中小商业银行数据仓库实施和应用

近年来，随着我国金融市场的逐步开放，以及利率市场化、货币政策收紧的影响，银行业的发展环境和竞争格局正在发生着深刻的变化：一方面，国有商业银行逐步向“做大做强”方向发展，牢固占据市场主导地位；另一方面，中小银行如雨后春笋般成长，成为市场不可或缺的重要组成。为应对国有商业银行强势发展的市场格局，中小银行必将走向“做精做专”的路线，依赖其具有地域优势、低成本、体制灵活的特点，求生存、图发展，扩大竞争力。

        经过多年的发展，我国多数商业银行已完成了全行数据大集中，积累了大量业务数据。在科技助力金融业务发展的大趋势下，中小商业银行应依靠先进技术将业务数据转化为有效信息，准确发现市场机遇及评估风险，提升管理决策水平，支持业务发展，从而全面提升市场竞争力。

一、中小商业银行数据仓库项目实建议

        1．科学规划，分步实施，加速业务价值体现
        数据仓库建设不仅包括全新技术架构的构建、数据模型的设计、数据的补充及梳理，还包括制定数据标准、数据管控体系，以及业务管理所涉及的政策、组织、流程等，复杂性高，工作量巨大，项目周期长。因此，“大而全”的实施方案不利于在早期发现项目问题，不利于尽早实现业务价值，不利于尽快获得决策层对项目的持续支持。

        中小商业银行应充分发挥其“后发优势”，利用其数据总量小、质量好、系统架构相对简单，以及管理效率高、沟通成本低、决策周期短的固有特点，组建高效的项目团队，以科学的整体规划为基础，以可控的成本分步实施，明确项目的短期目标及长远目标，加速业务价值实现。

        2．重视数据管控，保障数据质量
        与银行业务系统建设过程形成鲜明对比的是，数据仓库建设是一个长期的过程：系统上线不是项目的终结，而只是数据质量管理、数据管控工作的开始。数据仓库存储各业务系统的异构数据，业务系统数据架构的正常变更或异常数据问题都可能对数据仓库产生影响。同时，由于数据来源广泛，入库数据口径也存在不一致的问题。因此，数据仓库项目需建立数据管控机制，统一数据标准，建立完善的数据变更管理流程．并严格规范及监控数据质量，避免仓库运行后期“垃圾进，垃圾出”的现象：

        中小商业银行在这方面具备特有的优势，首先，中小商业银行业务系统投产时间晚，设计相对规范，历史数据少，垃圾数据量也少，数据质量管理及数据清洗工作难度较小；此外，数据规模小，有利于数据标准的建立与统一。因此，在数据仓库项目启动之初，即应当发挥中小商业银行“小、灵、快”的特点，同步启动数据管控及数据质量管理工作，以确保数据仓库存储的业务数据有价值，以便发挥其跨系统、跨平台、保留历史数据等方面的优势。

        3．培养关键岗位专家，防范项目风险
        数据仓库项目实施中的主要角色包括数据标准管理人、数据源分析工程师、模型设计师、系统架构师、ETL开发工程师、接口开发工程师、配置管理工程师、测试工程师等，人员需求量大。而中小商业银行普遍存在科技人员不足的问题，科技项目的实施往往采取外包的方式。外包人员流动性强，在建设规模大、周期长、复杂度高的数据仓库项目实施中构成风险。因此，在具体实施过程中，应选取数据源分析、逻辑模型设计、系统架构设计等关键领域由本行技术人员深入掌握，从而降低项目风险。由于数据建设内容庞杂，要形成优秀团队还需要高效合理的工作流程，并随着项目发展不断改进，确保项目有力执行。

二、数据仓库在中小银行的应用和发展趋势

        当前，随着中国利率市场化、汇率制度改革，中小银行面临的市场环境已经发生巨大的变化，处在国内外大银行夹缝中的中国中小银行时刻面临着来自宏观环境日趋复杂、市场环境日益多变、外部监管日趋严格、同业竞争日趋激烈等因素带来的挑战。数据仓库技术在中小银行的成熟应用将成为其提升数据应用价值，提高精细化管理水平，增强核心竞争力的关键。

        北京银行于2009年正式启动企业级数据仓库咨询规划项目，2010年正式投产了ODS平台，并同期在ODS平台的基础上进行企业级数据仓库平台(EDW)的实施工作。经过近3年的建设，ODS平台的数据规模及整合粒度逐步增大，先后支持了绩效考核管理、客户关系管理、监管报送、分行数据集市等多个分析型应用系统，为其提供数据支持服务，ODS平台的基础数据支撑作用逐步得以展现。

        1．绩效考核管理
        绩效考核是企业人力资源管理的重要组成部分，也是银行落实精细化管理的重要举措。中小银行面临巨大的市场竞争压力，科学、客观地对一线营销人员的考核评价尤为迫切，“公开、公正、公平”地做好绩效考核工作，将能极大地调动营销人员的积极性，为中小银行的快速发展提供源源不断的动力，因此，北京银行将绩效考核管理作为最先与ODS平台对接的应用。ODS平台为北京银行客户经理绩效考核分析提供了整合的存款、贷款、中间业务、客户信息、等基础数据，并汇总加工了存、贷款账户的利息收支、中间业务收入、各渠道交易笔数、柜员操作交易笔数、产品销售等信息，为全行范围内推行精细化管理提供了有力的技术保障。此外，ODS平台的关键业绩指标中包含了存、贷款各个时间频度的日均、时点的增量及环比增量，理财、基金、国债、保险业务的销售量、开户数、开卡量、个人贷款、柜员结算量等40余项指标项，支持按照经营机构、客户经理、客户、账户多级明细查询，实现T+1日全面反映全行业务开展情况，为全行各级管理人员的决策提供先进且系统化的技术支持。

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