商业智能在商业银行的应用
引言
现阶段我国正处在全面改革的深化阶段，在这一过程中的诸多领域都纷纷进入到改革的氛围中，对自身的管理等有了很大的转变，这在商业银行的发展中也是如此。商业智能主要是对企业中的现有数据转化成知识来辅助企业做出准确决策的工具，将其在商业银行当中加以应用就能够推动商业银行经营的全面信息化和智能化，为其在发展中的优势地位获取奠定了基础。
1.商业智能的作用体现及系统技术架构分析
1.1商业智能的作用体现分析
商业智能也被称为是商务智能，主要是采取的数据仓库技术以及在线分析技术等来对商业价值得以实现的。这一技术在当下的商业银行中有着比较广泛的应用，最为根本的原因就是由于商业银行的信息化不断得到深化发展，在数据的积累上也逐渐增多，从而就出现了数据爆炸以及信息缺乏的矛盾[1]。
在这一复杂的运行环境下，商业智能的出现就有效解决了这一矛盾，其最大的作用就是可以对银行经营中的大量数据进行搜集并将其转为信息知识来为银行的发展进行促进。从具体而言，商业智能的作用主要是集中体现在对银行管理者管理和跟踪绩效，并能够帮助用户进行理解业务，使其认识到业务的发展趋势，并能够对客户的关系进行改变，以及为银行的发展创造获利的机会。
1.2商业智能系统技术架构分析
对于商业智能跨学科的得以应用主要是对计算机技术的应用，能够从大量数据中获得有利于银行发展的信息，来进一步促进银行业务的运作发展。商业智能的技术架构主要是涵盖着数据仓库以及数据抽取和信息展示工具等诸多部分，从数据的抽取结构上主要是对综合数据库数据追加以及更新功能的完成，这也是基础数据库构建后台技术结构的重要核心[2]。其中的数据提取服务主要是根据业务性质来对多来源的数据进行的处理，而数据转换服务则主要是对数据内容实施审查通过表内关系及表间关系加以实施。
而在业务数据源方面主要是包含了运行应用系统以及外部进入的数据等，为能够有效保证数据标准以及统计口径一致性，就需要把国家标准代码以及行业标码归入到基础数据库的有效组成部门并纳入到资源数据库当中。再有就是OLAP服务器结构上这是由计算引擎以及数据引擎等工具所构成，同时也是针对着特定的主体并从多角度来对系统运营的情况进行对使用者加以展示。这样在多维的数据引擎所采取的对称形式处理数据下就能确保不同角度的查询过程中在响应速度及效率上保持一致。
数据仓库是比较重要的结构内容，其主要是对多数据源问题得到了有效解决，并且为OLAP技术以及数据挖掘技术提供了良好应用环境。为能够有效保证综合数据库业务可读性数据仓库建模是通过维度建模方式进行实施的，这是逻辑设计技术对建模规范有着遵循，也是采取直观标准框架对数据进行表现的。通过维度建模实施构建有着特征体现，其是可预测标准框架，能够承受不可预知用户需求的变化以及有着较好的扩展性[3]。
2.商业银行智能平台系统架构及应用策略探究
2.1商业银行智能平台系统架构分析
商业银行智能平台系统架构的构建要能够从几个重要的功能模块设计进行着手，主要就是要能够在数据采集层以及数据平台层和应用服务层模块方面进行构建。对数据采集层的模块构建主要是来自所有应用系统数据源，数据采集的平台要能够提供可定义以及标准化数据抽取及加载功能，这样才能够为数据平台构建数据仓库提供支持。再有就是对数据平台层的模块构建，在这一过程中主要就是要能够依照着银行数据模型实施数据的存放以及存储，构建数据集市来实施个人银行业务多维展现数据以及数据的分析挖掘[4]。另外就是对应用服务层的构建，在这一过程中要提供系统各种服务逻辑处理以及前端展现服务，从服务逻辑处理层面来看主要包含着系统管理服务以及查询数据组织服务等诸多的服务内容。
商业智能系统平台为商业银行统计分析型应用开发提供了统一集成基础架构，为业务部门对商业特征的分析提供了方便。通过数据分析平台能够对商业银行的业务把握更为准确的进行，从而做到了然于胸。统一的数据平台主要涵盖着面向主题应用的主题数据区所构成，其中在基础数据区是通过实体关系模型所涉及，并在业务系统的共享数据结构同时对特定业务扩展涉及有了支持。管理系统平台体系架构当中，应用服务平台主要是在同一数据访问接口作用下对数据平台数据实施访问的并由此来支持各种数据的访问协议。
2.2商业银行中商业智能应用的策略
第一，将商业智能在商业银行中的具体应用要能够按照相应的策略进行实施，主要就是要对业务人员数据分析的技能加以有效提升，对商业环境要能在分析能力上进行有效提升，及时的对商业银行中的相关问题发现并找出解决的策略。要想实现这一目标就要能够对业务人员的预先以及固定报表能够具备，同时也要能够在数据分析工具的具体使用上能够具备，只有这样才能够将商业智能技术得以完善应用，将其作用得到充分发挥。
第二，将商业智能在商业银行中进行充分利用要能够对数据的质量有效提升，主要就是商业智能中数据挖掘以及数据仓库等都对商业银行的历史数据有着依赖，所以对数据质量进行提升就能对商业智能的应用效果得以最佳的呈现。倘若是缺乏了高质量数据的相关支持那么再美好的界面以及执行速度等也都不会将实际的作用得到充分发挥。故此结合这些因素，就要能对数据的质量最大化的进行提高，保证数据质量能够符合相关的规范要求[5]。
第三，对商业银行中的商业智能加以应用不能只是从单层面得以体现，更重要的是要能够多层次的实现，主要是要能够和实际需求以及预算来对应用的范围进行确定。对商业智能在商业银行中的实际应用主要是多方面进行功能体现的，要能从简单到复杂的对数据应用的过程加以体现。同时也要能对商业智能在实际中的投入所要达到的目的要能够明确化，也要能够构建简单报表对数据分析的复杂程度进行分析，诸多层面的问题就要能够对项目的投入预算有清醒的认识。
第四，对商业智能的系统应用还要能够围绕着用户使用的方式来提供支持，优秀的BI系统通常是支持多种的用户使用方式，主要是由于在觉得中有着多方面以及多层次人员的参与。同时在系统的应用上也要能够围绕着行业应用来提供支持，以及围绕着银行应用的特性来提供响应的支持。其中在数据集成引擎方面来完成基于流程驱动，并要能够把BI当中的多样功能封装成节点以及引擎提高系统的灵活度。
3.结语
总而言之，针对当前我国的商业智能在商业银行中的实际应用，要能够结合银行的各个层面的发展情况进行实施，商业智能在银行中的应用在今后是必然趋势。要能够对这一系统进行应用过程中将银行的管理工作进行完善，为商业智能的应用提供一个良好的发展环境。由于本文篇幅限制不能进一步深化探究，希望此次理论研究能起到抛砖引玉的作用以待后来者居上。（作者单位：中国农业银行股份有限公司大连市分行信息技术管理部）
