基于数据仓库快速实现业务价值

基于数据仓库快速实现业务价值基于经济资本的绩效考核绩效考核是银行经营管理重要的风向仪和导向器。银行可以根据企业资信等因素对各项业务、产品分别设定风险系数或权重，对各项资产进行风险计量，并测算各分支行的经济资本占用额，核算经济资本增加值，从而计算经济资本回报率。然后，将经济资本回报率与其业务费用、工资奖励进行挂钩考核。同时，设定目标经济资本回报率，对实际回报率较低的机构减少经济资本配置，促使其调整资产业务结构。经营业绩考核系统实际上是贯穿银行实行价值管理的两个核心机制，一个是以经济资本为核心的风险和效益约束机制，另一个是以经济增加值为核心的绩效评价和激励机制。新的绩效考核渐行渐近绩效考核不仅是银行对一定阶段经营管理状况和战略执行的检验和价值判断，同时其制度设计本身也反映了银行在特定时期的经营发展理念。我国商业银行正在从追求规模最大化的“跑马圈地”向平衡风险与利润的“价值最大化”的经营模式转变，因此，其绩效考核体制总体上也呈现出从过去的以利润最大化为核心的盈利能力考核，逐步转变为以价值管理为核心的综合效益考核，即从管理利润提升到管理价值。以管理利润为指向的绩效考核，核心任务是规模的扩张或既定规模下的利润最大化，从投入/产出角度分析，主要实现对产出水平的结果考核；以管理价值为指向的绩效考核，核心任务是在合理运用资本的基础上，通过调整各部门、各业务、产品、客户等内部结构的投入/产出关系，实现整体的价值最大化。这种绩效考核方法更关注与银行的资本结构的合理配置，提高银行的利润率。以经济资本为核心的绩效考核起点较高，建设的难度较大，需要专业的实施团队参与，表现在以下几个方面：a)经济资本的计量复杂。现在国内普遍采用系数法计算，也就是BaselII中的基本法，这种方法的关键在于需要制定大量的系数，系数的准确性要求很高，我们建议采用进一步细化系数类别的方法，从区域、行业、产品、客户等不同维度细化经济资本系数。经济增加值计算的准确性。经济增加值的计算是盈利减去经济资本的最低回报率，最低资本回报率一般采用市场的拆借利率或者长期国债利率等，这种方法比实际值低，有待进一步提高。我们建议在绩效考核的实施过程中，逐步建立适合本行的最低资本回报率的预算办法，使经济增加值的计算更准确。过于偏重财务指标。基于管理价值的绩效考核统一也需要关注非财务指标，比如客户服务质量、员工发展、内部管理等KPI，这样更统一把企业的长期战略和员工的绩效关联，减少短视的行为，确保企业的持续发展。与长期战略联系不紧。以下就如何使得绩效考核与长期战略相结合给予详细的描述。面向长期战略，绩效考核成为战略实现加速器为帮助银行从财务指标考核为主，向面向长期战略转型，使得绩效考核系统成为企业长期战略实现的加速器，我们建议采用如下流程：管建6覆担度■导向A计时部1I胃鸵叁济黄布讨量学题毒箱学门酒用国陛游置率回抿下苴街客「矍方者明及_1_延与学门费用挂林科学的本分配是转槎通海金条“划如济触I为碰卸物制，n如叱用UMI7率图基层的目标环泰，越由行者栩单文明确其在仝斤的士任和目标他的前提为昆曲本计量堤供安吉修地产生新的管物戢效分析系班|业争分折等口霞文修析抿告计城精鹏业域的蛭济冕事各绩薇若企业艘数笨仓库国，对认领关系进行匍处理..为牯循地分摊和粘金杵郑机用、明口和的克金由球顺加耀的电财弊能囊箭资本计量■_■■管建6覆担度■导向A计时部1I胃鸵叁济黄布讨量学题毒箱学门酒用国陛游置率回抿下苴街客「矍方者明及_1_延与学门费用挂林科学的本分配是转槎通海金条“划如济触I为碰卸物制，n如叱用UMI7率图基层的目标环泰，越由行者栩单文明确其在仝斤的士任和目标他的前提为昆曲本计量堤供安吉修地产生新的管物戢效分析系班|业争分折等口霞文修析抿告计城精鹏业域的蛭济冕事各绩薇若企业艘数笨仓库国，对认领关系进行匍处理..