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金融业商业智能实施的三个难点
2016-07-17
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金融业商业智能实施的三个难点

随着用户需求的不断变化，个性化要求的不断加强，以商业智能为基础的金融行业个性化服务，已经成为金融行业的重要工具，但是因为在实施过程中，金融业在实施商业智能过程，还存在很多挑战。下面主要针对实施的三个重要的难点进行说明。

第一、项目管理

商业智能是针对企业信息管理上的实施，在实施项目管理的过程中，商业系统将数据仓库分为不同的部分，主要是以后台大数据仓库为主以及以业务功能为主的前端应用，基于不同的分工，管理平台的建设也分为不同的部分，将项目管理的人员分成数据组织、数据技术处理、数据系统架构三组，数据组织主要是数据仓库的处理工作，数据的获取，根据不同的业务需求组织数据建设，商业智能应用平台的搭建，都是以中央数据仓库为纽带，关注业务需求分析，加工处理根据不同业务要求的数据。数据技术处理就是按照商业智能项目的需求，构建需要构建的技术架构，结合商业智能系统的技术因素，在数据库性能优化等配置上进行优化。

第二、技术工具的使用

不管是国内的技术厂商还是国外的技术厂商，都有自己针对不一样的商业智能的技术工具，IBM、SAS、帆软等软件商的提供工具都可以进行信息平台建设，在商业智能项目的建设中，只要使用相应的技术工具就可以满足管理信息平台的搭建，很多技术人员都是这样认为，但是在实际的使用过程中，单一的数据管理工具在某些方面还不能满足商业智能平台系统的要求。

第三、业务应用层面

多种多样的业务需求，怎么按照这些业务需求来进行系统的构建，商业智能最终的目的是为企业的决策服务的，不管是高端的决策分析还是低端的报表，都是要在管理层面上建立一套完成的企业管理体系，根据企业自身的业务需求，建立相应的应用指标体系，怎么将报表的需求和业务需求结合起来，找到中间的道路，还需要技术人员的不断设计。

商业智能 数据仓库 需求分析 大数据

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