一、方案背景

当前金融市场各类金融客户数据分析应用使用户体验达到了新的水准，赢得了金融用户的青睐。而利用数据分析将金融业务从粗放经营向精细化管理发展，实现数据一体化分析越来越被追捧。

思迈特软件专注于金融IT解决方案和服务，是国内拥用多大型金融客户的国产BI厂商，基于众多金融项目经验，思迈特软件认为基于金融客户现有数据分析能力，引入BI大数据一体化分析平台，是加快数据分析能力，提高业务协同，构建数据分析文化，推动金融客户经济发展的一个快捷化解决方案。

二、架构设计

Smartbi总体架构设计注重层间的松耦合与层内的高内聚，通过对业务的抽象、映射实现业务对象组件化和统一的服务调用，充分考虑了系统的可扩展、可复用、可配置性，降低开发和维护成本使得系统能够随需而变，快速灵活满足金融大小客户业务变化的需要。

数据层：提供对数据库数据访问的接口，被业务或服务直接调用。支持标准的数据库规范，通过通过JDBC、XMLA、JAPI来实现与底层数据库的交互，支持各种关系数据源、多维数据源、文本数据等。

平台服务：提供对外业务服务的功能，运用系统管理、数据分析等服务引擎，采用服务总线、API接口对第三方系统提供服务支持，形成Excel融合分析、数据探索、自助仪表盘、自然语言分析、管理协同、社交协同等多个系统模块。

应用层：与客户端及第三方系统集成，包括系统内的门户、浏览环境、定制环境，以及通过Web Service、Server API方式调用的第三方系统集成，终应用到金融客户内各业务部门。

1.建设目标

建设Smartbi“数据之家”金融大数据一体化分析平台，主要助力金融客户实现数据强管控、全自助、真共享的三大目标。

1.1强管控

满足平台管理员的管理和协同需求。以安全的方式开放数据资源目录，通过在线申请数据授权，用户可自由访问内部大数据资源和外部大数据来源，包括客户基础数据、支付信息、资产信息、新型业务数据等。面对数据资源的变更时，可利用元数据预告给受影响的用户，也可发送消息提醒给每个用户。

1.2全自助

多款自助分析工具，与系统用户形成精准匹配，从简易的自助仪表盘、静态报表，到AI自然语言、机器学习等增强分析技术，都可以自助使用，并提供对应角色的自助分析场景，帮助客户真正实现数据分析全自助。

1.3真共享

提供金融客户社区化的在线问答交流，经验可分享、可沉淀、可搜索。数据工程师共享数据与元数据；数据分析专家可共享分析思路与经验，带动其他成员提高数据分析能力；业务分析师共享日常分析报表，用于与同事共享和协作处理日常事务。实现“我为人人，人人为我”的真共享的数据平台。

2.建设内容

Smartbi“数据之家”金融大数据一体化分析解决方案主要为金融行业建设数据导航、自助分析工具集、数据答疑、应用商店、个性门户五大内容。

2.1数据导航

金融行业信息化建设和应用水平的逐步深入，已经积累了高规模的数据量。面对高规模的数据量，用户难免无从下手。建设数据导航的意义旨在于帮助用户解决找数据的难题。Smartbi数据导航为用户提供“数据定位→数据快查→数据申请”的导航式服务，让用户快速了解数据资源，定位数据来源及存放路径，提升数据驾驭能力。

2.2自助分析工具集

提供从浅到深、从简易到专业的层次化数据自助分析工具，供不同角色的用户选择。从简易的AI自然语言，到基于Excel的融合分析工具，再到深度的数据挖掘工具等，有效实现人与数据分析工具的精准匹配，众多分析工具，总有一款适合你。

2.3数据答疑

用户在数据分析过程中的一切问题都可以在线提问，问题由平台专业人士提供解答，全方位解决用户对数据困惑、功能学习、平台操作等难题。

2.4应用商店

Smartbi应用商店用以展示、下载优秀的数据分析应用，帮助客户建立自身特有的数据分析综合市场，保障客户分析应用来源的安全性、易用性。同时支持社交互动，激发客户员工分享和交流数据分析经验。