为牯循地分摊和粘金杵郑机用、明口和的克金由球顺加耀的电财弊能囊箭资本计量■_■■—■■—■■__IH植a客户整理加大对品嗡发展方向的营销力度7)8)决策支持、业务分析部门通过对现有业务的营销情况、市场变化、风险控制、资本占用等的分析，定期给出决策支持报告；管理层通过对决策支持报告的研究，决定银行战略导向；计策部门分解、细化战略导向，调整相应的风险偏好、经济资本占用参数；经济资本计量模型自动根据调整后的模型计量增加值与回报率；营销部门费用同经济资本回报率挂钩，客户经理费用及工资与部门费用挂钩，以使的客户经理加大对战略发展方向的营销力度；新的营销记录产生后，通过企业级数据仓库进行数据整合，对认领关系进行预处理，为精确地分摊和衡量各级机构、部门和人员的资金成本和经营管理成本等财务成本耗费，为定价、资源分配和绩效考核提供相对完整的数据支持；经济资本计量模型自动对新增业绩的营销情况、市场变化、风险控制、资本占用等经济资本各项指标进行计量；决策支持、业务分析部门通过对现有业务的营销情况、市场变化、风险控制、资本占用等的分析，定期给出决策支持报告；绩效系统主要内容绩效考核系统的总体规划应该包括量化考核和经济增加值(EVA)考核两部分，建立全行统一的全面的基于价值管理的绩效考核分析系统，全面考核柜员、客户经理和经营机构的绩效，。在全行的层面上，建立全行统一考核标准，公平公正地考核全行柜员、客户经理和经营机构的经营业绩；同时在二级行的层面上，通过考核标准功能，充分满足各二级行对于绩效考核的个性化要求。绩效考核系统应实现全行范围内全方位的考核体系，以机构、营销部门、产品、人员、客户为层面，以经营业绩、绩效评定、绩效预测为功能主线建立一个功能全面、切实可行的绩效考核系统。根据对业务需求的总结，绩效考核系统完成的内容主要分为30个功能模块和4个技术群：业绩考核提供灵活的认领关系管理和对各级机构、部门和人员绩效的精确核算，为客户经理和部门领导提供了友好的绩效计量、监测和查询功能认领关系管理B 业绩考核 B考核结禁测、监■业务类数据杳制认领管理 客户经理考核 痂则 业务余额杳询・按客户号管理・按借据管理•个人业界认领管理♦未认领业务管理•业芬赍用•季度考核二・按客户号管理・按借据管理•个人业界认领管理♦未认领业务管理•业芬赍用•季度考核二资收入・年度考核工资收入,单笔业多读测•单个客户的多项业务预测业务类型认策，林心■、对'和存款存单丈领，卡认领对公觉款认领，对和贷款认领，贴现业界坎领承先业界认领检外认领营销部门季末可使用费用普鞘部门年末可使用费用分支行经营费用分支行效益■费用三隋稻郃门员工考核j•单岂业务监测•单个客户所有已发生业易宣测•单个客户绘理所有巴发生业务超创*机构余颔*部门余额客户经理余额，大赖存款变动客户余额查询客户经理实时余颠查询业务信息查询♦求认领配户查询♦旺户信息查询•怅户住思查询.天业条查询■存款货用✓认领关系管理■自动按照业务系统数据进行预认领；■同时提供四个途径对认领关系进行管理按客户号管理按借据管理个人业务认领管理未认领业务管理✓业绩考核部门总体考核一一考核一个部门总体的绩效。这里的部门是指各分（支）行机关内部门和分理处；个人营销考核——考核个人营销的绩效；非营销部门员工业务量考核——考核网点经办人员的业务量，包括交易笔数（按业务种类分：中间业务、存贷款等）、交易种类、金额、现金流量。国际业务结算量考核、个贷系统考核；✓考核结果预测、监测对于尚未授信的客户或尚未开展的业务进行预测预测对象：单笔业务（业务种类为考核系统中所有业务品种）、单个客户的多项业务对于已经授信的客户或已经进行的业务进行监测，了解相关信息及预测最终经济增加值（预期）等考核业绩情况。