BI整体市场情况分析（西安站）
2014-11-28 11:34:50   评论：0 点击：

　　随着中国金融市场的快速发展，互联网金融对传统金融行业的竞争，以及监管力度的不断加强，IT咨询服务公司对金融企业的商业智能方案也面临不断创新。如何提升金融机构在管理、盈利、风险控等多方位的能力？如何将国际经验更好的为中国市场服务？如何通过解决方案将海量数据转化为对经营决策有价值的信息之路？如何将客户智能分析成果行之有效地运用于服务渠道，并最终转换为销售业绩？为解决中国金融机构在发展中所面临的新问题，文思海辉在西安、苏州、北京、成都、深圳五地举办了6场“乘数据之舟，达价值彼岸”系列活动。

　　在主题为“乘数据之舟，达价值彼岸”的文思海辉商业智能解决方案系列研讨会西安站现场，文思海辉商业智能事业部副总裁贾丕星对BI整体市场情况做出了分析。

文思海辉商业智能事业部副总裁 贾丕星

　　以下为演讲实录：

　　感谢大家，今天我把整个文思海辉商业智能业务给大家做一个简单的介绍，介绍商业智能之前，先介绍一下我们的国内金融事业群，刚才也有讲，目前我们在国内有五千人的团队为金融行业提供服务，我们的目标是立足于在短期内，用两三年的时间，成为国内在整个金融领域做IT服务的龙头企业，这是一个大的目标。其实，目前文思海辉在若干个解决方案领域已经处于领先位置，包括我们的CRM、call center、 BI。BI虽然还不很强，但IDC给我们的评价是我们在一些重要的领域具备高端咨询的能力，但在哪些领域呢？我等会儿会做一个简单的介绍。

　　当然我们现在五千人的团队，分布在全国主要的一线城市和二线城市，为区域性的商业银行提供各种类型的金融解决方案和服务，这种解决方案我们大的理解可以分为四大块：第一块是解决银行传统的产品设置以及交易部分的问题，第二部分是偏渠道领域的，包括传统的CRM以及新型的渠道，互联网金融领域的渠道，第三部分就是很大的，今天要跟大家做重点介绍的商业智能领域。目前，我们在整个商业智能完整的解决方案上都有部属，等会儿我会做详细的讲解。

　　围绕这些我们还会帮银行开展外包开发以及各个领域的外包测试服务，这就构成整个金融事业群的完整解决方案体系。简单介绍一下商业智能部，商业智能部在文思海辉内部叫BUBI，这个事业部到目前为止一共发展到有九百人，我们有九百人面向银行和证券的商业智能服务团队，这个在国内应该是最大，因为我们这九百人其它事情不做，只做商业智能领域相干的事情，做哪些呢？我们能提供的服务包括以下内容，我们在很多领域具备咨询服务的能力，是因为我们有很多专家在国内银行领域长期聚焦于数据平台和数据管控方面的解决方案研究。我们讲一个团队的成长，都是围绕着客户，在跟不同客户做业务推动的过程中成长。我们有很多这样的专家，我们在整个数据架构规划，商业智能规划、数据模型咨询、管控咨询、数据标本咨询这些领域，有我们自身很多的沉淀和积累，同样我们也有面向于银行如何把数据转化成价值，以及数据挖掘团队和大数据分析团队的构建。

　　在交互领域围绕着咨询产生的成果，我们会帮商业银行构建数据仓库、平台以及数据管控一系列的工具。当然我们长期秉承一个理念，一共三句话：第一句话责任与分担，强调的是内部和发展部，也就是从内部杜绝团队之间有分歧，大家互相向之间推卸责任，这是第一点；第二点是我们跟客户要有共担的意识，我们帮客户解决问题。第三点我们一直秉承自己是国内BI的黄埔军校。为什么？因为我们大部分的员工来自于校园的招聘以及自主式培养，我们认为这样的体系更加纯粹，他掌握的方法更加有我们自身的体系。

