基于数据仓库快速实现业务价值
基于Oracle数据仓库应用技术的研究与实现
基于Oracle数据仓库应用技术的研究与实现本文介绍了数据仓库系统的设计与实现方法。
武汉科技大学硕学论士位文摘要一1第页数据仓库是一项基于数据管理和利用的综合性技术。
近年来，数据仓库技术在信息技术领域中日益成熟，己成为业界研究的重点。
企业要想在市场竞争中取胜，获得更大的经济效益，可以利用数据仓库技术，对企业的业务数据进行深层次的挖掘、分析历史和当前的业务数据以及相关环境的数据，快速获取其中有用的决策信息，为企业提供快速、准确和方便的决策支持。
数据仓库是面向主题的、集成的、变的时和非易失的数据集合，支持管理的决策过程。
数据仓库不是一个新的平台，而是一个新的概念。
数据仓库也不是一个现成的产品，而是一个解决方案。
数据仓库是在收集各种分散、异构数据源的基础上，对数据进行转换和集成，从而为决策者提供单一的分析环境，帮助其进行科学决策。
联机分析处理(LnAltc1rcigOA)O一ieayiaPoen,Lp是数据仓库的一个典型的应用。
nn它能将数据仓库中的数据按照不同的粒度级进行聚合和预计算，从而在用户面前展现多维数据视图。
同时，联机分析处理还提供了较直观的多维分析操作，包括切片、切块、上卷、下钻和旋转等，使用户能多角度、多层次地观察数据仓库中的数据。
本论文对面向决策支持的数据仓库技术进行了深入的研究，利用数据仓库和联机分析处理的相关知识，独立设计了钢铁销售决策支持的数据仓库系统的架构，建立了数据仓库系统，并在此基础上进行应用研究。
本文阐述了数据仓库的基本概念及特点、数据仓库的体系结构、数据仓库的数据组织、数据仓库的数据分析等知识，介绍了oal公司提供的rce基于oalg数据仓库解决方rcei案及其关键工具，在对本文的理论基础进行了详细的介绍后，研究了如何将数据仓库及联机分析处理有关理论、方法应用于决策支持系统中.完成的主要工作有：结合钢材销售主业务，构建数据仓库模型，划分了合同、销售及来款三个主题，建立了满足此模型需求OA三层客户/LP服务器体系结构，进而完成了为销售决策提供支持的数据仓库环境的设计；运用O工具实Bw现了部分系统需求数据的T转换；为了EL在两维的屏幕中显示多维数据，运用了最新的oaluieltlineol中的lcvrrrceBnnelgcTonoee及e相关工具，实现了LPO多维分析操作；A设计了oal数据仓库的应用模型，基于cer独立完成了某钢铁公司销售决策支持系统的数据仓库架构设计、建模及OA分析，LP从而实现了数据仓库系统在销售决策中的实际应用。
利用大数据的商业价值
值的分析 数据 与趋 势 ， 需要完善的沟通
才 可 以使 企 业 的 生产 力最 大化 。 如 今 ，微 软 提 供 了 全 面 、系 统 的 、
开放的商业智能平 台 ， 可以提 供给企 业 从高层管理人员到基层员工的一个全覆 盖的商业智能系统 ， 帮助企业从复杂的 数据 中获得掌控企业运作的洞察力。
教 训 是保 证 成 功 的 关键 。
企 业 实 施 商务 智 能 要几 个 要 素 ， Ｓ ＰＢ ｓ ｅｓ ｊｃｓｂ Ａ ｕｉ ｓＯｂｅｔｑ 国区首席顾 问鲁 ｎ
百 年 认 为 ， 一 领 导 要 重 视 ， 导 最 关 第 领
心 的是业务 ．多赚 钱、降低成本 、提高 质量 ， 如果做一个决策 ， 领导认为原来 的拍脑袋 的方式就 可以做 到 ． 现在却要 看报表 、 作分析 是否值得这样去做。 所 以 ，先要做好领导 的培 训和洗脑工作 ． 了解老板最头 痛的问题 是什 么 ． 让领导 认识到数据 的价值 ， 认识到商业分析如
可 用 性 差 异 很 大 使 数 据 不 能 得 到 优 先 的清 理 和 分 析 ， 而 影 响 企 业 对 趋 势 的 从
从而借 助 Ｉ Ｔ为企 业创造更大的价值 。
微 软大中华区副总裁兼市场 战略部 总经理孙建东
“ 以人为本 ． 就是实现正确的信息
在 正 确 的时 间 以 正 确 的 方 式 ， 递 给 传
判断和决策的制定 。 次 ， 其 商业智能高
诉记 者 ， 越来越 多的实践表 明．企业信
息 化建 设 只 有从 以流 程 为 中心 走 向 以人
高在上 难 以让更 多的人分享数据带来
的价 值 从而提 升每 个人 的业务 洞察 力。 的商业智能 系统不但要能够将数 好 据及 时准确 的战士给决策层 ． 还能够快 速的将信息送到企业竞争 的各 个部 门． 发挥商业智能 的最 大价值 。第三 ，有价
基于数据仓库的财务数据集市构建探讨
基于数据仓库的财务数据集市构建探讨韩宏伟【摘要】论述财务数据集市与数据仓库关系,构建基于数据仓库的财务数据集市的设计方式、原则,以及建立统一的财务指标体系是财务数据集市的核心价值,在技术实现上实现财务应用与数据集市的直连,避免大规模的数据搬运,影响数据使用效率.【期刊名称】《金融经济（理论版）》【年(卷),期】2016(000)006【总页数】2页(P191-192)【关键词】数据仓库;财务数据集市【作者】韩宏伟【作者单位】国家开发银行股份有限公司,北京100037【正文语种】中文基于对收入和成本的财务大数据分析，在企业的经营管理方面，从前台的市场细分，客户营销，到中台的定价管理、风险管理，再到后台的绩效管理及战略规划，都离不开财务数据的支撑，财务数据的使用变得更加频繁和重要。
为进一步提升财务数据使用效率，提高财务数据质量，统一财务数据出入口，发挥财务数据整体业务价值，建立财务数据集市就变得非常必要。
数据仓库是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源和决策需要产生的数据集合。
数据仓库之父W.H.Inmon给出了数据仓库的定义：数据仓库是一个面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的数据集市，用于支持管理决策。
对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个数据源有效集成，集成后按照主体进行了重组，并包含历史数据，而且数据仓库一般不再进行历史数据修改。
数据集市是建立在统一数据存储模型的数据仓库之上，各级业务人员按照各部门特定的需求把数据进行复制、处理、加工，并最终统一为有部门特点的业务应用提供数据支持。
