京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
不解决这六个问题,农商行应用大数据就是扯
中国人民银行参事、国家信息化专家咨询委员会委员陈静曾指出:没有信息化,就没有金融的现代化。进入信息化时代以来,银行的生存环境发生了巨大的变化,信息化建设和大数据的应用,已经成为银行业竞争的一个筹码,也是获得竞争优势的一个方法。
大数据在帆软传说哥看来,有两个含义,一是大量的数据,二是能产生价值的数据。对银行来说,数据量从来都不缺,缺少的是能让产生价值的数据。传说哥曾在《大数据时代下,百货行业如何革命?》一文中讨论过数据的应用方向,一是围绕业务、用户的数据应用,另一个是围绕企业自身管理、运营的数据应用。对于银行业来讲数据的应用方向也是如此。老祖宗教育我们,打铁还需自身硬,所以提取能产生价值的数据用于优化企业运营,是大数据时信息化建设的关键一步,也是当前银行业正在走的一步。
银行业按照形态,分为农村商业银行和城市商业银行两类。这次先随传说哥一起探讨农商行信息化的现状和问题。
农村商业银行与城市农村商业银行的信息化建设不同,城市商业银行是经过分散的小系统整合成统一联网系统,再逐渐演化丰富,进而形成一套信息化基础平台,是一个大一统平台。而农村商业银行是逐渐从信用联社的网络中剥离,全国两千多家农商行,其信息化之路也是相对分散和独立的,信息化水平尤其是数据应用水平较城市商业银行落后许多。
帆软公司银行业信息化顾问杨扬在其论文《农商行统一数据分析平台建设方案》中把农商行信息化水平由低至高分为4大类型,大致为:
1、农商行没有数据中心,没有报表系统,报表在各个系统呈现,其余都是Excel文件,日常管理麻烦、响应低效,业务人员经常不知道去哪边找数据,数据的利用效率最低;
2、农商行有报表系统,但是响应缓慢,导致报表系统价值削弱,业务人员继续找技术人员索要数据,形成大量Excel文件,无法进行有效分析汇总;
3、农商行有报表系统,维护也及时,不过技术人员疲于应对日常取数报表需求,业务人员分析意识薄弱,导致为了看报表而做报表;
4、农商行的业务人员可以自主取数进行各种数据、报表分析,技术人员提供自主取数平台,同时协助业务部门落实数据挖掘,结合移动端呈现,达到数据价值呈现的目的。
很不幸的是大多数农商行都停留在第二类别以前,少数处在第三类别。这三个类别信息化程度虽然不同,但总结起来,无非就是系统多的问题、需求变更的响应问题、口径不统一的问题、数据展示分析效率的问题、无法移动办公的问题和科技部人事动力的问题,具体如下:
1:系统多。农商行的薪酬、小额贷等自建系统比较多,各个系统报表通过代码实现,样式杂乱,交接麻烦,对于前端决策和业务部门需求,无法提供有力支撑;
2:需求变更多。业务部门为了运营和管理需要,经常新增报表,也会依据领导关注的领域进行分析调整,以及省ODS口径调整也会带来报表重新设计等;
3:口径不一致。省统计口径和市、县不一致,市县需要重新加工;
4:取数效率慢。业务人员取数需要技术人员提供,严重影响双方效率;
5:无法做到移动办公。领导出差无法实时查看到行内核心KPI指标,缺乏移动数据呈现;
6:科技部价值无法体现:大部分系统都是软件商开发,科技部只是维护工作,体现不出自己的价值;
可以看到,这六大问题,基本上掐死了农商行应用大数据的命脉:数据没办法应用或者很难去用,组织和实现数据应用的部门无动力和价值感。如此的情况,怎么可能去玩好大数据呢?
新时代的到来,总会造就一批弄潮儿,也会抛弃一批吊车尾。要想实现在大数据时代弯道超车,就要让数据为运营服务,为企业利润服务,为企业战略服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12