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自助分析打破了这种传统的报表模式,直接面向业务用户开放数据资源,由用户采用简单的拖拽操作即可动态的制作统计报表,很好的满足了日常工作中数据灵活查询和分析的业务场景。
针对银行数据仓库或大数据平台中的数据,结合业务部门的数据需求,采用维度建模方式建立数据模型,形成具有业务属性的“分析主题“,以“指标+维度”的形式开放给业务人员,业务人员基于敏捷BI工具丰富的可视化分析功能,对数据进行猜想式、求证式分析,满足业务人员对数据灵活使用的需求。
数据资源组织旨在结合业务部门的需求,明确不同领域下所关注的统计类指标和分析维度,比如客户贷款情况分析、客户财务分析,将数据直接开放给业务用户,缩短数据服务流程、提升数据资源使用效率。
基于敏捷BI工具使用,一方面能解决业务人员临时性数据查询的需求,提高业务与科技的协作效率,缩短项目周期、降低科技人员在数据调用工作支持上的压力。另一方面,业务人员可通过可视化数据分析深度参与到数据分析中,由被动推送向主动分析转变;其次,通过业务人员对数据使用情况,能充分了解业务人员的数据需求,分析数据使用热度,完善数据模型建设、优化数据管控。
打破传统的报表模式,由用户采用简单的拖拽操作即可动态的制作统计报表,满足日常工作中数据灵活查询的需求;
将数据资源直接开放给用户,缩短数据服务流程,提升数据使用价值,丰富数据分析手段,提高数据服务效率;
缩短数据服务流程,降低服务成本,提升服务能力,转变数据应用的模式,变被动为主动,提高业务人员数据分析能力;
为科技人员和业务人员的协同提供了简便、顺畅的平台,使IT人员能够对用户急迫的、临时性的需求,快速做出反应。