大数据时代已然来临，作为对数据的依赖性极强的金融行业，信息数据处理能力对农商行的重要性越来越强烈。这个时候引入对大数据的处理能力比较完备、解决方案也相对成熟的商业智能系统，对农商行等金融企业就成了一件十分必要的事情。商业智能被成为企业信息化的最后一公里，是企业提高自身信息化水平无法跨越的台阶。
从企业新系统上线开始，随着银行的业务不断拓展，信息化应用的不断深入，因此也会有不少的系统陆续投产。这些系统的投产一方面支持了银行业务和信息化的发展，但另一方面也暴露出一些新的问题，通过对这些系统进行分析，那么在农商行等金融行业企业实施商业智能系统的过程中，需要注意哪些问题呢？以下内容根据帆软软件有限公司银行业信息化顾问杨扬的某些观点整理而来。
信息化存在的问题
1.大量的业务数据难以充分利用
传统的业务系统产生的业务明细数据，虽然包含着大量对决策非常有价值的信息，但由于它们的组织方式是面向业务应用而不是面向管理，从中抽取有价值信息的难度非常大，所花费的代价很高（投入的IT人员和时间）。而且，随着基础业务系统将来不断的改进和扩充，这些数据将逐渐具备如下的特点：
●异构的数据结构；
●不同的数据库；
●分布存放；
●各级行社利用率不一；
●数据量极大。
这将造成难于全面、综合地掌握和利用在经营过程中得到的信息。
2.各级行式建立自己的管理驾驶舱，资源重复浪费，无法形成有效聚力；
3.基于传统联机业务处理技术的查询系统，面对分析人员随时发生变化的需求，不够灵活，不能即时地动态生成报表；
4.面对海量数据，基于传统联机业务处理技术的查询系统在执行复杂、大量计算的查询、分析、监控方面将表现出极低的效率；
5.查询系统和基础业务系统相互干扰；
6.多个业务系统，可能导致多个查询系统，使用起来非常不方便；
7.多个查询系统会导致统计口径存在差异，从而引起数据的不一致性，甚至错误数据，可能误导决策；
8.同时从多个查询系统中发掘有价值的数据，需要通过人工的方法汇总加工，这样势必降低时效性和准确性；
9.查询系统不仅在统计和报表方面缺乏灵活和自由，而且缺乏对数据的分析和挖掘功能，不能发现隐藏在数据后面的有价值的信息。10.查询系统不能够监控和预测风险。
这些问题如何解决？
综上所述，目前迫切需要搭建一个符合银行特色的商业智能平台，把需要的数据和信息集中起来，统一管理。在此基础上进行多角度、全方位的分析，如绩效考核、大客户分析、经营指标分析、关系营销分析、风险分析、员工行为监测（EAST监管）等，提升银行的运营能力，增强企业的竞争力；更进一步是对信息灵活地进行深度加工、分析，实现对风险监控、风险预测、决策分析等工作的支持。达到寻找潜在市场、潜在客户和和发掘商机的目的，为银行开拓业务、降低风险提供依据。
［文章原作者：帆软传说哥，微信号：frbiaoge。］
