商業智能從實用入手

2013-09-25 10:43:50 EP電力信息化網　點擊量：評論 (0)

IBM 用先進實用的國際化管理思想和創造性幫助無數的企業成功實現信息化。

概覽
國際結算業務統計分析系統作為光大銀行首次利用數據倉庫技術開發和實施的商業智能系統，于2003年上半年成功地完成了系統的開發、上線和推廣，為光大銀行國際業務添加了新的統計分析手段。

業務需求:
國際業務結算部是光大銀行的重要業務部門，業務品種紛繁復雜，但是原有的業務系統一方面無法為決策層提供準確數據源，另一方面，也無法為決策層提供對數據進行分析查詢所必須的先進的、靈活的手段

解決方案:
光大商業智能系統采用 IBM Informix IDS 作為數據倉庫和ODS的存儲和管理軟件，OLAP Server采用 IBM DB2 OLAP Server 對數據進行聚合計算。考慮到產品的易用性，同時結合菲奈特軟件公司成功的銀行商業智能應用實施案例，前端分析工具采用了菲奈特軟件公司的 BI.Office。

收益:
在整個項目的實施過程中，系統集成商菲奈特軟件公司和產品供應商 IBM 始終和光大銀行保持了良好的互動關系?；邮辜夹g團隊更好地理解了問題的癥結，更好地使業務需求在系統中得以體現。

成功案例
IBM 用先進實用的國際化管理思想和創造性幫助無數的企業成功實現信息化，跨越管理的鴻溝和創造持續的競爭優勢，為公司創造了實實在在的經濟效益。
光大銀行科技部總經理李堅:如果只有集中，而沒有挖掘，集中將毫無意義。

國際結算業務統計分析系統作為光大銀行首次利用數據倉庫技術開發和實施的商業智能系統，于2003年上半年成功地完成了系統的開發、上線和推廣，為光大銀行國際業務添加了新的統計分析手段。

目前，該系統運行情況良好，成為管理層和各級業務人員日常經營和分析決策不可或缺的工具。就此，記者采訪了光大銀行的相關負責人。

集中不是目的
據了解，光大銀行在實現全國主機集中、數據集中后，迫切需要解決的問題是把散布在不同系統的數據進行整合，實現全行的信息共享，在此基礎上采用新型數據分析手段，加大分析挖掘力度，從而提升自身業務管理、風險防范和對外服務的水準。

光大銀行科技部總經理李堅說：“數據集中不是目的，數據集中是為了更好地挖掘隱藏在海量數據后的知識信息。”李總認為，只有對數據進行深入挖掘，才能夠把數據集中的效果落到實處，如果只有集中，而沒有挖掘，集中將毫無意義。

通過數據資源的開發而進行的商業智能具有廣泛的應用舞臺，但在國內還沒有一個成熟的應用模式，對于光大銀行而言，商業智能的實施也需要摸索。
國際業務結算部是光大銀行的重要業務部門，業務品種紛繁復雜，但是原有的業務系統一方面無法為決策層提供準確數據源，另一方面，也無法為決策層提供對數據進行分析查詢所必須的先進的、靈活的手段。這些迫在眉睫的問題讓國際業務結算部成了光大銀行應用商業智能的先鋒。

李堅談到：“通過在國際結算部實施商業智能應用，銀行可以在IT部門和業務部門培養一批在商業智能應用領域有經驗的精英，為將來實施更大的商業智能應用打下基礎。”
敏銳的辨別能力

目前，光大國際結算業務統計分析系統以“日”為單位，實時更新，業務部門可以針對重要的業務做出及時的反應；能用豐富的圖形展示出多位分析表，使管理層不僅能從數據中得到最新的業務情況，而且還能從圖形中看到整體的情況及個體的分布狀態。

光大銀行國際業務部總經理姜巖松說：“相比過去，我們能夠獲得更加深入的分析，能夠發掘數據背后隱藏的信息，從而使各級管理層和各級業務人員可以準確、全面地發現業務中出現的異常，進一步掌握客戶的情況，及時了解競爭對手的發展，大大提高了業務部門的市場敏感性以及管理和決策水平。”

一家企業能在市場上保持常勝不衰，很大程度上取決于企業清晰的遠景規劃及敏銳的辨別力。事實證明，光大銀行所采取的“以部門為基礎實施數據處理”的決定是正確的，也是務實的。
銀行的業務分析專業性強，特別是國際業務，品種繁多而復雜。光大銀行科技部總經理李堅說：“我們必須選擇一家有豐富實施經驗的專業實施隊伍和本地服務支持能力強的公司進行合作，以達到事半功倍的效果”。成功的選型是光大銀行商業智能系統成功的前提條件。

在商業智能應用領域，IBM 有成熟的銀行數據模型和業務分析模型，擁有許多成功實施商業智能的應用案例。因此，光大商業智能系統采用 IBM Informix IDS 作為數據倉庫和 ODS 的存儲和管理軟件，OLAP Server 采用 IBM DB2 OLAP Server 對數據進行聚合計算。考慮到產品的易用性，同時結合菲奈特軟件公司成功的銀行商業智能應用實施案例，前端分析工具采用了菲奈特軟件公司的 BI.Office。

逐步驗證，逐步完善
數據種類少、數據量大是企業實施商業智能應用的最佳環境，因為這將有利于數據整合、轉換、清洗、抽取、裝載及數據模型的建立。然而，光大銀行國際結算部作為光大銀行的重要業務部門，業務品種紛繁復雜，涉及數十種國際業務，業務系統的邏輯相當復雜。這些因素為技術團隊實施整個商業智能應用帶來了相當大的難度，由此造成的風險比預計大了三倍。
IBM 工商企業及經銷業務總經理蔡世民說：“光大銀行商業智能應用的成功實施是三方通力合作的結晶。”在整個項目的實施過程中，系統集成商菲奈特軟件公司和產品供應商 IBM 始終和光大銀行保持了良好的互動關系。互動使技術團隊更好地理解了問題的癥結，更好地使業務需求在系統中得以體現。
數據倉庫技術成功實施的另一主要因素是確保數據的“乾凈”。如果系統輸入的是“垃圾”，那么，輸出的同樣是“垃圾”。如何驗證輸出的是有用信息而不是“垃圾”呢？這在很大程度上取決于業務部門的合作態度。光大銀行的經驗是，企業業務部門除了在項目的需求分析階段幫助 IT人員了解企業的業務流程外，還應本著積極認真的態度來驗證系統的正確性、實用性，并和企業IT 部門保持良好的溝通渠道。整個項目的實施是一個逐步驗證、逐步完善的過程。