监测对象：单笔业务、单个客户的所有已发生业务、单个客户经理所有已发生业务✓业务类数据查询机构余额部门余额客户经理余额大额存款变动客户余额查询客户经理实时余额查询账户信息查询未认领账户查询构建思路主要关注点：业绩考核的功能随着银行的业务发展逐步提高，所以平台要求有很强可扩展性；业绩在银行的管理系统中的地位逐步提高，系统的稳定性和数据质量要求也越来越高业绩考核模块需要获取多个业务系统的整合后数据，数据交换基本以批量定时出发为主；业绩考核系统中的指标的计算公式和计算过程复杂、业务术语繁多，需要规范化的方法管理；大量考核内容依赖数据分析模块，为了提高系统的可用性，需要尽量避免用户使用时在不同系统之间频繁切换；应对关注点建议方案：基于开放的J2EE架构和组件化设计、参数可以动态调整，增强组件的可替换能力和系统灵活性；建立绩效考核系统独立的数据集市，降低耦合度，遵循数据存储与数据利用隔离的原则；建立企业级数据质量管理平台提升数据质量通过企业级数据仓库作为业绩考核模块获取其他业务系统的基础平台；系统建设中建立企业级元数据管理平台，使用技术元数据进行计算过程（数据链）的管理；使用业务元数据进行业务术语、计算公式的维护和管理；在系统建设是整体考虑企业级分析型应用的规划与实施，建立统一的展示界面，给业务人员更好的使用体验；绩效分析绩效分析部分,为管理人员和计财部们预设了大量的绩效分析工具和业务分析功能，了解企业和部门的业务状况

矍本占用津丹断由成泊姓9.irm讲馈*5月伯发州转用KFisRffft矍本占用津丹断由成泊姓9.irm讲馈*5月伯发州转用KFisRffft*itt经善单位存雌轻济增匐酒令折ItRfttiSFEF*-贡献度,析由fit悒讨境**计±丹赤北空狭.十大党掂住人*佶专油户卅国中黄*利*rt*小企业或夜懦罪款|性讲.K齿玷MB8时k而空用f$网照*构建思路主要关注点：绩效分析需要的丰富管理型报表，主要体现在维度的多样性，包括分地区、部门、客户经理、客户、行业、业务品种的绩效统计报表；展现界面直观、易懂。包含基础业务量统计，预测检测类报表，重要业务指标走势，经济资本占用等的仪表盘和占比、趋势分析；为计财部门提供业务人员可以自主定义报表格式和直观图形的展现方式；为客户经理和人力资源部门提供灵活实时的绩效查询和余额查询；应对关注点建议方案：参照IBM银行业数据仓库模型，建立完善的classification主题域，为准确丰富的维度分析奠定基础；利用Cognos的CEO仪表盘为管理层搭建明确、直观、易用的关键指标展现；利用Cognos的多维分析引擎为计财部门提供多维分析主题应用；提供对客户经理、客户信息、账户信息等细节数据的实时查询；经济资本计量结合以往的项目实施积累和对国内银行业发展现状的调研，总结出适合国内银行的经济资本计量模型。

妤咂将出府用郦阳济穿事=【贷款余案存单质押尊一专境隹苍乐曲）X值用阅院忖至M折扣我就N信用艮登门生浮帝后跷妤咂将出府用郦阳济穿事=【贷款余案存单质押尊一专境隹苍乐曲）X值用阅院忖至M折扣我就N信用艮登门生浮帝后跷X信用风院沿审蕈缴标竞本充足率娓行嚣户重pf网有鲤济诲本一居辉胤能的隹班转幸由以下三部分翎成:y每时期内此根艮头痛空乩英寸可tm互对冲的觥分所两应的玄亘鸵济饿率要殂t其中头寸得成踹面会:霞j;th口白阳段间in抠萝工神空头■生寸可相互粒中的郁如斫对应的橘间经济资本会范；g加权声畚斗表信空去头寸所财应的短播a■项存款好济债本回握率=t上评经济资本计量资金利息收入-存款利息支出〕X!领舌•应上计算口的其际天的；卷值产载时器师洵充泰:•.1m，r自销裆门（含息行和分交行营哨门）、客户解r（包舍非臂箱许।员工，.亚芬品种.客户.行龙、腮区吸卷高惭।