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從“啤酒加尿布”看BI如何從面子到肚子
“商業智能我們一直想做，早在2、3年前就想做了，當時覺得不是時機?，F在準備得差不多了，我們準備明年開始這方面的嘗試?！睖刂菔猩虡I銀行科技信息部主任文忠說。
之前，由于國內廠商的模型不是特別成熟，用國外的模型漢化，又不是很合適。最近幾年，隨著國內銀行監管慢慢向國外看齊，這些情況都有所改善，直接應用國外的系統模型成為可能。
說到商業智能在銀行業實施的難點，吳文忠認為以前國內銀行系統重點在做交易，對管理要求不是特別高，數據的顆粒度比較大，不夠細。其次，能夠比較熟練使用BI工具的員工，熟悉銀行經營的人也比較少。另外，有一些銀行3、4年換一套信息系統，有的5、6年要換一個。由于銀行管理變化很快，不斷出臺新的政策，引進新的管理理念，系統也要調整，更換核心系統的概率特別高。影響到可用的核心數據，5、6年前做的系統，不是以客戶為中心，數據傾向也不一樣。
此外，還有一些應用環境和國外不同。比如上面荷蘭銀行的故事，在中國就不太可能實現。因為國內的個人征信體系還不是很完善，銀行可以進行手工連接到人民銀行的網站上查詢，但人民銀行還沒有開放系統自動查詢。必須由銀行柜員打開網站，手工輸入用戶號，才能登陸希望，進行查詢。所以，這種商業智能的應用在國內是不太可能實現的。
2008年，關注商業智能領域的人開始多了起來，應用積累也更多。國外廠商培養了一些本地的服務商，積累了一些應用模型。
“我們銀行小一點，自己去摸索不太可能。隨著廠商實施經驗的增多，國內銀行和國外銀行的管理差距也逐漸變小。都要遵循一些國際的法律協議，模型的適合度加大。雖然實施商業智能不是一帆風順，但是早點做，對數據要求會更清楚，知道該怎么去改。早一步進入這個狀態，起步也不會太低?！?/P>
實施商業智能的步驟如何?
(1) 需求分析:需求分析是商業智能實施的第一步,在其他活動開展之前必須明確的定義企業對商業智能期望和需求。
(2) 數據倉庫建模:通過對企業需求的分析，建立企業數據倉庫的邏輯模型和物理模型。
(3) 數據抽取: 數據倉庫建立后必須將數據從業務系統中抽取到數據倉庫中, 在抽取的過程中還必須將數據進行轉換, 清洗, 以適應分析的需要。
(4) 建立商業智能分析報表。
(5) 用戶培訓和數據模擬測試。
(6) 系統改進和完善。
啤酒加尿布
在美國沃爾瑪連鎖超市里，尿布和啤酒被擺在一起出售。原來，美國的婦女們經常會囑咐她們的丈夫下班后為孩子買尿布。而丈夫在買完尿布后又要順手買回自己愛喝的啤酒，因此啤酒和尿布在一起被購買的機會很多。這個舉措使尿布和啤酒的銷量雙雙增加，并一直被譽為商業智能的經典案例。
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