資料倉儲,資料探勘,OLAP,BI等系統技術深度建設

先看一下商業智慧技術的縱向發展5個步驟圖,如下:

第一步 報表、查詢、統計（回答“發生了什麼”）

報表、查詢、統計是多年以來IT技術輔助企業管理決策最常用的技術應用模式。商業智慧技術首先覆蓋這種成熟應用模式的所有功能，讓企業管理決策者的思維習慣和應用模式可以平滑地進行過渡，同時必須在報表、查詢、統計方面體現出比傳統技術和應用更加強大的特點和功能，比如讓使用者自己去做一些複雜的自定義查詢，讓企業管理決策者體會到商業智慧技術的與眾不同。

u 整合：商業智慧平臺，把所有異構的企業資料來源整合為一個全面、完整、一致、準確的資料中心，並且容納了所有的歷史資料和實時資料，這種整合效能夠為企業管理決策者提供全面的經營分析資訊。

u 面向主題：商業智慧平臺，以企業管理決策者關心的各個問題領域（即面向主題）的方式組織資料，而不同於一般的企業IT運營系統面向企業基本業務流程來組織資料，因此，商業智慧平臺是更加適合企業經營分析與決策領域的軟體技術。

第二步 資料分析（回答“為什麼發生”）

線上分析處理技術(OLAP)，透過業務建模，把原來二維的資訊轉換為多維的資訊，以此為基礎，OLAP提供切片功能，即從多角度、多層次、多剖面地觀察分析資料的手段，讓企業管理決策者能夠更加深入地掌握企業的經營狀況；同時，OLAP提供鑽取功能，即從任一角度自上而下的層層鑽取、深入分析到問題源頭的功能，反之，也可以自下而上層層彙總資訊。OLAP動態、靈活的特徵能夠從容地面對不確定性的隨機分析，並且提供良好的實時性，以及支援大批次使用者併發查詢；同時，OLAP應用提供友好的互動特性，以及透過圖形使用者介面（GUI）和語義層直接訪問資料倉儲的能力。OLAP能夠幫企業改善決策的質量和速度。

第三步 資料探勘（回答“未來會怎樣發生”）

資料探勘使用諸如神經網路、規則歸納和決策樹之類的技術，用來發現資料之間的關係，做出基於資料的推斷，這些推斷的結論往往隱藏在資料之中，不十分明顯，或者過於複雜以致採用一般的統計分析方法難以奏效。資料探勘用於幫助銀行發現經營活動中有關於客戶消費行為、市場發展趨勢等各種規律，讓銀行更深入地把握未來環境的動向，協助銀行更為積極地制定、實施和管理銀行的戰略。

第四步 運營導向（現場決策）

上述第一步到第三步的商業智慧都以支援銀行內部戰略性決策為重點，第四步則重在戰術性決策支援。商業智慧對戰略性決策的支援是為銀行長期決策提供必需的資訊；戰術性決策支援的重點則在銀行對外的業務活動，為在業務現場執行銀行戰略的一線業務人員提供實時的決策支援。隨著市場的成熟、競爭的加劇、全球化的挑戰，市場細分、個性化服務、以客戶為中心的經營思想對銀行所提供的服務提出了向精細化轉變的挑戰，這種挑戰讓銀行的服務活動需要更多的現場實時決策，同時也讓銀行面臨更大的經營風險。商業智慧技術能夠幫助銀行從容面對這種挑戰，它為銀行的前端運營提供導向功能，使得每項業務最最佳化，從而整體提高了銀行業務的質量，為銀行的利潤最大化提供了最有力的保障。

第五步 運營自動化（自動決策）

隨著電子商務技術、通訊技術、CallCenter技術、CRM的迅速發展及在銀行應用中的普及，產生了各種各樣的自動化銷售、供應及服務模式，這一模式對銀行的經營會隨著時間的推移越來越重要，這一複雜的過程在無人介入的情況下自動發生，響應時間以秒或毫秒計。面對這種客戶與銀行IT系統的互動，銀行需要十分個性化的客戶關係最佳化決策過程，為了尋求決策的有效性和連續性，銀行可以選擇自動決策。隨著技術的進步，越來越多的決策由事件觸發，然後自動發生，商業智慧技術允許使用者採用事件觸發和複雜決策支援功能，以最佳方案逐個產品、逐個機構作出決策。在 CRM 環境中，利用商業智慧技術，可以根據每一位客戶的情況做出個性化的決策。

從第一步到第五步的建設過程，是商業智慧技術從支援戰略決策到支援戰術決策的擴充，是從為銀行區域性提供資訊和決策支援到為整個銀行提供資訊和決策支援的擴充，第四步和第五步商業智慧的運營導向和自動決策，是第一至第三步開發的銀行戰略能夠得以執行的保證。它是一個逐漸演變的過程，每個階段都面向不同的用途，我們不能從第一步直接跨進第五步，當商業智慧平臺發展到具有戰略決策支援功能時，必然會提出戰術決策的更高要求。不過，這都依賴於一個高擴充套件性、高效能、高可用性、先進的商業智慧解決方案。

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