建立企业级的数据仓库基本的要求是整个企业能够共享统一的数据存储模型，为各级业务人员提供一致的信息视图。
数据集市通常用于为单位的职能部门提供信息，还可以用于将数据仓库数据分段以反映按地理划分的业务。
客户关系管理第七章习题及答案
客户关系管理第七章习题及答案第七章练习题⼀、选择题：1.在数据仓库中，所有数据都是围绕⼀定的进⾏组织的A 主题B 主键C 外键D 视图2.对于DSS，是⾮常重要的A 最新数据B 历史数据C 分析数据D 多媒体数据3. 是从外部数据中收据数据，它是数据仓库中数据综合的⼀种类型A 数据提取B 数据清洗C 数据抽取D 数据切割4. 是关于数据的数据A 外部数据B 内部数据C 元数据D 纯数据5.数据粒度有两种形式，其中⼀种形式的数据粒度是⾯向的A OLTPB CRMC OLAPD ERP6. 数据集市的数据直接来源于中央数据仓库A 独⽴的B 依赖的C 内部的D 中央的7.数据仓库的是具有层次性的A 主键8.由各维度的取值和变量值构成A 维成员B 维C 事实D 索引9. 技术的核⼼是多维分析A OLAPB CRMC OLTPD ERP10.三种多维数据模型中，最为流⾏A 星型模型B 雪花型模型C 星座模型D ⽹型模型11.由于的应⽤，数据需要定期的从数据仓库中导⼊多维数据库中A OLAPB OLTPC CRMD ERP12.由类和类之间的关系构成的模型称为A 关系模型B 类模型C ER模型D 对象模型13. 的设计是数据仓库模型设计的第⼀步A 部门模型B 类模型C 企业模型D 对象模型14. 的选取是模型设计中极为重要的⼀部分A 主题15.⽆论数据仓库以怎样的数据模型组织数据，最终还是以各种来完成的A 表空间B 类C 变量D 表16.在中，只有⼀个事实表，每个维表都与事实表直接连接A 星型模型B 雪花型模型C 星座模型D ⽹型模型17. 中的数据是最丰富的、最详细的A 事实数据库B 关系数据库C ⾼级数据库D 数据仓库18.数据挖掘的基础是A OLAPB OLTPC ⼈⼯智能D 数据仓库19.对⼀组数据的集合分组成为有类似的对象组成的多个类的过程称为A 分类B 汇集C 类分析D 聚类20. 也常常作为数据挖掘的第⼀部，对数据进⾏预处理A 分类分析B 关联分析C 聚类分析D 孤⽴点分析⼆、填空1.数据仓库(data warehouse)是⼀个⾯向主题的(subject oriented)、集成的(integrated)、⾮易失的(non-volatile)、随时间变化的(time variant)数据集合，⽤于。
现代商业银行如何通过数据仓库实现业务价值
二 数据 仓库 是 先进 营销 方 式 的基础
从建设银行的 “ 百元秒杀 Ｓ ｒ ｍａ ”到工商银行的 “ ｔ 抽 供给客户，极大地促进了银行与客户的关系。数据仓库 ｉｈ ｎ 大奖” Ｐ ｏｅ ，各银行的产品营销已经进入 白热化状态 。 通过持续地数据更新 ， 客户需求和消费偏好越来越清晰 ，
３ 实时营销 ． 随着各银行数据仓库和分析工具的逐渐完善 ，基于 数据仓库的实时分析系统能怏速获取客户信息 ，并根据 客户消费环境 和消费习惯在适 当时机快速 提供准确营
销 ，以 ７ ，， “ ２ Ｘ ４４ Ｈ 流媒 体 ” 的形 式 销售 产 品 ，使 实 时 ｆ 营销 成 为可 能 。 中信 银 行信 用卡 数据 仓 库能 够 分析 出客 户 大概 适 合
２２Ｏ 中 金 电 ４１ ０ ／ 国 融 脑 １ｌ
… Ｉ ｍ
银 行 利润 。 例如 ，客 户 在 Ａ Ｍ 取款 后 ，一 般会 直接 退 出 Ａ Ｍ Ｔ Ｔ
之 中，逐渐成为提升竞争优势和可持续发展 的保障。在 关系营销中 ，关系的建立 、维持和发展离不开过程 的 、
系统。有了数据仓库的支持，如果发现客户储蓄量很高而 集 成 的 、动态 的 、连 续 的数 据 支持 。因此 ，数 据 仓 库成
Hale Waihona Puke 现代商业银行的各个业务领域 ，笔者以应用最广泛 的客 更加 准 确 。 户 关 系管 理 为 重点 ，结 合 实 际案 例对 数 据 仓 库在 客 户 细 分 、客 户营 销和 产 品创新 中如 何 实现 业 务价 值及 效 果 进 加 拿大 皇 家 银行 通 过 数 据 仓库 计 算客 户全 面行 为 价 值 后 惊 奇 地 发 现 ，原 来 的 客 户 分 类 与 实 际 存 在
数字平台 名词解释
数字平台名词解释数字平台（ digital platform）指将以数据为中心的业务管理和运营策略引入传统企业数字平台（ digital platform）指将以数据为中心的业务管理和运营策略引入传统企业，为企业提供高效率、低成本的核心业务流程应用。
数字平台应用最广泛的领域是企业财务和生产制造系统，在这些应用中，数字平台与基于数据仓库的商业智能、数据挖掘和人工智能有机地结合起来，帮助企业实现对客户、市场和内部资源的快速反应。
1、基于业务流程模型的数字化工具这类工具的出发点是建立一个可执行的、数据驱动的IT策略，以数字化业务为核心，为企业实现业务流程的整合和优化。
其中，流程分析工具是数字化策略的基础，而企业门户则为其提供了操作界面。
2、基于数据仓库的商业智能工具主要针对各种数据源和数据挖掘算法，通过建立决策分析模型并集成预测信息，为企业提供前瞻性的决策支持，从而实现企业价值创造的目标。
3、基于知识管理和个性化推荐的智能客服工具能够借助云计算、大数据、人工智能等技术手段，依托智能语音、人脸识别等认证方式，对用户消费偏好进行深度挖掘和用户行为预测，从而实现精准的个性化推荐和引导服务。
4、面向协同工作的内容共享平台提供基于工作流和任务的协作办公功能，支持团队、项目等组织单元间通过网络交互、协同办公、知识管理，促进跨部门沟通，解决办公效率低下问题。
5、面向社会媒体和数字营销的数字化营销工具可以利用互联网营销平台及相关营销数据分析处理技术，使企业及时掌握产品、品牌、公司、客户等信息，并根据不同受众的特征和需求进行个性化的精准营销，提升企业品牌形象。
6、面向移动商务的移动商务平台工具支持企业的移动电子商务应用，支持基于位置的服务（ LBS）、定位、电子支付等功能。
7、面向智能硬件的智能设备平台数字平台（ digital platform）指将以数据为中心的业务管理和运营策略引入传统企业，为企业提供高效率、低成本的核心业务流程应用。
数仓建设方法论
数仓建设方法论随着大数据时代的到来，数据成为企业发展的重要资源。
