某城商行大数据智能分析平台
随着银行业大零售转型发展，数据化运营能力将成为信用卡风险管理和客户运营的核心竞争力，构建面向业务的数据集市和全面的数据体系架构，是一项基础性工作，是银行战略决策、经营管理和风险控制的坚实基础，也是支撑银行实现数据化、智能化运营的重要前提。
某城商行大数据智能分析平台
随着银行业大零售转型发展，数据化运营能力将成为信用卡风险管理和客户运营的核心竞争力，构建面向业务的数据集市和全面的数据体系架构，是一项基础性工作，是银行战略决策、经营管理和风险控制的坚实基础，也是支撑银行实现数据化、智能化运营的重要前提。
目标需求
基于行内大数据平台，构建全流程的数据指标体系
数据指标灵活配置管理，通过业务配置即可实现行内指标的加工，提升规则配置的易用性及流程效率；
业务指标设计规范化；
指标统一分类管理，统一梳理基于风险、营销、客户、产品不等同维度的指标体系；
合理的层次划分，在模型中保存不同时间粒度和周期的指标数据。
目标需求
基于行内大数据平台，构建全流程的数据指标体系
数据指标灵活配置管理，通过业务配置即可实现行内指标的加工，提升规则配置的易用性及流程效率；
业务指标设计规范化；
指标统一分类管理，统一梳理基于风险、营销、客户、产品不等同维度的指标体系；
合理的层次划分，在模型中保存不同时间粒度和周期的指标数据。
解决方案
基于江融信AnyAST大数据实时智能分析工作平台，以信用卡核心数据模型为基础，统一规划和设计信用卡数据指标体系，建立起信用卡数据模型为核心的总体逻辑架构，实现信用卡数据指标的统一与集成，有效支撑数据报表、建模、监管报送等相关数据；
通过数据结构设计，打通数据应用场景，进行数据深挖、分析和加工，形成数据应用体系，将分析的数据结果加工、分层。加工出的主题数据将应用与大数据决策服务、大数据用户画像、智能数据报表和大数据智能建模等数据应用平台中。
解决方案
基于江融信AnyAST大数据实时智能分析工作平台，以信用卡核心数据模型为基础，统一规划和设计信用卡数据指标体系，建立起信用卡数据模型为核心的总体逻辑架构，实现信用卡数据指标的统一与集成，有效支撑数据报表、建模、监管报送等相关数据；
通过数据结构设计，打通数据应用场景，进行数据深挖、分析和加工，形成数据应用体系，将分析的数据结果加工、分层。加工出的主题数据将应用与大数据决策服务、大数据用户画像、智能数据报表和大数据智能建模等数据应用平台中。
价值和意义
提升金融数据的实际应用价值，提升银行客户的数据化运营，助力风控与运营能力与效率提高。
面向业务的数据指标体系建设的关键在于实现业务数据在逻辑上的集中、整合、共享和使用，可以快速提升风险分析和市场分析的效率和学习速度，加强数据化运营能力，从而实现风险能力和市场能力提升、优化资源配置及可持续科学发展。
为数据的精细化运营，用数据驱动业务快速迭代，提供了完整、详细的基础数据支撑。
价值和意义
提升金融数据的实际应用价值，提升银行客户的数据化运营，助力风控与运营能力与效率提高。
面向业务的数据指标体系建设的关键在于实现业务数据在逻辑上的集中、整合、共享和使用，可以快速提升风险分析和市场分析的效率和学习速度，加强数据化运营能力，从而实现风险能力和市场能力提升、优化资源配置及可持续科学发展。
为数据的精细化运营，用数据驱动业务快速迭代，提供了完整、详细的基础数据支撑。
