謹慎選型，快速實施
2005年初，選型正式開始。德州商行首先確定了基本的選型原則：商業智能系統建設必須選擇具備全面整合能力和有實力的ＩＴ廠商，因為銀行商業智能系統項目與一般項目有較大區別。一般項目的建設流程分為：用戶需求調研，開發計劃，設計、編碼、測試、實施。而對于數據倉庫構建和商業智能系統來講，前期的業務分析相當重要，業務分析實際上就是建摸分析，這是決定商業智能系統的分析結果是否準確、有效的關鍵。它要求廠商不僅要了解德州商行的業務情況，還要了解原有的數據庫結構。后期的系統維護服務也需要有實力的廠商才能跟得上。
對國內外同類產品進行比較之后，德州商行認為，國外一些產品盡管功能全面，但價格高昂，國內產品更具有性價比優勢。經過多方比較，德州商行與清華同方股份有限公司簽訂合作協議。
2005年4月，項目全面開始實施。為了保證建摸分析的質量，項目組采取了一種螺旋式上升的建設模式：先初步制作一個模型，該模型是可溝通的原型系統，隨后，項目人員把原型展示給各個業務部門查看，收集客戶意見和素材，再修改模型，擴充功能，以此類推，不斷完善系統功能。這種方式保證了項目實施的質量和效果。
經過5個多月的緊張實施，2005年10月，項目正式上線運行。

看得見的效益

如今，德州商行的各級領導們，再也不必對提交上來的一大堆數據而擔憂和苦惱了。
商業智能系統不僅實現了數據的實時提交，保證了數據的及時、準確，還針對德州商行的三類主要業務即存款、貸款、中間業務，設計了１０大類、２８小類統計分析報表，并能以圖表形式直觀地展現各項分析結果，輔助領導決策。
領導只需要登錄該系統，輕輕點擊鼠標，即可輕松地查看當前銀行存款的結構圖，了解某段時期的存款來源中哪些是個人存款、哪些是企業存款，從而判斷出誰是銀行的重點客戶。掌握了這些數據之后，銀行就可以相應制定一些吸引大客戶、維護大客戶的重點公關策略，如優惠活動、節日問候等。如果某個地區的個人儲蓄比較多，就可以在附近開設較多的個人窗口。還能及時了解銀行存款和貸款之間的余額比，一旦貸款余額與存款余額之比達到75%，這就是臨界報警點，因為這個比值過大，一旦發生銀行之間的擠兌現象，銀行將沒有足夠貨幣度過危機。
在貸款風險方面，由于早期的核心業務系統對貸款分類采用兩種分類方式，德州商業銀行采用貸款四級分類和五級分類并行的控制方法，通過商業智能系統，德州商行可以及時了解每筆貸款的歸還情況，還可以了解每個支行逾期貸款的額度、時間、與正常貸款的比值、呆／壞帳比例等，以此判斷每個支行在總行中的效益好壞。
對于創新的中間業務，商業智能系統也能有效提供數據支持。比如代收電話費業務，１０個Ａ電信運營商的用戶可以收取１０００元，而２０個Ｂ電信運營商的用戶才１０００元。商業智能系統能夠準確地顯示這個數據。銀行就會分析為什么Ａ電信運營商的話費較多，并由此作出決策，即大力發展Ａ電信運營商的業務。由于銀行是按所交話費總額向電信運營商提取手續費的，因此，在同樣的人力和服務成本下，經營Ａ電信運營商的業務可以獲得取更多的收益。
當然，信息化不是直接創造效益的工具，它帶來的許多隱性效益是無法用數字計算的。毫無疑問，商業智能系統的建設的確使德州商行的領導決策更準確了。僅憑這一條，它就能為銀行創造不可預計的效益或者使銀行避免不可預計的損失。