生产力，围绕“数据接入—智能分析—数据应用—决策辅助”四大数据领域，融合金融科技与银行业务，深度赋能“横向到边、纵向到底”的银行业务体系。银行内部决策通过具体措施监控落实到位，业务执行反馈效果进一步指导经营决策，从数据分析到数据使用和消费，推动银行数字化经验开展，打造最佳数据应用状态。

原则是保障银行数据安全管控

银行数据体系搭建的原则，必须以保障银行数据的安全管控为核心。银行需要建立完善的安全架构，同时配合精细的功能管理、资源管理、数据管理等多层次数据安全管控。

在安全架构方面，银行需要建立起完善的安全体系，包括网络安全、应用安全、数据安全、物理安全等多个方面，以确保银行信息和数据的安全性和可靠性。而涉及功能、资源、数据等层级的管控也必不可少，用以保证数据的完整性、保密性和可用性。

这些措施可以有效地为银行的数据安全保驾护航，确保银行数据的安全和稳定，在数据体系搭建的过程中，实现数据价值最大化。

银行业数据体系搭建的实践应用案例

典型业务场景落地应用

为充分释放银行数据的价值，银行需要在数据体系搭建方面做出努力。一方面，银行需要帮助各层级管理者全面掌握经营管理的信息，另一方面，银行需要推动各业务条线实现数字化决策。在数据体系搭建进程中，银行需要有意识地改变数据应用的旅程，提高数据的取数和分析效率。

其中数据处理采集，取数用数看数，业务分析、智能预测等银行业务场景已落地众多可信应用。

以「数据处理与采集」场景为例：

各大银行已积累海量数据，但数据源分散于各个线上系统以及线下Excel。线上化和自动化不足，导致庞大且复杂的数据量加之业务流程部分需手工，数据处理工作量繁杂，易出错，数据价值得不到真正释放。

数据处理与采集方式急需提效，业务可以通过多种方式接入数据银行业数据分析体系搭建的目标和原则，统一数据出入口，比如观远数据智能ETL工具就可以进行高效整理与融合数据，从而健全数据治理体系，支撑业务敏捷迭代和规模化。

以「取数、用数、看数」场景为例：

以往银行用数部门取数、用数，要先向科技部门提工单提需求，审批流程与过程冗长，高度依赖开发人员用数和分析android移动应用开发案例教程中的梅花易数，无法满足灵活的取数需求，用数受限较多。这对银行构建数据驱动型组织有明显的阻碍。

想要增强数据管理能力，银行需要采用高度自助式的数据分析工具，满足灵活的取数用数看数需求，从而提升单兵数据作战能力和全员数据协同作战能力。以观远BI为例，用数人员通过拖拉拽的便捷操作，无需依赖开发人员，即可取数用数。基于零代码多终端布局，用户在任何大屏、PC、手机、Pad等终端都可随时查看数据情况，敏捷反应做出决策。

以「业务分析」场景为例：

银行内部各业务部门和科技部门职能不同，在各自“语言体系”内，存在双方沟通效率不高，从沟通对接到真正落地往往消耗大量时间和精力。

这就需要银行尽快建立数字化运营服务体系，业务人员自助自主的进行数据探索，自行洞察业务问题所在，基于可复制的数据模板进行业务分析，而科技人员也可以将精力投入到深入的数据分析中去。此举将有效提升科技与业务双方人效，赋能业务经营、风险管理数字化。

头部商业银行数据应用案例

银行业已普遍认识到数据驱动业务变革的重要性，各大银行都在加强大数据技术、数据治理和数据能力建设，以期提升业务经营的数字化程度。其中，以某头部商业银行的智能数据分析项目为例，该银行通过重塑总行和分行之间的“取数”、“用数”、“看数”体系，为各个分行提供了高效便捷的数据使用体验，解决了分行向总行取数困难的问题，从而提升了全行数字化组织的效能。该项目上线运行一年后，被推广至全行，实现了全行级的数据统一管理体系建设android移动应用开发案例教程中的梅花易数，达成了“让业务用起来”的目标。

该项目是观远数据以长期服务银行业数据应用实战的经验，与该行长期共创最佳实践，助力银行业打造数据应用最佳状态。

在银行业数据体系搭建和落地实践中，银行可以基于统一的数据平台，将各业务条线的数据进行集中管理和分析，以实现数据的共享和协同。同时，银行还可以利用人工智能等前沿技术，对数据进行深度挖掘和分析，从而帮助银行更好地把握市场趋势和客户需求，实现数字化决策。

通过这些措施，银行可以充分提高经营管理效率和精准度，从而取得更大的商业价值。观远数据一站式智能分析平台目前已服务于中国银行、招商银行、中信银行、北京银行、宁波银行等世界500强和头部银行，深度挖掘数据价值沉淀数据资产。