为了更好地利用和管理数据，数仓建设成为企业信息化建设的重要环节。
数仓建设方法论是指在数仓建设过程中所采用的一系列方法和原则，旨在帮助企业高效、有序地构建数据仓库，实现数据价值最大化。
一、需求分析阶段在数仓建设的初期阶段，需求分析是关键的一步。
通过与业务部门的沟通和理解，明确企业的业务需求和数据需求，确定数仓的建设目标和规划。
在需求分析阶段，应注重以下几点：1. 充分了解业务需求：与业务部门进行深入交流，了解业务流程、数据来源和数据需求，明确业务指标和分析要求。
2. 定义数据模型：根据业务需求和数据特点，设计合适的数据模型，包括维度模型和事实模型。
数据模型的设计应符合规范，保证数据的准确性和一致性。
3. 制定数据采集计划：根据数据来源和数据质量要求，制定数据采集计划，明确数据的提取、清洗和转换等步骤，确保数据的完整性和可用性。
二、数据建模阶段数据建模是数仓建设的核心环节，它是将业务需求转化为数据模型的过程。
在数据建模阶段，应注意以下几点：1. 建立维度模型：根据需求分析阶段定义的数据模型，建立维度模型，包括维度表和事实表。
维度模型的设计应具有层次清晰、灵活性强的特点，方便后续的数据分析和查询。
2. 选择合适的ETL工具：ETL（Extract-Transform-Load）是将数据从源系统抽取、清洗和加载到数仓中的过程。
在选择ETL工具时，应根据数据量、数据质量和业务需求等因素进行评估，选择适合的工具。
3. 设计数据质量控制策略：数据质量是数仓建设的关键问题，对数据的准确性和一致性要求较高。
因此，在数据建模阶段应设计数据质量控制策略，包括数据清洗、数据校验和数据修复等措施，确保数据质量达到要求。
三、数据加载和存储阶段在数据建模完成后，需要将清洗好的数据加载到数仓中，并选择合适的存储方式进行数据存储。
在数据加载和存储阶段，应注意以下几点：1. 选择合适的存储方式：根据数据量、查询性能和成本等因素，选择合适的存储方式，包括关系型数据库、列式数据库和分布式存储等。
我国企业集团司库管理体系建设路径
作者简介:杨文瀚(1976-),男,博士研究生,中国商用飞机有限责任公司财务部部长助理,高级经济师,从事金融与财务管理工作㊂我国企业集团司库管理体系建设路径探究杨文瀚(中国商用飞机有限责任公司,上海200120)摘㊀要:在大数据时代背景下,开展司库管理成为企业集团财务管理数智化转型的必然选择㊂本文从司库管理定位㊁组织架构㊁管理平台与流程再造㊁信息系统集成,以及效果评价与持续优化等角度进行分析,提出了我国企业集团司库管理体系的设计㊁建设思路㊂关键词:流程再造;信息系统;司库管理中图分类号:F25㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀㊀㊀doi:10.19311/ki.1672-3198.2022.24.023㊀㊀国内外研究与领先实践无不表明司库管理是现代企业发展的必然选择㊂2022年,国务院国资委对中央企业资金集中管理提出新要求,中央企业要加快建设司库管理体系,进一步加强资金集中管理和风险防控㊂目前,我国大多数企业集团司库管理尚处于发展整合阶段,存在较为突出的问题,无法满足发展需求,包括:司库管理体系内涵较窄㊁管理分散,未建立独立运作司库体系;组织架构不合理,流程优化方面没有全局观;信息系统建设落后,导致司库管理中存在信息孤岛㊁有令不行㊁信息反映滞后㊁多层监控等问题;业务活动与财务活动各执一方,未形成协作共赢关系;对企业金融资源配置与决策支持明显不足㊁作用弱化等㊂现代企业管理理论与实践也表明,司库管理已经成为企业在大数据时代的财务管理创新,以司库管理业务为线条,实现了业务经营㊁现金管控与财务核算端对端的衔接㊂企业集团在现代信息技术支撑下,克服当前存在问题,对司库管理进行科学的顶层设计和周密的底层实施是加强资金集中管理㊁增强核心竞争力的捷径,也是推动财务管理数智化转型的重要抓手和切入点,关乎企业集团的生存与发展㊂1㊀司库管理内涵司库最早源自官厅会计,代表负责掌管国家财物的相关职务,或代表储存㊁汇集国家财物的地方㊂20世纪70年代,跨国公司开始将司库概念运用到企业管理中,最初司库管理的重点是现金与流动资金管理㊂随着资金管理逐步由分散转向集中以及信息技术的发展,许多跨国企业开始将司库管理体系化,从企业战略视角进行设计,服务于资金募集㊁业务运营和投资全程,并将资金活动相关的风险管理,以及产业链上下游关系维护纳入其中,使得司库管理服务于企业的整个价值链㊂纵观司库管理的实践与理论发展,其内涵在不断拓展,从现金收支和流动性管理向支持企业资源配置与战略决策演变㊂本文认为,司库管理本质上是更高阶段的资金集中管理模式,企业基于自身发展与外部金融环境变化,从战略发展的角度出发,将司库管理范畴扩大到应收款项等金融资产以及包括长短期借款㊁担保㊁应付款项等在内的金融负债,并且通过流程再造㊁运行体系化等管理创新,对企业金融资源实行统筹配置和实时监控,达到提高资金运营效率㊁降低资金成本㊁防控风险的目标,相应的司库管理重心转向服务企业战略㊁支撑业务㊁创造价值,全面提升企业财务管理的精益化㊁集约化㊁智能化水平㊂司库管理内涵的演化正是产业资本对金融资本认识的深化,也是产融结合理论在企业财务管理实践中的具体体现㊂2㊀司库管理体系国内外学者认为构建司库体系要结合本企业集团的管理需求,从管理目标㊁组织㊁制度㊁流程和信息系统等方面着手,并指出新时期企业司库体系设计需考虑的七大关键要素㊂借鉴国内外学者的研究成果并结合工作实践,本文从司库管理定位㊁组织架构㊁管理平台与流程再造㊁信息系统集成,以及效果评价与持续优化等角度进行分析,提出集团司库管理体系设计㊁建设思路㊂2.1㊀司库管理定位当前,大家对司库管理定位认知比较一致,即更好地服务于企业发展战略,实现对资金等金融资源 看得见㊁管得住㊁调得动㊁用得好 ,强化集团管控㊁推动财务管理数智化转型,提高发展动力,归纳如下:(1)提升资金配置能力,合理降低财务成本;(2)确保资金安全,有效控制财务风险;(3)加强业财融合,提供决策支持服务㊂实践中,开展司库管理体系顶层设计时,企业集团应根据自身行业特点㊁发展阶段㊁发展战略,以及资产规模㊁成员单位之间关系㊁成员单位数量㊁下属单位所处地理位置㊁组织形式等个性特征确定司库管理的整体目标㊁阶段目标,有所侧重㊂2.2㊀组织架构跨国公司普遍将司库与财务分设,其中司库长分管与司库管理有关的职能,形成以司库长领衔的一套独立的组织与运作体系,也就是所谓的司库管理体系的组织架构,司库长和财务主管直接向首席财务官(CFO)汇报,其他下属岗位按需求进一步设置(见图1)㊂图1㊀财务转型后的财务组织架构㊃65㊃我国企业司库管理起步较晚,管理体系搭建的做法不尽相同,主要是以集团资金部门或财务部门作为牵头部门开展搭建工作,部分企业集团采用了在总部设置资金部或司库委员会,承担司库管理职能,并依托内部财务公司㊁共享服务中心等平台,分区域或业务板块的专业化垂直管理模式㊂此模式更符合国内企业集团的现实状况,维持了组织机构的相对稳定㊂无论何种组织架构模式,企业集团都需要成立专门的部门或团队负责司库管理工作,协调整合全部金融资源和散见于各职能部门的司库职能,对司库业务进行垂直化集中管理㊂从工作实践看,各企业集团可以根据实际情况对司库管理组织架构逐步优化调整,而且司库体系建设自上而下的变革要优于自下而上的变革㊂2.3㊀管理平台与流程再造要落实司库管理职能,还需要搭建一些实施或操作平台,这类功能平台包括法人实体㊁功能中心等多种形式㊂当前,我国企业集团普遍成立了财务公司㊁财务共享中心㊁结算中心等机构,国务院国资委明确要求中央企业建立总部统筹㊁平台实施㊁基层执行 三位一体 的司库管理组织㊂为此,企业集团首先要梳理司库管理重点业务及其流程,并基于业财融合㊁价值链理论进行业务流程再造,进一步厘清各功能平台的职能边界和职责权限,然后赋予其不同的司库职能㊂财务公司有集团内部业务基础,是实施司库管理的重要抓手,可以打造成唯一的结算平台,实现对外统一结算;资金池管理平台,加强资金集中管理㊁账户集中管理㊁资金监控和风险管理㊂财务共享中心承接财务公司或司库管理体系中的部分流程,并且主要集中在交易管理的流程之中,集中反映供应链和客户等业务价值链上信息,是会计核算集中化㊁标准化的作业工厂,提升业财数据标准的规范性和数据信息共享可行性㊂在功能平台的职能划分过程中,要充分尊重现有利益主体间的职责分配,重点关注企业集团自身司库业务的重点和特点,基于价值理论的方法和工具进行流程再造,使业务流程和管理流程更加合理㊁完善,不需要千篇一律,减少司库管理体系建设风险㊂2.4㊀信息系统集成信息化是实现司库管理目标的重要支撑,没有信息系统,司库管理将成 无源之水㊁无本之木 ㊂司库信息系统内嵌了企业集团根据司库管理需求设计的组织架构㊁业务流程和管理制度等,为司库组织与成员单位的金融活动提供操作平台与服务㊂各业务主体在经营过程中,按照统一规范将金融资源运作相关信息通过网络实时传递到司库系统,实现信息流㊁资金流㊁物流和服务流同步㊁一致,以及数据信息的标准化㊁格式化㊂司库信息系统通过 数据仓库 建设奠定了数据发掘与分析基础,消除了 信息孤岛 ,实现对业务的监控和评价由事后提前到事前,由静态的会计反映向动态的监控转变,降低了财务风险,提高金融资产使用效率,成为企业价值链的重要一环㊂多数企业集团具有一定业务信息系统基础,司库信息系统建设的关键是在科学合理的业务架构㊁技术架构和数据架构基础上开展对信息子系统的集成,不仅需要与企业集团内部的ERP等信息系统相互联系,还需要与外部金融市场中相关信息系统实现信息共享:(1)与预算㊁会计核算㊁合同管理㊁网上报销㊁投融资和HR等内部系统交互集成;(2)通过银财㊁财企直联与财务公司㊁商业银行等外部系统信息集成;(3)与国家金融监管机构㊁国务院国资委等信息报送㊂此外,司库管理要实现预定目标,对司库信息系统软硬件基础设施的持续投入必不可少㊂2.5㊀效果评价与持续优化通过对美国通用电气公司㊁英国石油公司㊁中国石油集团等国内外司库管理最佳实践的对比研究,司库是成本中心,不是利润中心,司库管理不以营利为目的㊂但是企业要重视管理效果评价,并通过考核方式使司库管理目标更好落地㊂一般而言,企业可以从司库管理职能角度展开效果评价,包括:(1)管理效益方面的定性指标,资金集中管理㊁资金预算管理㊁资金风险管控㊁决策支持㊁经营管理水平提升等;(2)经济效益方面的定量指标,资本结构优化㊁融资成本降低㊁经营业绩上升等㊂具体应根据企业集团所在行业及司库管理目标来建立考核指标体系和制定业绩标准,并根据执行情况不断迭代调整,使得考核评价更加公平㊁合理,促进司库管理本身的持续优化㊂同时,企业集团通过设计激励约束机制,在各利益主体间达成一致,调动各方积极性,确保司库管理目标得以落实㊂3㊀结语司库管理是企业集团开展资金及金融资源管理的最优选择,在优化企业资源配置,加强集团管控和战略协同,提升核心竞争力等方面发挥着不可代替的作用㊂司库管理体系建设是一项 系统工程 ,涉及业务的各个环节,内容繁多,还需要企业集团各种资源的支持,涉及人㊁财㊁物方方面面,不可能一蹴而就,需分阶段㊁逐步推进㊂在建设过程中,企业集团要立足于管理实际情况,合理制定管理目标,改造组织架构,处理好总部财务部门㊁财务公司㊁财务共享中心和成员单位间的关系,优化配置各功能平台的司库职能,并做好司库信息系统集成和信息共享㊂未来,在大数据和物联网等信息技术的支撑下,司库管理将呈现出智能化㊁生态化融合的趋势㊂如何充分发挥数据资本㊁数字化技术的赋能作用,构建多方共赢㊁共生的司库管理生态圈值得关注㊂参考文献[1]王增业.跨国公司司库管理经验及启示[J].国际石油经济,2015,(03):89-93.[2]闫翔.我国企业司库集中化管理研究[J].时代金融,2017,(24): 112-118.[3]王竹泉,孙文君,宋晓缤,等.司库系统的创新理念与基本框架[J].财会通讯,2022,(6):3-8.[4]傅方兴.基于业财融合理念的司库管理研究[J].管理研究,2020,(02):16-17.[5]张庆龙,方汉林.企业司库管理体系设计的关键要素开展分析[J].财会月刊,2022,(07):26-33.[6]刘跃珍.集团大司库管理体系与信息化建设 基于中国石油财务管控的实践探索[J].管理会计研究,2021,(05):28-36.㊃75㊃。
数据仓库的价值
数据仓库的价值
相信大家都了解数据仓库的4个基本特征：面向主题的、集成的、相对稳定的、记录历史的，而数据仓库的价值正是基于这4个特征体现的：
1、高效的数据组织形式
面向主题的特性决定了数据仓库拥有业务数据库所无法拥有的高效的数据组织形式，更加完整的数据体系，清晰的数据分类和分层机制。
因为所有数据在进入数据仓库之前都经过清洗和过滤，使原始数据不再杂乱无章，基于优化查询的组织形式，有效提高数据获取、统计和分析的效率。
