在传统数据服务模式下，银行各业务部门的业务繁杂，各应用之间联系松散，造成协同工作效率低下。各分支机构存在数据分析和运营能力不平衡，数据资产定义开发不统一、重复建设，开发时效性和灵活性存在冲突，数据闲置难以有效利用等问题。
最近一两年，随着自助式BI的实践，金融业数据运营服务的模式逐步发展和创新，采用全新的“技术搭台，业务唱戏”的模式，即科技人员按不同业务场景准备好数据，构建好业务人员容易理解的业务模型，业务人员再自行通过灵活便捷的分析工具实现自助数据采集、自助数据处理、自助数据分析、自助报表、自助数据可视化。
沙丘社区通过研究重庆银行、南京银行、长沙银行、广州银行、某城商行、吉林农信等银行的商业智能平台数据运营实践，为银行的商业智能平台应用提供参考。
▎案例1：重庆银行一站式智能化数据门户平台建设实践
如何能够更好地让业务部门使用数据，让数据驱动业务运营管理，是重庆银行在实现数字化的道路上必须面对的问题。
重庆银行打造智能数据分析平台，拉通数据资产应用全链条，为用户提供便捷、高效、智能、安全的数据服务。数据门户通过统一登录认证集成了内外部数据资产、大数据平台、智能数据分析平台、报表平台等一众数据平台，让执行层、管理层及决策层用户可以在数据的生产到加工，再到数据应用的整个数据生命周期全过程中尽情畅游、分享。
目前，重庆银行智能数据分析平台已经推广至行内数字银行部、个金部、风险管理部、分支行等多个部门，既提高业务人员获取数据的能力，又缩短平均数据访问时长，提高工作效率。
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▎案例2：南京银行数据门户平台建设实践
南京银行过去各个分析系统独立分散，是典型的“烟囱式”架构。对此，南京银行建设数据应用门户，作为全行数据相关应用的统一流量入口，打破“烟肉式”系统布局。
数据门户项目建设分为三步：
第一步：搭框架。构建统一的大数据门户，整合行内现有的分析平台，完成门户与行内的数据、用户的集成，用户能初步进入门户进行数据查看。
第二步：深应用。在大数据门户上整合更多高级分析功能，如自助分析、数据挖掘、知识图谱、人工智能等，提升行内对于数据的利用水平，直接带来分析价值。
第三步：促转型。促转型是一个长期的过程，在整个门户的运营过程中，配合激励措施充分调动全行人员的积极性，形成数据分析的氛围与文化，最终达到数字化转型。
项目上线后，截止第三期，行内一万多名员工中门户平台用户达到8000+，日均人数更是达到三分之一。全行以门户首页作为全行数据相关应用的流量入口，扮演着“想到数据，就想到门户”的重要角色，“打开门户首页看一眼数据”成为用户每天的日常。
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▎案例3：长沙银行大数据智能分析平台建设实践
随着数据统计、分析需要，明细数据的提取、报表开发等需求变得越来越多，日常数据提取和分析的需求量变得越来越多。
为解决上述问题，长沙银行建设大数据智能分析平台，旨在让业务人员可以减少对科技部门的依赖，自主进行数据分析，以此来提升工作效率并促进全行数据化运营。
目前，大数据智能分析平台已成为长沙银行数据工作的主战场，平台用户数4000+，月活500+，并成功开发了约600张报表和100余张看板，报表有效访问率达到89.5%。
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▎案例4：广州银行信用卡中心BI平台建设实践
信用卡业务作为广州银行重要的零售业务板块，其庞大的数据量具有巨大的挖掘价值。但数据业务需求变更频繁、IT部门需求过多、IT与业务交互流程长、实施周期长、维护成本高等问题的存在，使得业务用户对分析数据“望而却步”。
通过对比同业使用过的BI产品，并进行POC后，广州银行信用卡中心引入Smartbi自助分析平台。目前，主要有3条业务线的用户在使用自助分析平台，第一条线是大市场条线，关注发卡、分期等数据；第二条线是大风险条线，关注客户、账号风险等级等数据；第三条线是大运营条线，关注账务数据以及监管报送。
自助分析平台上线以来，广州银行信用卡中心当前已经在生产环境中投入使用的报表有300多张，其中自助分析报表100多张，固定报表200多张，平台用户数超过600人。
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▎案例5：某城商行数据挖掘平台建设实践
某城商行为突破营销获客瓶颈，减少客户流失，构建客户价值营销体系，从以产品为中心跨越到以客户为中心，实现对客户的精准洞察，并通过群体客户画像解决总分行之间的业务割裂，推进“零售银行”转型。
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▎案例6：吉林农信数据分析培训赋能体系建设实践
吉林农信科技部门与业务部门彼此独立，融合机制刚起步，面临报表开发依赖科技、技术业务融合刚起步、数据分析专业人员严重不足等业务挑战。
为了积累数据分析人才，提高下辖机构整体的数据分析能力，吉林农信采取如下措施：
第一，逐步建立数据分析团队；
第二，设计培训课程，加强BI培训，提升数据分析专业能力。
通过建立常态化的培训赋能体系，吉林农信从种子部门、种子用户开始，逐步为省联社科技部门、业务部门、二级法人行社培养数据分析人才。
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*以上案例精选自沙丘社区联合思迈特共同发布的《2023中国银行业商业智能平台数据运营实践与案例》。