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工行张颖:围绕数据仓库建设信息管理架构体系

作者: 大数据观察来源: 大数据观察时间:2017-03-03 13:28:510

2013 Teradata 大数据峰会日前在北京国际饭店召开。中国工商银行信息科技部副总经理张颖在会上做发言,介绍了工行是如何利用数据与信息来提升管理水平与业务价值的。

工行现在已经成为中国最大的商业银行。据张颖介绍,工行在北京和上海都建有数据中心,当前各分行与下属机构正在全面向电子化方向发展。从统计数据来看,2012年上半年工行手机银行新增客户中动户率提升至18%,交易额同比增长300%,2012年底ATM的数量已超过7万个,目前75%的工行业务已不是在柜台办理的,业务服务网络已覆盖超过30多个国家,工行利用网上银行、手机银行、ATM等电子信息化渠道,已建立起强大的客户基础,并大大提升了国际影响力。

张颖同时也表示,业务的发展也带来了大量的客户数据,而对这些数据的挖掘与分析工作又能反过来持续提升客户服务水平,降低风险管理系数,形成一个良性的循环。

目前工行的IT开发部门已发展为6000多人组成的庞大团队,其数据架构体系基本都是围绕数据仓库而建设的,其数据仓库系统于2007年开始建设,至今已投入超过10人民币,但带来的价值回报却远远超过了这10亿人民币。

张颖认为,数据仓库在建设、管理及发展过程当中,对于元数据的管理工作最为至关重要。数据管理的范围不仅仅限于数据仓库,而是覆盖了整个工行的业务流程中的数据。工行建立了相应的管理制度并结合利用配套的管理工具,来保证数据能够得到最好的利用,最大限度的挖掘数据价值。

从基于数据仓库开发的典型应用来看,工行目前建设有CRM、财务管理、绩效管理、风险管理、信息管理等几大常见的平台管理系统,这与其他的很多金融机构类似。

张颖表示工行比较重视信息管理。管理信息部门负责从管理层面制定各种标准与规范,来控制整个工行内部的数据总量。而信息管理的内容包含有数据模型、数据安全、数据质量、元数据、数据整合等。

工行近两年在绩效管理上也做了比较多的工作,将每个部门、每个员工的绩效,都进行了量化加强处理,从近几年的财报数据中来看,这绩效管理建设对于业务运营的提升帮助是非常大的。

另外,张颖表示工行还有很多其他的定制化数据仓库应用:

客户评价与服务:实现了企业客户、个人客户的统一视图,实现对内提供客户综合评价及多样化服务。

客户特征分析:提炼客户消费特征,定制针对个人的营销方案。

精准营销:基于数据仓库进行客户挖掘。2012年12家分行展开15项精准营销活动,综合成功率超过20%。

贷款审批:当客户申请个人贷款时,信贷系统将根据数据仓库中的信息进行客户评级,评级合格后在信贷系统内就可以完成调查、签批、转登、补录、放款等流程工作。

最后张颖还提到,不论数据量有多大,也不论企业规模有多大,定制化数据管理制度的建立都必须作为基础建设工作来进行,仅仅是花钱买回数据管理工具是远远不够的,否则数据管理将无法最大限度发挥数据价值。

(责任编辑:蒙遗善)

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