2、时间价值
数据仓库的构建将大大缩短获取信息的时间，数据仓库作为数据的集合，所有的信息都可以从数据仓库直接获取，数据仓库的最大优势在于一旦底层从各类数据源到数据仓库的ETL流程构建成型，那么每天就会有来自各方面的信息通过自动任务调度的形式流入数据仓库，从而使一切基于这些底层信息的数据获取的效率达到迅速提升。
从应用来看，使用数据仓库可以大大提高数据的查询效率，尤其对于海量数据的关联查询和复杂查询，所以数据仓库有利于实现复杂的统计需求，提高数据统计的效率。
3、集成价值
数据仓库是所有数据的集合，包括日志信息、数据库数据、文本数据、外部数据等都集成在数据仓库中，对于应用来说，实现各种不同数据的关联并使多维分析更加方便，为从多角度多层次地数据分析和决策制定提供的可能。
4、历史数据
记历史是数据仓库的特性之一，数据仓库能够还原历史时间点上的产品状态、用户状态、用户行为等，以便于能更好的回溯历史，分析历史，跟踪用户的历史行为，更好地比较历史和总结历史，同时根据历史预测未来。
摘自：网站数据分析。
能源集团BI智慧决策分析平台综合解决方案
方案一：新能源大数据bi智慧决策分析
方案二：智能生产管理bi智慧决策分析
总结词：该方案通过整合内外部数据，对企业经营管理提供全面的决策支持。
详细描述
数据采集：采集企业内外部的各种数据，包括财务数据、市场数据等。
数据处理：对采集的数据进行处理，提取有用的信息。
数据分析：运用bi技术对处理后的数据进行分析，发现经营管理中的问题和趋势。
数据可视化：将分析结果通过图表、图像等方式可视化，帮助企业制定更合理的经营策略。
方案三：智能经营管理bi智慧决策分析
04
能源集团bi智慧决策分析平台实施效果及案例分析
通过实施能源集团BI智慧决策分析平台，可以实现实时数据的收集、分析和呈现，帮助管理层迅速了解市场情况和经营数据，进而做出更明智的决策。
提升资源效益
实施效果二：优化资源配置
增强协同效应
BI平台可以整合不同部门和业务线的数据，加强内部协同效应，提高整体运营效率。
实现战略目标
通过BI平台，企业可以更好地了解市场需求和行业趋势，制定更加科学合理的战略，实现企业整体运营能力的提升。
ห้องสมุดไป่ตู้
实施效果三：提升企业整体运营能力
该能源企业是一家大型能源公司，通过实施BI智慧决策分析平台，实现了对全国范围内油气资源的统一规划和配置。
《能源集团bi智慧决策分析平台综合解决方案》
xx年xx月xx日
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目录
能源集团bi智慧决策分析平台概述能源集团bi智慧决策分析平台架构及核心技术能源集团bi智慧决策分析平台解决方案能源集团bi智慧决策分析平台实施效果及案例分析
CATALOGUE
深耕数据要素价值，开启邮储银行数据资产管理新篇章
专题Special Topic深耕数据要素价值，开启邮储银行数据资产管理新篇章中国邮政储蓄银行数据管理部总经理 马德辉数字经济背景下，“数字”与“金融”正在加速融合，数据作为关键生产要素的价值倍增趋势日益凸显。
2023年10月召开的中央金融工作会议明确“要做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章”。
其中，数字金融承担着助力变革、深化服务、支持数字经济与实体经济融合发展的使命任务。
邮储银行紧跟国家和监管政策要求，以新一轮大数据五年发展规划为指引，充分激活数据要素价值，全面推进数据资产管理，为业务应用提供场景化、智能化、平台化的数据服务。
一、以规划为引领，构建全面有效的数据资产管理体系邮储银行在2014年和2019年先后启动两轮大数据五年发展规划，科学规划全行大数据工作近远期发展路径，明确了“树立数据权威，成就数据驱动”的愿景，并以“数据资产”为核心，从数据治理、数据应用、技术体系、组织架构和人才管理五个方面推进整体能力建设，为释放数据要素价值搭好基座。
在规划的引领下，邮储银行围绕“治理即服务、数据即价值、可见即可得”的目标，构建了具有邮储银行特色的数据资产管理体系。
该体系覆盖了“数据资产治理、数据资产溯源、数据资产运营、数据资产服务和数据价值创造”五大方面，是全行数据资产管理的统一指导与遵循。
同时，邮储银行以高效的组织文化、健全的管理体系、先进的技术支撑、柔性的敏捷团队为保障，一体化推进全行数据资产管理工作。
二、开展“治理、溯源、运营”一体化实践活动，提升数据资产价值1.提升数据资产质量，严守数据安全底线邮储银行采取“以管促用、以用促管”相结合的方式，逐步强化数据资产管理基础能力建设，提升数据质量，加强数据安全管控。
一是增强数据资产治理能力，推动数据质量提升。
邮储银行着力加强核心数据资产建设，推动数据资产的标准化管理：从业务价值和监管要求出发，识别需求最多、最基础、最核心的组织机构、渠道、员工、客户等八大类主数据，通过建立主数据信息规范，从企业级视角统一各类主数据的业务定义和业务分类；同时，开展数据质量专项治理，针对数据资产应用过程中反映出的跨业务领域、影响范围广、治理难度大的问题，从数据背后的业务管理有效性、系统架构合理性等方面深挖根源，通过建立统一的信息管理与架构规范、明确信息采集要求、推动系统改造等手段开展综合施治，持续提升数据资产质量。
基于大数据背景下财务数据和业务数据的融合
基于大数据背景下财务数据和业务数据的融合在大数据时代，大规模数据的快速产生和积累成为了当下的一种现象。
这些数据对于企业来说，尤其是对于财务数据和业务数据来说，蕴含着很大的价值和潜力。
如何有效地将财务数据和业务数据进行融合，实现数据的价值挖掘就成为了企业需要关注的重要问题。
财务数据和业务数据是两种不同类型的数据，其来源和处理方式有所不同。
财务数据主要来自于企业的财务系统，包括财务报表、会计凭证等，这些数据主要用于企业的财务决策和报告，对企业财务状况进行监控和分析。
而业务数据则主要来自于企业的业务系统，包括销售、采购、生产等各个环节产生的数据，这些数据主要用于业务管理和运营决策，对企业的业务流程和效率进行监控和分析。
在融合财务数据和业务数据时，首先需要将这两类数据进行整合和统一。
通过建立一个数据仓库或数据平台，将财务系统和业务系统的数据进行集中管理和存储，实现数据的共享和一致性。
