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BI指数-观远数据助力银行金融数字化转型的一大“利器”

来源：时间：2022-04-08 20:23:44

如何沉淀日常经营中积累的大量数据，助力金融企业做出理性决策?

BI在其诞生后的几十年里，已成为大型企业商务决策中不可或缺的工具，使公司决策从凭经验到有据可依，降低经营风险。

但对于银行金融行业而言，伴随着数据的指数级爆炸增长，传统BI的「弊病」也逐渐显露出来:

开发效率低下:

传统BI的报表制作是由业务部门提交到IT部门，IT人员根据分析需求进行建模，业务人员查看分析结果报表，流程繁琐冗长，难以应对复杂多变的业务需求。

IT部门负担重:

用新的维度分析或者产生了新的需求，需要IT人员重新建模开发，IT部门陷在“简单、重复、冗余”的开发工作中。

分析不灵活:

制作出的报表是相对静态的，仅能查看结果，不能实现灵活交互分析。

开发部署周期长:

BI项目部署开发周期往往需要几个月的开发时间，面对日新月异的商业环境，委实不够“敏捷”。

那么，又怎样打破IT技术的桎梏，高效响应复杂多变的业务需求?

市场环境迅速且加速变化，金融企业必须具备更快速的反应速度。快速部署，高效响应则成为了观远数据助力银行金融数字化转型的一大“利器”。

零代码实现数据分析，高效响应业务需求

观远数据绕开了传统BI下繁琐冗杂的沟通流程，通过简单易用的图形化操作界面，大幅降低学习与技术的门槛，令业务人员能够自主依据业务需求，进行数据分析，大幅提高了整个数据分析链路上各角色的工作效率，实现业务需求的高效响应。

其开创的Smart ETL能够让不懂代码的业务人员自己上手整理并清洗数据，通过拖拉拽方式与配置选项，实现行列与字段的转换、筛选与清洗等;除此之外，还能让用户穿透数据血缘，看到每一个看板、ETL、数据集之间的关联，数据分析的全流程都在尽在掌握。

开箱即用的产品，快速部署

传统BI项目落地周期以3个月、6个月为单位，而观远数据通过开箱即用的SaaS BI产品，缩短了1/3～1/5的项目上线时间，令原本需要几个月落地的项目在一个月甚至短短3周实现上线，适应快速变化的业务速度。

其推出的Atlas云应用市场，将丰富的行业实践经验抽象沉淀为AI+BI云应用，让用户能够在线挑选贴合行业实际场景的数据应用，从数据连接到分析指标的逻辑，再到可视化分析看板，都可以通过下载一个应用，快速上线，助力企业快速深度挖掘商业数据价值。

此外，用户无需下载安装客户端，即可以web方式在线进行数据分析;其云原生的技术架构也令用户可以绕开硬件设备的局限，实现优秀的数据计算性能和水平扩展能力。

十亿级数据，秒级响应

从Excel、报表系统到传统BI，企业数据分析工具进化的同时，背后需要支持的数据承载量也在以更快的速度一路攀升。以连锁零售企业为例，如果门店有2000家，在售SKU有5000个，一天单店单品库存数据量就达到了1000万，一周就可能破亿。

对于观远数据而言，可以轻松处理数百万行数据，提供2种连接数据的方式:直连和数据抽取(Guan-Index)，当数据量较大时，可以通过Guan-Index进行数据抽取，提高效率;

而当数据量达到千万行及以上量级时，借由观远数据的“极速分析引擎”黑科技功能，即可确保金融银行用户在亿级、十亿级数据集的基础上还能做丝滑的拖拽式数据分析和动态查询，真正做到亿级数据，秒级响应。

结语

较之传统BI，观远数据的产品具备快速部署、零代码低门槛、灵活协同、自动预警、交互式分析等显著优势，灵活敏捷，让业务真正用起来。目前，观远数据已深入服务招商银行、宁波银行、中信银行、数禾科技等金融行业领先客户。

对于银行金融行业而言，数字化时代正在加速到来，商业智能将广泛普及，以数据驱动决策将成为金融企业的常态。

过去十年里，BI行业的演进存在两个关键趋势:从IT到业务，从报表到决策。面对日新月异的市场环境，数据之庞杂、需求之多变，我们需要重新定义BI产品，构建快速迭代、精细管理、灵活拓展的数字化基础设施，令产品价值真正回归到业务部门，赋能业务增长，成为银行金融企业制胜未来的关键。