　　我们在商业智能这个领域内随着技术的突破去寻求创新点，也就是说很多新技术的发明和使用，不是颠覆式的替换了原有的东西，而是在原有的基础上不断取得进步，这是文思海辉BI团队的整体解决方案。其实大的业务我们只做三大块，第一块是企业及数据平台的建设，无论大家管它叫ODS还是数据仓库，第二块数据管控一致，这两块业务构成我们大概70%的业务量，我们还有30%左右在做各个领域的数据集市以及数据应用的建设，所以这三块是我们的整体目标。

　　同时我们还跟很多银行做商业智能开发体系的讨论以及帮助客户打造科学的商业智能开发体系。商业智能跟传统业务系统的开发模式有很大的差异性，需要从数据的角度出发去做问题的思考，所以很多银行其实在初期构建这套体系的时候，我们不希望它沿着传统去构建业务系统开发模式去做，而是应该有针对商业智能体系的独立项目管理机制，这个是需要逐步跟客户做沟通和磨合的过程。

　　另外我们是国内唯一一支在所有的主流数据产品上全部做数据仓库实施的团队，等会儿会讲，其次我们有自己成熟的方法论体系，正因为有方法论，我们会覆盖全过程，下面是我们开发的一系列辅助型产品，也就是如何让客户把数据平台以及数据管控治理做的更好的一系列辅助产品。

　　我们大家知道， 2011年我们只有大概9个客户不到20个左右的项目，到目前为止我们，我们原有的大客户依然延续的很好，因为同那一刻开始，只有我们团队具备去接收大客户的能力，也就是我们基本上拿到的基本是股份制和四大行领域的业务，后来我们逐步在扩展的过程中，现在我们已经发展到一共有39个金融客户，其中我们经营者127个数据平台项目，目前我们是国内最大的数据平台的实施商。

　　接下来我分领域把商业智能当前的业务发展情况给大家做一些简单的介绍，第一块是我们的业务基石，就是数据平台。其实这一块我们做的非常好，现在包括在股份制层面，我们基本上经营者一半左右的客户，包括民生银行、平安银行，广发银行，这几家大客户以及国家开发银行等等，所以在股份制领域我们有很大的市场，而且我们最早接触的客户民生银行一直到现在我们为他服务接近十年的时间，我们基本在民生的信息中心有超过五十人的团队，在为各个业务领域提供数据服务。

　　所以股份制层面的积累让我们不断拓展我们的业务，具备一些高端的视野，这个大家可以看到，目前为止我们仍然在整个数据仓库领域和企业数据架构领域做高端的咨询，我们从去年承接了中信银行的全行数据架构咨询和数据架构规划，到今年我们承接了国家开发银行大数据领域的数据仓库新一代的规划，就是混合式数据仓库架构，另外这些是当前主流的数据平台，包括大家认为的它是一体机，封闭式的一体机还是开放式的一体机，我们都有时时的案例，当然下面强调的是我们这些数据平台的项目，都存在延续性的发展，而不是我们做完一个丢一个，把客户不要了这样的情况，这是我们的第一块领域。

　　第二块领域就是这些年风声水起的数据管控与治理，在这个领域里面，我们一共做四大块的业务，第一部分就是管控的咨询，我们帮企业搭建数据管控的组织架构，去帮他做人员岗位职能以及业务流程的梳理，第二块是做数据标准化咨询，也就是我们要想解决数据类的问题，需要做很好的数据标准化的定义，第三块是做管控平台的构建，依托于以上三部分，我们会持续性的帮商业银行去推动数据管控治理的常规性的业务，就是专项治理的体系，当然这个领域除了我们一系列自己开发的产品和稳定的帮商业银行支撑数据管控平台，在这个领域目前我们认为我们自己在国内没有竞争对手，在与国际巨头企业的竞争过程中，我们大部分是平手，大家各有输赢的过程，这是我们今年拿下来的一些项目，包括我们在银行做数据管控治理的优势，我们现在帮证监会做全行业的数据标准以及模型的梳理，因为我们看到无论从国家角度来说，对管控与治理，对数据的整合以及在这个过程中基于标准化的识别，在全行业全金融行业不断的推动过程中。另外也跟大家分享包括证券以外，我们现在跟很多保险公司也开始探讨数据管控治理的体系，也就是你有一个好的方法之后，其实你可以帮不同的行业解决问题。