还需要对数据进行清洗和修复，确保数据的准确性和完整性，避免数据的冗余和重复。
通过这种方式，可以将财务数据和业务数据进行统一的管理和分析，实现数据的价值最大化。
在融合财务数据和业务数据时，需要通过数据分析和挖掘技术，对数据进行深入的分析和挖掘。
通过对财务数据和业务数据进行关联分析、趋势分析、异常分析等，可以发现数据之间的关联性和规律性，为企业的决策和战略提供支持。
还可以利用数据挖掘技术，对数据进行模型建立和预测，帮助企业预测财务和业务的发展趋势，提前进行规划和调整。
在融合财务数据和业务数据时，还需要关注数据的安全和隐私保护。
由于财务数据和业务数据都属于敏感数据，包含很多企业的商业机密和个人隐私，因此对数据的安全和隐私保护必须放在首位。
企业需要建立严格的数据管理和访问控制机制，确保数据的机密性和完整性，防止数据泄露和滥用。
企业还需要遵守相关的法律法规，确保在数据处理过程中的合规性和合法性。
在大数据背景下财务数据和业务数据的融合是企业进行数据驱动决策的重要手段。
数据仓库与数据挖掘技术在企业业务智能中的应用
数据仓库与数据挖掘技术在企业业务智能中的应用概述：随着信息技术的飞速发展，企业在日常运营中产生了大量数据。
如何有效地管理和利用这些数据成为提升企业竞争力的关键。
数据仓库和数据挖掘技术因此应运而生，成为企业业务智能的重要组成部分。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘技术在企业业务智能中的应用。
一、数据仓库的作用数据仓库是指将企业各个业务领域的数据集中存储和管理的系统。
通过数据仓库，企业可以将分散在各个业务系统中的数据整合起来，并进行分层组织和统一管理。
数据仓库的主要作用包括：1. 数据集成和一致性：不同业务系统中的数据通常具有不同的格式和结构，数据仓库可以将这些异构数据进行转化和整合，从而提供一致的数据视图。
2. 数据存储和管理：数据仓库采用专门的数据存储结构，可以快速存储和检索大量的数据，提供高性能的数据访问服务。
3. 决策支持：数据仓库可以为企业提供多维分析和决策支持的功能，通过对数据进行多维度、多角度的分析，帮助企业制定战略和决策。
二、数据挖掘技术的应用数据挖掘是从大量的数据中挖掘出有价值的信息和知识的过程。
数据挖掘技术可以在数据仓库中发现隐藏的模式、规律和趋势，为企业提供更深入的洞察和决策支持。
常见的数据挖掘技术包括：1. 关联规则挖掘：通过分析不同数据项之间的关联关系，挖掘出在一起出现的频繁模式和规则。
例如，在超市的购物数据中，可以通过关联规则挖掘发现“啤酒和尿布”的相关性，从而优化产品布局和销售策略。
2. 预测建模：通过对历史数据的分析和建模，预测未来的趋势和结果。
例如，在金融行业中，可以通过预测模型预测客户的信用风险，从而减少坏账风险。
3. 聚类分析：将相似的数据对象分为不同的类别或群组。
例如，在市场营销中，可以通过聚类分析将客户分为不同的群体，针对不同群体制定精准的营销策略。
4. 异常检测：通过对数据的分析，发现与正常模式不符的异常数据。
例如，在网络安全领域中，可以通过异常检测技术及时发现并应对网络攻击行为。
某某集团公司管理信息系统数据集成方案
某某集团公司管理信息系统数据集成方案当今社会，信息技术日新月异，集团公司在发展过程中，面临着业务系统繁多、数据分散、信息孤岛等问题。
为了解决这些问题，提高集团公司的管理效率和决策水平，我们需要构建一个全面、高效、可靠的数据集成方案。
本文将详细阐述某某集团公司管理信息系统数据集成方案的设计与实现。
一、方案背景某某集团公司是一家业务涵盖多个领域的大型企业，拥有众多的业务系统和庞大的数据量。
在业务发展过程中，各个部门和子公司之间的信息传递和数据共享存在很大的困扰，导致工作效率低下、决策迟缓。
为了解决这些问题，提高公司的核心竞争力，公司决定构建一个全面、高效、可靠的数据集成方案。
二、方案目标1.整合集团内部各业务系统，实现数据的一致性和完整性。
2.构建数据仓库，实现数据的集中存储和管理。
3.建立数据交换和共享机制，提高数据利用率。
4.提高管理效率和决策水平，降低运营成本。
5.保障数据安全和稳定性，防范信息风险。
三、方案设计1.数据源梳理：对集团内部的各个业务系统进行调研，梳理出需要集成的数据源，包括业务数据、财务数据、人力资源数据等。
2.数据抽取：采用ETL（Extract,Transform,Load）工具，从各个数据源中抽取数据，进行数据清洗、转换和整合。
3.数据仓库建设：构建数据仓库，将整合后的数据存储到数据仓库中，实现数据的集中管理和分析。
4.数据交换与共享：搭建数据交换平台，实现各业务系统之间的数据交换和共享，提高数据利用率。
5.数据安全与稳定：采用加密、权限控制等技术，保障数据安全和稳定性，防范信息风险。
6.数据可视化：构建数据可视化平台，提供直观、易用的数据查询和分析工具，支持管理决策。
四、方案实施1.项目筹备：组建数据集成项目团队，明确项目目标和任务，制定项目计划和时间表。
2.技术选型：根据项目需求，选择合适的ETL工具、数据仓库、数据交换平台等技术和产品。
3.系统集成：按照项目计划，逐步实施数据抽取、数据仓库建设、数据交换与共享等模块。
基于数据仓库的宏观经济决策支持系统的设计与实现的开题报告
基于数据仓库的宏观经济决策支持系统的设计与实现的开题报告一、选题背景随着信息技术的飞速发展，数据量呈现爆发式增长，企业和政府等机构需要从大量的数据中提炼出有价值的信息，作为制定决策的依据。
宏观经济决策是指国家及地方政府对全国或区域经济走势、发展方向和政策等方面的制定和实施。
宏观调控需要有相应的数据支撑，这其中包含了宏观经济基础数据和各行业/领域的具体数据，主要内容包括宏观观测数据、产业数据、社会数据等。
因此，数据仓库作为一个大型、集成、组织的数据存储系统，可以强有力地支持宏观经济决策的制定和实施，在提高经济管理水平和效率方面具有重要的作用。
二、选题意义数据仓库可以提供高质量的数据来源，并且可以将各部门的数据进行整合，以支持政策制定者更好地管理和分析政策影响。
在设计和实现一个基于数据仓库的宏观经济决策支持系统时，考虑到机构或部门之间的协作和信息共享，可以弥补传统业务系统的缺陷。
三、研究目标和内容本研究的目标是设计和实现一个基于数据仓库的宏观经济决策支持系统，以为政策制定者提供更具洞察力和预见性的数据，以帮助决策者作出更准确、更可靠的宏观经济决策。
