一、项目背景及目标

东莞银行通过构建运营数据应用管理可视化平台，深度整合数据中台与商业智能（BI）技术，建立了全面的运营数据应用体系。本项目聚焦于数据整理、分析与可视化展示，为“总-分-支”各层级管理人员提供实时、直观的数据支持，优化决策流程，提升服务质量，强化内部考核与绩效管理。通过降低数据使用门槛，激活数据资产价值，保障网点合规经营与高效运作，推动银行数字化转型，助力数字金融与科技金融发展。

随着金融科技快速发展与国家政策引导，银行数字化转型成为核心战略。东莞银行各分支机构数据工具分散，导致数据协同困难，形成“数据孤岛”，制约运营效率。根据《金融科技发展规划（2022-2025年）》及银行内在转型需求，东莞银行打造了一站式数据服务平台，支持全行数据挖掘、分析、共享与可视化。本项目在此基础上，由运营管理部自主研发数据可视化操作，构建服务、监控、评价、诊断于一体的运营数据应用体系，旨在降低分支机构数据使用难度，实现实时、自助式运营分析，满足客户差异化服务与精细化运营需求。项目目标包括：归并网点日常运营重点关注事项，提升数据驱动能力，优化资源配置，并推动全行数据文化培育。

二、项目/策略方案

项目采用“业务自研+技术整合”模式，具体策略如下：

1.业务自研团队搭建：成立部门业务自研团队，明确业务需求目标，协同核心干系人，统一数据标签与标准，确保项目对齐业务战略。

2.数据基础搭建：通过数据中台技术，收集、整合与校验多源数据（包括交易数据、客户行为数据、绩效数据等），实施数据清洗、ETL处理与质量监控，保障数据一致性与准确性。

3.页面设计与开发：基于用户体验原则，采用敏捷开发方法，设计交互式数据仪表盘与报表。技术架构集成BI工具（如Tableau、Power BI），支持实时数据渲染与多维分析。

4.推广、培训及文化培育：通过全行推广会、实操培训与案例分享，建立数据驱动决策机制，培育“用数据说话”的企业文化。

5.持续优化与迭代：建立闭环反馈机制，结合业务发展需求，定期更新数据模型与可视化组件，推动系统持续演进。

三、创新点

1.业务团队自研模式：由内部业务团队主导数据可视化汇编，保障数据安全性与合规性，减少对外部供应商依赖，降低长期成本。

2.交互式可视化体验：支持数据钻取、筛选、联动分析等功能，实现从宏观概览到微观细节的全链路数据探索，提升用户参与度与决策精准性。

3.统一架构与数据治理：构建标准化数据源头与可视化展示平台，打破“数据孤岛”，实现条线数据工具、权限与标准的统一管理，强化数据治理能力。

四、项目过程管理

项目经过团队搭建、核心标签收集、数据整理、数据分析、可视化展示、数据核验和分享使用、反馈迭代等阶段：

1.团队搭建：1周（组建项目团队，明确角色职责）

2.核心标签收集：2周（梳理业务场景，定义关键指标）

3.数据整理：2周（数据清洗、整合与标准化处理）

4.数据分析：1个月（构建分析模型，识别数据洞察）

5.可视化展示：3周（开发仪表盘与报表，实现交互功能

6.数据核验：1周（验证数据准确性，进行用户验收测试）

7.分享使用及反馈迭代：持续性工作（收集用户反馈，优化系统功能）

附图（数据标签建立及可视化流程图）

五、运营情况

项目已成功应用于网点绩效考核、业务量监控等核心场景。截至2025年，累计收集梳理100个多运营条线标签；实现自研开发50个标签可视化，包括网点运营业务量可视化看板、厅堂实时服务分析驾驶舱等。系统运行稳定，用户反馈积极，条线人员数据使用效率提升40%，初步形成数据驱动运营的文化氛围。

六、项目成效

项目取得显著经济效益与社会效益：

1.经济效益：收集梳理通过内部自研完成50个业务量及业绩考核标签的可视化改造，节省外包开发成本约35万元，减少分支机构手工数据整理核对时间1000小时/年。

2.运营效率提升：决策响应速度提升30%，用户满意度增长15%。

3.社会效益：推动数字金融普及，强化科技金融应用。

附图（网点运营业务量可视化看板图）

七、经验总结

1.聚焦业务场景：明确标签需求及业务痛点，持续扩展应用场景，确保数据工具切实解决一线人员需求问题。

2.强化人才培育：通过项目实践，培养既懂技术又懂业务的复合型人才，提升团队数据应用与开发能力。

3.建立反馈机制：持续收集条线人员反馈，迭代优化指标设计，推进数据可视化转型进程，实现可持续发展。