恒=市家利息校人-琼苑睛覆木屐支出-当期新考专项淮治《洵兖持年无累加的翼型，翻在加辟E1L今日对虹济中tir郎：ja于以和原〕-货技卷住统号客户混艇桃豌加可投等：」上有青金利息攻人-存款府息定出）+（朝利忌收货软当默利£支出）■+t站现别⑷土人■站现借款利息支出i+扃1E领虹苻资金利息曲人-同韭百款利思支出，工用也用一分蛔格用十和蹿下调奖励即加俏调整项IX浦班式熏止计算日明丽天数J十中间止砂人一当期新船专啕e卷一t仔款曲।妹歌利息扣好十十人超寻常比沼矍项"1■十人僚金占用甚哥调瑶近+个人寺领带假濯军用—其他调整项II.•考喀济•有5E-操作风爆融管本-，：熨户或员适三目工操作阅隆仪至x提阵同险内控登逐勤乂日忏资璃咽宰经济资本的计量是基于经济资本的绩效考核系统的基础，是基于对风险资产信用风险、市场风险和操作风险非预期损失的科学计算和合理确定。经济资本的计量范围包括：信用风险、市场风险、操作风险和资本性占用。实施初期可从信用风险开始，逐步扩大到市场风险、操作风险、资本性占用等。其中：✓信用风险的经济资本计量对象为表内资产和主要的表外资产。表内资产项目包括信贷类资产和非信贷类资产。具体包括各项贷款、同业拆放与存放、投资、抵债资产、贷款应收利息、其他应收款、待处理资产、承兑汇票、担保、贷款承诺、保函、信用证等。✓市场风险的经济资本计量对象广义为受汇率、利率、资产价格水平等市场因素变化影响较大的资产。狭义为资金交易类产品，主要包括各类债券投资、证券回购等。✓操作风险的经济资本计量对象广义为全部资产项目和类别。实施初期可选择为前三年主营业务收入（净利息收入+非利息收入）的平均值。✓资本性占用的经济资本计量对象包括固定资产净额、在建工程余额、固定资产清理余额、无形资产余额和长期待摊费用余额等。构建思路主要关注点：根据每个银行的实际特点，提供个性化的经济资本计量方式，有哪些指标需要计量，应该通过哪些维度进行计量，如何计量;现阶段对风险的计量使用标准法能否平滑的过渡到内部评级法甚至高级法；计量模型中的众多系数值域如何确定；如何与现阶段未建预期要建的相关系统平滑迁移(如内部资金转移定价、管理会计等)；应对关注点建议方案：IBM通过以往项目的积累和对国内现阶段银行经济资本计量方式的总结，整理出了一套可供参考的经济资本计量模型，在需求分析阶段会与业务人员充分沟通，获得客制化的经济资本计量模型；建立独立的风险计量模块和经济资本、经济增加值计量模块；采用灵活可配置的计量参数管理和在整体架构中对待建应用进行的统一考虑；附录资料：不需要的可以自行删除如何构建银行数据仓库数据仓库技术作为一项数据管理领域的新技术，其精髓在于针对联机分析处理(OLAP)提出了一种综合的解决方案，与以往很多技术不同的是，它主要是一种概念，在此概念指导下完成系统的构造。既没有可以直接购买到的现成产品，也没有具体的分析规范和实现方法，也就是说没有成熟、可靠且被广泛接受的数据仓库标准。在以往关系数据库的设计和实现中，不仅有详细的理论推导，还有无数的设计实例，无论你使用的是什么公司的数据库产品、开发工具，只要按照规范做，那么实现同一业务需求的方案都会很相似。而现有数据仓库的实现中，出现了MOLAP方案和ROLAP方案的区别，出现了形形色色的数据仓库建模工具、表现工具，而设计人员的个人经验和素质也会在其中扮演很重要的角色。数据仓库技术的实现方式目前在数据仓库技术的实际应用中主要包括如下几种具体实现方式。1、在关系数据库上建立数据仓库(ROLAP)2、在多维数据库上建立数据仓库(MOLAP)MOLAP方案是以多维方式来组织数据，以多维方式来存储数据；ROLAP方案则以二维关系表为核心表达多维概念，通过将多维结构划分为两类表:维表和事实表，使关系型结构能较好地适应多维数据的表示和存储。