本研究的具体内容包括：1. 分析宏观经济决策支持系统的需求。
在对宏观经济决策过程进行深入了解后，确定该系统的功能、组成和要求。
2. 设计基于数据仓库的宏观经济决策支持系统模型。
在分析需求的基础上，设计该系统的模型，包括系统结构、数据处理流程等。
3. 实现宏观经济决策支持系统。
实现系统的各项功能和模块，包括数据提取、转换、加载（ETL）、数据清洗、数据挖掘和分析等。
4. 验证系统的性能和效果。
对系统进行全面测试和评估，确定系统的性能和效果，并提出改进措施。
四、研究难点和挑战1. 数据来源、数据清洗和数据质量问题。
数据的准确性、完整性和一致性对系统性能和效果具有重要影响。
2. 业务逻辑和方法的设计问题。
系统的功能、组成和要求需要进一步明确，以确定系统的业务逻辑和方法。
金融业数据淘金——挖掘数据价值 推动业务发展
“ 工行数据大集中后， 业务系统 日趋成 熟的同时， 在 对数
据仓库的概 念走进了中国金融业的视 野。 十年后，“ 数据 据 分析和挖掘工作也 日益重视 。 工行充分利用数据大集 提升业务价值 、 数据赢得竞争优 势”的道理 早已深入人 中的优势， 注重对海量数据的加工利用， 面向全体 客户和 心， 据已被视为银行宝贵的财富， 数 数据仓库成为银行业 全部业务， 取多种分析模 型和工具， 采 在客户评 价、 营销
１ 中国金融电脑／００７ ０ ２１．
挖掘数据价值 推动业务发展
本刊记者 李庆 莉
数 据 仓库 成 为银 行 信 息 化的 必 由之 路
大约十年前， 随着 “ 伴 啤酒搭着尿布卖”的故事 ， 数
应用系统提 供数据加工服务， 并支持业务专家通 过灵活
加工 提 取数 据 ， 时 完成 营 销活 动 和统 计分 析。 及 刘璐 说 ：
信息 化建 设 的必 由之 路 。
管理 、 风险计量 、 经营分析等多个业务领域产生应 用价
中国建 设银行在数据 仓库领域起步较早， 早在１ ９ 值 ， ９９ 形成既能够支持各级行 管理层 经营决 策又能够指导 年， 建行就开始对企业级数据仓库进行研究和规划， 并对 具体业务操作过程 ， 既建 立了全行统一视 图， 又兼顾专业 数据仓库模 型建设进行了深入探索。 ０ ３ 在２ ０ 年建行全行 和地方特 色的多层 面、 多领域 、 多主题 和多维 度的数据 科技规 划中提出了数据仓库在建行 运用的四大领域 ： 客 分析与挖掘成果 ， 从而使得工行将数 据量上的优势， 转化
发展之势。 ０ ８ 月， ２ ０ 年８ 首家由城市商业银行和城市信用 仓库技 术对银行营销效率的作用进行了验 证。 通过这个
商业银行数据仓库建设及数据服务价值
一、企业级数据仓库的建设
进入新世纪以来，随着我国国民生活水平不断提高， 银行业在客户需求及市场竞争的双重压力下，必须加强、 优化内部管控 机制并不断 进行业务 创 新以便 及 时应 对 快 速 发 展 的客户需 求及市场变化。这 样 必 然带来大 量 新系 统的开发、上线，并为银行带来一系列新的难题：散落在 各业务系统中的数据如何达到信息对称？为了对业务系统 运营价 值 进行有 效 评 价，以 及 对各 级 监 管 部门进行准确 数据报备，如何将不同业务系统中存储的业务实点数据进 行关联并保存较长的数据变化历史记录？如何从毫无规
律 的业务 数 据中发现 业务 创 新 线 索？解 决 这 些问题 的 方 法都不约而同地指向数据仓库技术。
1．企业级数据仓库概述 建设ＥＤＷ（Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｄａｔａ Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ，企业级数据 仓库），业界 有 两个比较 通用的 模 型 架 构：Ｉ ｎ ｍ ｏ ｎ 提出的 ＣＩＦ（Ｃｏｒｐｏｒａｔｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｆａｃｔｏｒｙ，企业信息工厂）和 Ｋｉｍｂａｌｌ提出的总线架构。 两种架构的ＥＤＷ构建方法侧重点不同，其间也存 在着很大的争论。ＣＩＦ架构主张在建立口径统一的中
2010.7 中国金融电脑 17
s 专题 pecial Topic
心 Ｄ Ｗ 的 基 础 上 建 设 面 向 业 务 主 题 的 数 据 集 市 （ Ｄ ａ ｔ ａ Ｍａｒｔ），它要求满足三范式存储要求，避免了冗余数据 存储；总线架构则主张先面向业务主题，按照星形模型 建立基于多维数据模型数据集市，再逐渐整合各个集市 维度和主题，达到一致性维度和一致性事实，从而建立 虚拟ＥＤＷ。
无论哪种ＥＤＷ架构，其最终目的都是要将多个数据 源 的 操 作 型 数 据 进行整 合，提 供 给业务 部门口径 一致 的 分析型数据来支持ＢＩ应用（包括ＫＰＩ、报表、ＯＬＡＰ分析、 数据挖掘、业务即时查询等）。
基于数智赋能的业财融合体系
工作研究WORK STUDIES文/中国烟草总公司四川省公司 耿宏斌 卿静 伍华骅 罗旭 徐伟 曾雳 王伟 王意［摘 要］以新一代数字技术推动业财高效融合，已成为企业财务管理数字化转型的重中之重。
中国烟草总公司四川省公司基于“业务财务化，财务业务化”经营理念，按照“一张网、一个库、一朵云”的建设思路，结合“多元线性回归、智能寻优”等算法，采用云原生、元数据驱动、中台化架构设计，搭建起“12431”业财融合体系，实现了“决策可视化、分析多维化、研判实时化、穿联高效化、建模自主化”，为企业实现高质量发展提供了有力支撑。
［关键词］财务数字化转型；业财融合；业务财务化；财务业务化一、前言中国烟草总公司四川省公司（四川省烟草专卖局，简称“四川烟草”）成立于20世纪80年代初，主要肩负着全省烟草行政管理和生产经营“双重职能”，一方面要维护好全省烟草市场秩序，另一方面要做好全省卷烟销售、烟叶生产经营、烟草进出口等业务。
四川烟草下辖21个市州烟草专卖局（公司）、3个专业公司、184个县级局（公司），现有在岗职工1.3万余人，共服务27万余户卷烟零售户、4.4余万户烟农，整体经济运行分析指标稳居行业第一方阵。
