财务公司BI解决方案

财务公司BI解决方案

财务公司商业智能解决方案 1. 背景分析财务公司服务备受关注，如何不断提升财务公司的金融服务水平成为当前财务公司业一项重要课题。财务有限公司投入大量资金和人力物力，重构 IT 架构和科技体系，进行全面信息系统的改造升级，目的是通过构建具有科学合理、规范高效特点的数据仓库及数据分析系统，加强资金分析及管控，增强集团核心竞争力。

随着财务有限公司核心系统已经积累几年的数据，基于全新的信息系统平台，客户将能在财务有限公司享受到越来越优质、越来越越丰富的金融服务。财务有限公司通过整合核心业务系统和集团财务系统，提升集团领导对集团整体资金使用情况的把控、管理水平，提高财务公司内部经营决策、风险管理能力，加强对财务公司客户的更丰富和优质的金融服务力度。

2. 现状分析随着财务有限公司各类业务系统的陆续投产，大量的业务数据零散的分布在各业务系统中，形成一个个信息孤岛，使得难以对业务数据进行快速有效的分析和利用，难以满足财务公司业务部门进行经营分析、产品创新及决策支持方面的要求，这种分散的数据架构存在以下的问题：

1、缺少全财务公司统一的业务数据视图。

由于各类业务数据保存在相应的业务系统中，如需同时采集多个业务品种的数据，则只能从各业务系统分别查询数据，手工进行集中，这种方式工作效率较低，人员工作量大，时效性差，已不能满足日益增长的数据要求。

2、数据内容与格式不统一。

由于业务数据来自多个业务系统，数据质量参差不齐，这些数据属于不同的业务系统而采用不同的编码和业务逻辑，因而这些数据的内容与格式各不相同。这限制了基于这些数据的分析型系统的应用效果，阻碍了财务公司商业智能应用的进程。

3、 IT 架构复杂化。

由于没有统一的业务数据采集与提供的平台，各系统间数据交互形成网状结构，导致了 IT 系统架构复杂化。

上述不足削弱了财务有限公司的可持续发展潜能，削弱了服务质量，降低了工作效率，影响了财务公司的影响了财务公司对集团及集团下属公司的服务质量，以及增加了经营分析、风险管控、内部管理的难度。

为消除以上问题，弥补不足，实现建立全财务公司统一的数据采集、加工发布的渠道，实现数据快速交换、全面覆盖、标准化及复用，数据仓库（EDW）系统的建设要求可谓是箭在弦上势在必行。通过建设操作型数据存储系统（数据仓

库（EDW））来解决和缓解现实的数据困境，以实现财务公司系统间和集团系统间高效率、低成本的数据交互和管理，同时也为今后的全财务公司数据仓库平台及决策支持分析系统的建设奠定良好的数据基础。

3. 方案目标广州思迈特软件有限公司对财务公司的行业现状进行分析和研究后，提出财务公司行业建设方案，该方案在诸多财务公司得到了成功实施。方案包含如下几个方案：

满足集团对财务现状的监控、财务能力的提升，增强集团对各业务版块的管控能力，辅助集团运营决策。

根据数据属性，构建业务主题，使得业务人员也能够轻松实现数据分析，自助拖拽、勾选获取所需的业务信息。

通过抽取、清洗、转换、加载定期将各个系统业务系统数据源的结构化非结构化数据源进行整合，构建稳定的数据仓库，并将数据按照查询和分析的需求以不同的粒度存储在数据仓库或数据集市中。

通过数据标准化处理、可以从多套组织关系（如行政关系、股权关系等）看数据，满足不同的管理层级的需求。

4. 总体架构 4.1. 应用架构应用架构包括基础架构、应用服务、数据仓库、前端展现等，还包括系统运维管理平台等，具有高度先进性和可扩展性，满足业务需求不断变化、不断增加的需求。

基础架构（硬件、网络、操作系统、数据库管理系统等）应用服务器应用安全平台财务公司BI应用架构系统管理平台总账主题分析报表分析界面认证平台数据仓库数据仓库数据集市ODS 系统扩展接口NC……核心各类接口数据库数据库集群JVMJ2EE（规范、接口、API）移动应用数据录入外部程序接口Web Service 票据主题定额主题银行主题综合应用分析报告交易主题如上图所示意，通过构建灵活的、可扩展应用架构，在保持数据仓库稳定性的同时，可以不断通过系统扩展接口增加数据源，增加应用数据层、增加应用层，满足不断增加的业务分析应用需求。

整体系统流程描述：

基础架构，包括财务公司现有的硬件、网络、操作系统、数据库系统等。

利用专用的数据抽取工具或数据抽取程序将应用系统数据按照定义的规则通过复杂的抽取、转换、清洗及聚合过程，最后装载至数据仓库中。

用户最终通过灵活、易用的前端工具 Smartbi 平台来设计、管理、发布各种统计分析报表，进而还可以提供多维分析、告警、数据挖掘等功能。

系统管理平台，把每天晚上本系统需要执行的所有任务封装为一个更易于系统管理人员进行管理、维护的平台，其任务主要包括：

每天晚上的增量 ETL 调度，以及 ETL 的异常处理；每天晚上的增量OLAP 调度，以及 OLAP 的异常处理；每天晚上的 DW 数据备份、OLAP 数据备份、知识库数据备份；应用安全平台，对系统数据传输的各个环节进行数