一、工具設計

1.技術架構

本文建設的主題數據集市分為四層：基礎層、匯總層、應用層、交互層。為了應對未來各種數據要求，盡可能減少各層之間的耦合性以確保數據集市的框架結構穩定性。基礎層用于源數據的ETL處理，整理基本數據源與補充數據源提供的海量數據。選取覆蓋較廣、數據質量較高的EAST數據為基本數據源。補充數據源提供較多的數據接口，以支持各類異構源數據的裝載過程。匯總層為數據加工區域，經過ETL的數據按照不同的主題進行匯總，形成不同的主題分析數據集。應用層實現各種分析模塊的聚合存儲，包含所需要的數據模型與分析指標。交互層面向不同用戶提供全方位的分析數據展現，包括管理人員、業務人員與數據分析人員，為決策提供數據支撐。

2.應用流程

基礎層、匯總層、應用層用于數據處理，對用戶透明。交互層直接面向用戶，通過多維數據展現平臺為用戶提供全方位的匯總信息，并在用戶登錄時對數據安全性進行控制，其應用流程遵循步驟。首先，識別和確定業務過程。業務人員通過自身對業務活動的任務、目標和實現過程進行深入解析，確定分析主題與分析對象，界定分析范圍。其次，識別度量指標。度量指標是分析和評價業務績效的依據，通常表現為數值形式，但是百分比和比率等不具備可加性的指標不適合選取為度量指標度量值。再次，選取合適的分析維度，通過調整分析指標的層次順序，進行數據信息挖掘，如評比不同年份的各分支機構經營開展成果，或是分析各分支機構歷年來經營業績，其分析維度的布置是不同的。最后，可以將結果用不同的報表形式進行展現，如復雜二維報表、柱狀圖形、時點趨勢線等。

二、案例分析

1.市場營銷

小企業部為了提高對公客戶的業務辦理效率，針對業務量較多的小微企業營銷網銀業務。業務人員通過多維數據展現工具，首先選定小企業主題，篩選分析范圍為未開通網銀的小微型企業，然后選定度量值為客戶數，選擇近期交易金額區間與企業開戶機構為分析維度。為了鎖定各經營機構的有效客戶，調整兩個分析維度的順序，最終選定目標客戶群體后，再深入挖掘出每一個目標客戶，進行網銀業務營銷。

2.風險分析

某機構信貸員需要對貸款業務實現精準營銷，基于以往經驗，對公賬戶中存款余額較大而貸款結清的客戶信用風險較小，為此該業務人員依靠本分析工具鎖定該類客戶群體，進一步提取目標客戶信息。同樣的業務操作，還可以用于數據分析員對目標客戶群體鎖定后，進行后續數據分析應用。某機構風險專家需要考察各分支機構針對不同行業發放貸款的額度，通過不同的資本計量方法得到定量的結果，進而評估各機構的信用風險。本例中，選取對公貸款分析主題，貸款余額為度量值，分析維度有管理機構、貸款五級分類、貸款投向行業等。為了方便非IT人員在制定商業銀行的營銷方案、風險分析決策等過程中靈活地獲取數據支撐，本文基于多維數據結構就全方位信息支撐應用模式進行理論探索，通過數據指標統一管理、主題數據集市建設與數據預處理等手段，并實現支持多維數據鉆取的數據展現工具，具有以下優點。

（1）首先是支持分析維度自由拖拽，展示直觀。使用者通過拖拽等鼠標操作完成指標分析工作，并取得直觀的數據結果進行有針對性的進一步數據分析與拓展應用。這就降低了業務人員、管理人員和分析人員對數據獲取的難度，更為專注于自身業務領域的能力應用，根據需要修改取數方案，而不需要先去掌握復雜的SQL分析腳本。

（2）其次是提高了數據服務效率。由于金融交易數據的保密性等安全控制，數據應用從需求提出到分析應用的過程中需要通過審批、科技人員取數等步驟。將后臺交易明細數據與安全性策略在匯總層做過預先處理，需要的匯總數據可以方便地利用多維數據展現工具得到，精簡了數據需求流程，提高了分析效率，也將IT人員從實時響應的服務支持狀態中解放出來，去解決其余科技難題。本文的研究是在數據倉庫技術應用中一次非常有效的探索，基于多維數據結構的主題數據集市可以認為是某區域性商業銀行的數據倉庫項目建設的雛形。基于集市以及多維展現工具，該行在實際生產中已經取得了良好的經濟效益。

作者：余宣杰 姜欣榮 單位：南京銀行股份有限公司信息技術部總經理 南京銀行股份有限公司信息技術部