做好一个商业智能BI项目的几大必备条件

n   企业级数据架构咨询

团队具有成熟的数据现状调研模板，可以充分收集企业的数据建设状况。通过全面的现状分析方法，稳健的数据链路成熟度模型，科学的评估企业数据架构，提供合理的改进建议和措施，构造企业数据架构蓝图及路线图。主要包括以下部分：

Ø  数据平台建设规划方法论以及咨询

Ø  数据平台成熟度评估策略以及咨询

Ø  数据管控策略方法论以及咨询服务

Ø  数据平台价值评估方法论以及策略

n  企业级数据仓库 （EDW）

多年专注于企业数据仓库的建设领域，拥有专业、稳健的金融企业数据模型，借以专有的BI实施方法论，结合稳定的实施团队，发挥团队在金融行业数据平台搭建的经验。在EDW的存储、加工、展示层，拥有多方位的工具平台的支持，为全面解决企业数据的集中管理及应用提供丰富的解决方案。

n  ODS

丰富的批量数据集中交换的实施经验，拥有灵活的增、全量数据加工、存储、供数处理，相对稳定的数据模型。针对复杂的ETL加工，总结提炼出了完整的实施工艺，多样的自动化代码方案，稳定的ETL数据架构方案。同时拥有多方位的工具平台的支持，为全面解决企业数据的集中管理及应用提供丰富的解决方案。涵括如下内容的建设：

Ø  批量数据交换

Ø  ETL调度监控

Ø  基础数据模型

Ø  数据加工

Ø  数据质量检核

Ø  运行管理规范

n  数据治理

建立企业级统一的数据分类、数据标准的定义及方法，搭建企业级数据标准管理平台，避免业务需求、数据需求的二义性。通过元数据管理平台，统一管理企业数据线上的系统开发建设中需求、数据结构、加工规则，并提供快速的血缘分析、影响分析，保证系统开发建设的一致性和快速维护响应。在数据质量管理平台建设稳健的数据质量检核指标库，及时发现数据线上的数据质量问题，通过企业数据质量平台统一管理质量问题，及时的跟踪问题。依据上面的系统建设可以完善企业的数据治理平台，配以合理的数据治理规划、规章制度、流程、组织架构，可以极大地保障企业数据质量的全面提升。

n  配套技术平台

对于企业数据线的开发服务，提供涵括前端开发展示、后台开发运行的管理环境，通过统一的用户使用环境集中的管理各类资源。前端开发管理环境包含数据服务平台、前端资源层、BI服务平台等。后台开发管理环境集成了公共管理平台（统一ETL调度平台、ETL监控平台）、实施工艺促进平台（ETL代码自动化、Cube自动化）。资源管理平台管理需求、数据、平台及各类开发资源。

n  基础类BI应用

包括统一报表管理平台、管理驾驶舱、开放数据平台、部门BI分析、财务分析。统一报表管理平台集中管理企业的内外部监管报表、各部门管理报表、主机减负报表，可以满足报表从需求、开发、运维、归档的全生命周期管理，同时把报表的开发和运行无缝集成在一个平台内，涵括手工报表、业务自定义报表、技术开发报表。通过强大的管理驾驶窗，可以给企业高管、部门主管提供可视化的、更直观、更有效的指标化管理。开放数据平台提供直接面向技术及业务终端人员，通过统一的业务语义定义，方便各类快速报表、灵活查询、临时数据卸载要求。包括如下系统的建设：

Ø  统一报表管理平台

Ø  经营管理分析系统

Ø  管理驾驶舱系统

Ø  开放数据服务系统

Ø  计财管理信息系统

Ø  结算运营报表系统

n  企业级客户信息整合系统（ECIF）

基于整体数据框架的客户系统，第一时间知道完整准确的客户信息。为现有应用系统和未来新建的应用系统提供实时的、完整的、共享的、一致的客户信息。解决业务部门了解、洞察、挖掘客户的需要，推动金融企业新的业务流程再造。

n  传统业务应用

完善的功能模块可以帮助企业从识别客户、客户智能分类开始，提供给企业在制定各种客户、产品、渠道等的营销管理策略时的决策信息支持，进而帮助企业计划、执行并管理各种营销活动。同时，依靠先进的IT技术，导入客户细分、精准营销、事件营销等先进的模式。

n  财务绩效应用

体系架构包括丰富的绩效考核计算公式、KPIs、业务应用模板、软件包等。针对全员绩效通过企业广泛应用的绩效管理方法：目标管理法（MBO）, 360度绩效评估法、经济增加值评价法(EVA)、关键绩效指标法(KPI)和平衡计分卡（BSC）构建企业绩效管理体系的解决方法。考核对象涵盖操作员、客户经理、管理人员、营销团队、各级机构、部门等。

n  定量分析应用

数据是金融企业的资产，定量分析可以让数据资产产生效益。对企业的海量客户数据和营运数据，包括产品数据、客户数据、外部数据，通过数学模型及统计方法，挖掘最大化的客户价值。不间断的客户测试和数据收集，分析客户信息，从而推动全面优化客户策略的过程。