在多维数据模型的表达方面，多维矩阵比关系表更清晰且占用的存储更少，而通过关系表间的连接来查询数据的ROLAP系统，系统性能成为最大问题。MOLAP方案比ROLAP方案要简明，索引及数据聚合可以自动进行并自动管理，但同时丧失了一定的灵活性。ROLAP方案的实现较为复杂，但灵活性较好，用户可以动态定义统计和计算方式，另外能保护在已有关系数据库上的投资。由于两种方案各有优劣，因此在实际应用中，往往将MOLAP和ROLAP结合使用，即所谓的混合模型。利用关系数据库存储历史数据、细节数据或非数值型数据，发挥关系数据库技术成熟的优势，减少花费，而在多维数据库中存储当前数据和常用统计数据，以提高操作性能。3、在原有关系库上建立逻辑上的数据仓库由于目前正在运行的OLTP系统中已经积累了海量数据，如何从中提取出决策所需的有用信息就成为用户最迫切的需要。新建数据仓库固然能从功能、性能各方面给出一个完整的解决方案，但需要投入大量的人力、物力，并且数据仓库的建设和分析数据的积累需要一段时间，无法及时满足用户对信息分析的迫切需要。因此在筹建数据仓库的前期，可以采用一些合适的表现工具，在原有OLTP系统上建立起一个逻辑的数据仓库系统。尽管由于原有OLTP系统设计上的局限性，这样的系统可能无法实现很多分析功能，但这样一个系统中数据结构固定、信息分析需求相对稳定成熟，因此数据仓库的建模、实现过程会相对容易、便捷；同时，这样的系统也会成为将来真正数据仓库建设的原型。信息系统与数据仓库的关系由于数据量大、数据来源多样化，在商业银行构建管理信息系统时，不可避免地会遇上如何管理这些浩如烟海的数据，以及如何从中提取有用的信息的问题；而数据仓库的最大优点在于它能把企业网络中不同信息岛上的商业数据集中到一起，存储在一个单一的集成的数据库中，并提供各种手段对数据进行统计、分析。因此可以说，在银行使用数据仓库构建管理信息系统，既有压力，又有数据基础，它们之间的联系是必然的，难以割舍的。数据仓库在商业银行的应用范围包括存款分析、贷款分析、客户市场分析、相关金融业分析决策（证券、外汇买卖）、风险预测、效益分析等。在银行信息系统构建时，由于历史情况和现实需求的不同，存在两种途径:1、建设新系统由于目前国内商业银行对银行内部运营的监管，缺乏很好的数据搜集机制，因此可以在构建管理信息系统时，分数据收集录入和数据汇总分析两部分来考虑。这样的系统中由于不需考虑大量历史数据的处理问题，同时考虑到搜集过程中可能存在多个数据来源，因此可以在系统建设的同时构建数据仓库，将搜集来的各种数据通过数据抽取整合到数据仓库中。2、完善原有系统而对于已经存在OLTP系统，其中沉淀了大量历史数据，则可以先在原有系统上建立逻辑数据仓库，即使用数据分析的表现工具，在关系模型上构建一个虚拟的多维模型。当系统需求稳定后，再建立物理数据仓库，这样既节省投资，又缩短开发工期。实现中需要注意的问题一、模型设计中的问题模型设计（包括逻辑模型设计和物理模型设计）是系统的基础和成败的关键，在实际操作中，视实现技术的不同应分别对下列问题引起注意。1、直接构建数据仓库直接构建数据仓库时，必须按业务分析的要求重组OLTP系统中的数据，并要按不同侧重点分别组织，使之便于使用。主题的确定主题是一个逻辑概念，它应该能够完整、统一地刻画出分析对象所涉及的各项数据以及相互联系。划分主题的根据主要来源于两方面:对原有固定报表的分析和对业务人员的访谈。原有固定报表能较好地反映出以往工作对数据分析的需求，而且数据含义和格式相对成熟、稳定，在模型设计中需要大量借鉴。但仅仅满足于替代目前的手工报表还远远不应是构建管理信息系统的目标，还应该通过业务访谈，进一步挖掘出日常工作中潜在的更广、更深的分析需求。只有这样，才能真正了解构建数据仓库模型所需的主题划分。