BI指數-觀遠數據助力銀行金融數字化轉型的一大“利器”

如何沉淀日常經營中積累的大量數據，助力金融企業做出理性決策?

BI在其誕生后的幾十年里，已成為大型企業商務決策中不可或缺的工具，使公司決策從憑經驗到有據可依，降低經營風險。

但對于銀行金融行業而言，伴隨著數據的指數級爆炸增長，傳統BI的「弊病」也逐漸顯露出來:

開發效率低下:

傳統BI的報表制作是由業務部門提交到IT部門，IT人員根據分析需求進行建模，業務人員查看分析結果報表，流程繁瑣冗長，難以應對復雜多變的業務需求。

IT部門負擔重:

用新的維度分析或者產生了新的需求，需要IT人員重新建模開發，IT部門陷在“簡單、重復、冗余”的開發工作中。

分析不靈活:

制作出的報表是相對靜態的，僅能查看結果，不能實現靈活交互分析。

開發部署周期長:

BI項目部署開發周期往往需要幾個月的開發時間，面對日新月異的商業環境，委實不夠“敏捷”。

那么，又怎樣打破IT技術的桎梏，高效響應復雜多變的業務需求?

市場環境迅速且加速變化，金融企業必須具備更快速的反應速度。快速部署，高效響應則成為了觀遠數據助力銀行金融數字化轉型的一大“利器”。

零代碼實現數據分析，高效響應業務需求

觀遠數據繞開了傳統BI下繁瑣冗雜的溝通流程，通過簡單易用的圖形化操作界面，大幅降低學習與技術的門檻，令業務人員能夠自主依據業務需求，進行數據分析，大幅提高了整個數據分析鏈路上各角色的工作效率，實現業務需求的高效響應。

其開創的Smart ETL能夠讓不懂代碼的業務人員自己上手整理并清洗數據，通過拖拉拽方式與配置選項，實現行列與字段的轉換、篩選與清洗等;除此之外，還能讓用戶穿透數據血緣，看到每一個看板、ETL、數據集之間的關聯，數據分析的全流程都在盡在掌握。

開箱即用的產品，快速部署

傳統BI項目落地周期以3個月、6個月為單位，而觀遠數據通過開箱即用的SaaS BI產品，縮短了1/3～1/5的項目上線時間，令原本需要幾個月落地的項目在一個月甚至短短3周實現上線，適應快速變化的業務速度。

其推出的Atlas云應用市場，將豐富的行業實踐經驗抽象沉淀為AI+BI云應用，讓用戶能夠在線挑選貼合行業實際場景的數據應用，從數據連接到分析指標的邏輯，再到可視化分析看板，都可以通過下載一個應用，快速上線，助力企業快速深度挖掘商業數據價值。

此外，用戶無需下載安裝客戶端，即可以web方式在線進行數據分析;其云原生的技術架構也令用戶可以繞開硬件設備的局限，實現優秀的數據計算性能和水平擴展能力。

十億級數據，秒級響應

從Excel、報表系統到傳統BI，企業數據分析工具進化的同時，背后需要支持的數據承載量也在以更快的速度一路攀升。以連鎖零售企業為例，如果門店有2000家，在售SKU有5000個，一天單店單品庫存數據量就達到了1000萬，一周就可能破億。

對于觀遠數據而言，可以輕松處理數百萬行數據，提供2種連接數據的方式:直連和數據抽取(Guan-Index)，當數據量較大時，可以通過Guan-Index進行數據抽取，提高效率;

而當數據量達到千萬行及以上量級時，借由觀遠數據的“極速分析引擎”黑科技功能，即可確保金融銀行用戶在億級、十億級數據集的基礎上還能做絲滑的拖拽式數據分析和動態查詢，真正做到億級數據，秒級響應。

結語

較之傳統BI，觀遠數據的產品具備快速部署、零代碼低門檻、靈活協同、自動預警、交互式分析等顯著優勢，靈活敏捷，讓業務真正用起來。目前，觀遠數據已深入服務招商銀行、寧波銀行、中信銀行、數禾科技等金融行業領先客戶。

對于銀行金融行業而言，數字化時代正在加速到來，商業智能將廣泛普及，以數據驅動決策將成為金融企業的常態。

過去十年里，BI行業的演進存在兩個關鍵趨勢:從IT到業務，從報表到決策。面對日新月異的市場環境，數據之龐雜、需求之多變，我們需要重新定義BI產品，構建快速迭代、精細管理、靈活拓展的數字化基礎設施，令產品價值真正回歸到業務部門，賦能業務增長，成為銀行金融企業制勝未來的關鍵。

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