　　今年我们还拿下了平安银行的数据管控平台实施和华夏银行的数据管控平台实施，第三部分是风险领域，因为文思海辉这个团队以数据为专长，并不是以风险为专长，但是我们也专注于某一些领域的风险，我们一共专注于三块，第一块就是风险数据的及时构建，也就是我们在以数据为资本的情况下去探风险，这也是沿着我们对市场的判断，因为我们看到四大行业以及股份制银行在过去的实施过程中，第一轮的风险实施都不是太成功，原因并不在于没有很好的咨询，也不在于没有很好的工具引擎，而在于数据的满足，也就是大家都独立的构建自身的风险应用的时，发现有很多风险应用其实达不到它预期的价值，因此开始重新做风险领域的一定层面的数据整合，这是为什么出现风险数据集市的原因，也是为什么很多股份制银行和四大行都去颠覆式的重构风险类应用的原因。

　　第二块我们主要在跟一百粒合作，做零售类平台的实施，第三块我们其实现在跟三大银行这种主流的风险计量引擎在做合作，做市场风险的计量以及市场风险领域的一些数据集市的构建，这是我们在风险领域主流的三大解决方案体系。

　　另外我们在风险领域搭着我们数据挖掘团队，我们在帮企业构建统一的风险模型实验室，这个已经在农业银行做了成功的尝试，农业银行今年会抱人民银行的大奖。

　　第四块除了风险领域之外，其实我们团队帮企业客户不断的做整个应用解决方案体系，我们也可以看，包括审计类的，监管报送类的，当然我们做监管报送跟传统的监管报送有差异性，我们并不是沿着某一类监管报送构建监管报送平台，而是以基于数据整合和指标梳理的方式去支持统一的监管报送体系，所以在这个领域，目前我们帮北京银行，民生银行，苏州银行等等都做这方面的系统建设。

　　另外我们在国内还有信用卡数据集市的构建，因为很多银行信用卡是独立的部门，他希望自身有一套针对自身的解决方案的支持数据体系。同样我们非常关注数据领域的深入发展，第一个是我们自己有自己专业化的数据挖掘团队，我们在为以下客户长期经营他的数据挖掘模型以及平台，以及基于这个平台上所有的数据挖掘应用，其中包括中信银行的，广发银行、民生银行、农业银行和证券领域的一些客户，我们以专业化的数据挖掘在帮客户做深入的数据分析和探索。

　　第二块就是大数据，随着大数据从去年的风声水起，我们从去年组建大数据分析团队，但是我们发现商业银行其实自身的大数据信息量并不多，所以我们也在摸索大数据在银行领域各种类型的一些应用解决方案点，逐步去完善和扩充我们的大数据团队，目前为止我们除了做大数据领域混合式架构的咨询以外，我们在不同的银行都有大数据的尝试案例，因为我们看银行走的也都是小案例，去看看当前大数据我们试试看如何去用，但是在试的过程中，也有一个逐步积累和沉淀的过程。

　　这是我今天讲的文思海辉商业智能部的主体业务，就是这九百人目前在国内做什么，今天下午我们会拿出我们的一些重要领域跟各位新老朋友做分享，其中分享包括以下内容，第一部分除了我刚才讲的这些，接下来有一个大总监帮大家介绍企业数据平台，他更多依托于我们对大行数据平台构建的思考，去看如何做适应性的调整和建设，我会再讲讲数据管控治理的体系，后面由IBM公司做IBM软件类针对IBM产品的讲解，去看看我们跟IBM产品的配合。接下来我们有两大块东西，第一块讲数据应用知道，也就是说我们在整个商业银行体系，特别是面向城商行农商行，我们在推的一些主体应用类的解决方案，后面我们会讲我们全面类的风险体系以及风险数据及时的构建，以及我们在数据挖掘领域的尝试，这是今天下午给大家安排的内容，我今天就介绍到这儿。