近两年，四川烟草以建设一流财务、打造现代化新国企为目标，以数智赋能业财深度融合为重点，重塑“业务财务化，财务业务化”经营理念，按照“一张网、一个库、一朵云”的财务数字化建设规划，采用云原生、元数据驱动、中台化架构设计，结合“多元线性回归、智能寻优”等算法，创新构建“12431”业财融合体系，加速推进公司决策可视化、分析多维化、研判实时化、穿联高效化、建模自主化，在基础层实现了数据标准化运行，在管理层实现了“业务财务化、财务业务化”的算账经营融合模式，在决策层实现了多维度、多层次的辅助决策分析，为企业经济运行平稳可控、精准施策及培养新型专业人才等，提供了有力的财务支撑。
二、实施背景四川烟草构建全新的“业财融合”体系，主要基于三个方面的考量：一是政策导向的要求。
商务智能的理解
商务智能的理解
商务智能（Business Intelligence，BI）是一个技术集合概念，它指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
商务智能的核心是将企业的各种数据及时地转换为管理者感兴趣的信息，并以各种方式展现出来，帮助管理者进行决策。
商务智能提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。
商务智能的主要技术手段包括联机分析处理技术、数据挖掘手段、数据仓库以及最终的数据可视化技术。
商务智能也可以理解为数据仓库+数据挖掘+联机分析处理技术。
利用数据仓库技术，可以复制业务处理数据，提供基于结构化的数据查询和分析，专注于信息的提取和知识的发现。
数据挖掘可以帮助企业在大量的数据中发现那些有价值的信息或知识。
联机分析处理技术可以基于数据仓库中多维的数据进行在线分析处理，生成新的信息，又能实现监视业务管理的成效，使管理者和决策者能自由地与数据相互联系。
如需更详细的信息，建议查阅相关资料或咨询商业智能领域专业人士。
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1基于数据仓库快速实现业务价值
1.1基于经济资本的绩效考核
绩效考核是银行经营治理重要的风向仪和导向器。
银行能够依照企业资信等因素对各项业务、产品分不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治理的两个核心机制，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。
1.1.1新的绩效考核渐行渐近
绩效考核不仅是银行对一定时期经营治理状况和战略执行的检验和价值推断，同时其制度设计本身也反映了银行在特定时期的经营进展理念。
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，逐步转变为以价值治理为核心的综合效益考
核，即从治理利润提升到治理价值。
以治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，要紧实现对产出水平的结果考核；
以治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。
现在国内普遍采纳系数法计算，
也确实是Basel II中的差不多法，这种方法的关键在
于需要制定大量的系数，系数的准确性要求专门高，
我们建议采纳进一步细化系数类不的方法，从区域、
行业、产品、客户等不同维度细化经济资本系数。
b)经济增加值计算的准确性。
经济增加值的计确实是盈
利减去经济资本的最低回报率，最低资本回报率一般
采纳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
的预算方法，使经济增加值的计算更准确。
c)过于偏重财务指标。
基于治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、职员进展、
内部治理等KPI，如此更统一把企业的长期战略和职员
的绩效关联，减少短视的行为，确保企业的持续进展。
d)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。
1.1.2面向长期战略，绩效考核成为战略实现加速器
为关心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，我们建议采纳如下流程：
1)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、风险操纵、资本占用等的分析，定期给出决策支持报告；
2)治理层通过对决策支持报告的研究，决定银行战略导向；
3)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；
4)经济资本计量模型自动依照调整后的模型计量增加值与回报
率；
5)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进展方向的营
销力度；
6)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治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；
7)经济资本计量模型自动对新增业绩的营销情况、市场变化、
风险操纵、资本占用等经济资本各项指标进行计量；
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、风险操纵、资本占用等的分析，定期给出决策支持报告；
1.1.3绩效系统要紧内容
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治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，充分满足各二级行关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。
依照对业务需求的总结，绩效考核系统完成的内容要紧分为30个功能模块和4个技术群：
1.1.3.1业绩考核
提供灵活的认领关系治理和对各级机构、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
✓认领关系治理
⏹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治理
◆按客户号治理。