2.5个性门户

打造千人千面的门户首页，作为客户统一的数据分析入口。首页可集成外部资源，用户也可自定义个性化界面，实现“打开门户首页看一眼数据”成为客户员工的日常。

三、应用场景痛点简介

大数据时代，数据资源成为金融行业的核心竞争力。金融客户已经逐渐意识到全面数据化运营是现代企业从粗放经营向精细化管理发展的必然要求，但在日常业务运作中依然存在一些痛点：

1.数据分析投入和贡献单一化

在数据分析投入和贡献方面，金融客户基本缺乏商业智能、数据科学的领导者，无法地将数据科学、机器学习等的相关重要组件联合应用到BI工具中，数据挖掘、机器学习等知识受阻严重，纵使数据分析只能单一投入，数据分析贡献也单一化。

2.数据分析成果无法有效沉淀

传统自助分析虽然能使业务人员参与到日常业务分析工作中来，但纯自助式分析服务也会给金融客户带来了管理和治理方面的风险，传统自助分析不能将数据分析成果有效沉淀，无法大限度地提高客户数据生产者和数据消费者的集体智慧。

3.员工数据素养始终有待提高

金融客户业务复杂，业务数据量日益激增，IT部门忙于应付重复的取数工作，无法花精力在创新的项目上。在使用数据和分析的过程中，理解数据和驾驭数据是业务部门的大障碍。再则传统的数据分析平台总会存在技术能力的不确定性，种种原因导致客户员工不能各司期职，数据素养始终得不到有效的提高。

4.行业竞争优势难以突破

业务系统之间信息不对称，存储的数据晦涩难懂，面对数据分析时，客户员工大量时间都花在“找数据”的路上,纵使找到了数据也不能准确判断是否自己想要的数据。各种难题导致数据缺乏层次，员工不懂业务数据又使金融客户在新的商业模式中反应迟钝，失去竞争优势。

四、解决方案亮点介绍

1.数据分析、商务智能、数据科学自由组合

Smartbi“数据之家”金融大数据一体化分析平台集数据分析、商务智能、数据科学为一体。将BI工具和数据科学相关组件混合使用并推动到业务成果中，实现数据分析投入和贡献的多样化。用户也可自由组合成更贴近自身需求的解决方案，大限度地释放数据分析解决方案的价值。

2.增强分析，助力企业精细化运营

借助AI技术智能化、自动化的数据分析技术，覆盖Excel融合分析、预测分析、自然语言分析等多种应用场景，帮助金融企业降低分析门槛，提升分析深度，挖掘数据价值，实现业务精细化运营。

3.推动行内资产数字化下沉

将金融客户业务数据高度集中并应用到Smartbi“数据之家”平台，形成加密的数据资产。使用Smartbi数据导航功能，快速导航出客户所有数据资产，有权限的有户还能直接复用，无权限的用户可在线进行权限申请，全面实现客户优质的数据资产有效下沉到业务用户，让普通用户也能看到、看懂数据资产，有效解决用户找数据的难题，排除用户做数据分析无从下手的困扰。

4.撬动数据分析文化

用户可将优秀分析成果上传到平台，使数据分析文化得到有效传播。众多用户的分析成果，集中汇集在一个平台，通过不断的累计，让“小智慧”凝聚成“大文化”，实现金融客户数据分析文化从根本上贯彻，使金融客户员工从上至下都能充分使用适合相应工作需求和性质的数据分析成果。

5.为行业未来竞争提供支撑力

将社交概念引入到数据分析中，致力为金融内部员工提供高效、透明、便捷的沟通与协作的数据分析社交化平台。用户在做数据分析过程中遇到的难题全部实现线上化，实现从传统的“线下要文件、线下找数据、面对面沟通”转化为“一平台，人人可看、可用、可互动”的社交协同方式。凝聚数据分析社交化，未来可以作为一个数据分析管理的利器，也可作为金融客户未来数据分析竞争力的关键。