分析内容的细化主题的划分实际上是与分析内容的范围直接相关的，一旦主题划分清楚了，下一步就是细化分析的具体内容以及根据分析内容的性质确定它在数据仓库中的位置。通常维元素对应的是分析角度，而度量对应的是分析关心的具体指标。一个指标究竟是作为维元素、度量还是维属性，取决于具体的业务需求，但从实际操作中可以总结出如下的概念性经验:作为维元素或维属性的通常是离散型的数据，只允许有限的取值；作为度量的是连续型数据，取值无限。如果一定要用连续型数据作为维元素，则必须对其按取值进行分段，以分段值作为实际的维元素。判断分析指标是作为维元素还是维属性时，则需要综合考虑这个指标占用的存储空间与相关查询的使用频度。需要特别强调的是，在细化分析内容的过程中，务必解决指标的歧义问题。在不同报表中以及在业务访谈中同一名称的指标，是否是在同样条件限定下，通过同样方法提取或计算得到的，它们之间的相互关系是什么，这些问题都必须从熟悉业务的分析人员那里得到准确、清晰的答案，否则将会影响到模型设计、数据提取、数据展现等多个方面。粒度的设计数据仓库模型中所存储的数据的粒度将对信息系统的多方面产生影响。事实表中以各种维度的什么层次作为最细粒度，将决定存储的数据能否满足信息分析的功能需求，而粒度的层次划分、以及聚合表中粒度的选择将直接影响查询的响应时间。如果同一个信息系统要在大范围、多层次上同时运行，如部门级和企业级，还应考虑不同层次的数据仓库采用不同的粒度。模型设计中的技巧复合指标尤其是比率类指标的定义，必须注意累加时是先加减后乘除，还是反之。户数、笔数的计算，这类指标在分析或报表中经常出现，但不需要作为单独的指标物理存在于数据库中，但定义分析模型时一定应该准备。度量的时间特性，针对分析指标在时间维上的不同表现，可分为可累加指标、半可累加指标和不可累加指标。2、在原有数据基础上构建逻辑数据仓库如果直接使用OLTP系统中的数据进行数据分析处理，会遇到许多麻烦，有时甚至是不可能实现的。这并不是说关系数据库不好，而是因为其设计思路不适应较大规模数据分析。因此在使用这种方法时，需要注意下列问题的处理:不同的时间单位这是实现过程中最常遇到的问题，也往往是最难解决的问题。OLTP系统中存储的时间往往采用与实际业务发生相同的时间单位，如帐务数据单位为日期，财务报表单位为月或半年。而面向分析时，往往要将不同时间单位的数据统一到同一个结果中，这样就必须存在适当的转换机制才能实现。冗余信息所谓冗余信息，就是指不同关系表中存在的同一含义的字段，而同一含义不仅指这些字段的取得或计算方式一样，还指它们成立的条件一样，例如截止某一时间同一地区的同一贷种的贷款余额。在OLTP系统中，这样的字段往往是基于性能考虑而设计的，而在面向分析设计模型时，为了保证结果的唯一性和准确性，就必须用且只用其中之一的数据产生分析结果。表间连接由于OLTP系统中表的设计面向业务处理，既要保证数据的完整性、一致性，又要考虑响应时间，因此表与表之间既相对独立，又相互依赖。在设计数据仓库逻辑模型时，对表间的连接必须做出相应取舍，既要保证分析数据能通过连接取得或计算出，又要避免出现环路，造成分析数据的歧义。另外，不同的连接途径还会出现不同的查询速度，影响数据分析的响应性能。统计表的设计如果上述问题不能在原有数据库基础上得到很好的解决，那么权益之计就是构建统计表，即简单化的数据仓库，形式类似数据仓库的事实表，定时计算统计数据放入，将时间、冗余、连接等问题摈除，进行简单分析。二、数据抽取中的问题数据抽取是一件技术含量不高，但非常烦琐的工作，必须有专人负责数据抽取的工作。在对其进行设计时，要注意的问题有:1、数据抽取的规则要作为元数据进行规范和管理，抽取过程中的源表、源字段、目的表、目的字段、转换规则以及转