金融科技场景下的敏捷BI实践，如何实现数据分析民主化热闻聚热

　　在日前结束的“让业务用起来观远数据2022智能决策峰会暨产品发布会”云上直播中，数禾科技CDO王冠军分享了“金融科技场景下的敏捷BI实践”。王冠军总结了BI建设的诉求与动机，以及BI工具框架搭建的分析方法论，并分享了数禾科技携手观远数据，建立BIOps打造一流BI团队，实现数据分析民主化和数据驱动决策的历程。
　　01
　　BI建设的诉求与动机
　　数禾科技成立于2015年的8月，以大数据和技术为驱动，为金融机构提供高效智能零售金融解决方案，服务银行、信托、消费金融公司、保险、小贷公司等持牌金融机构。数禾科技通过自主开发的消费信贷产品，连接金融机构与普罗大众，赋能金融机构数字化转型，迎接中国消费升级的大潮。数禾科技BI建设路程与业务息息相关。对于业务而言，BI功能有以下几个关键词：
　　提效：帮助业务能够更方便地获得数据，找到数据背后的业务含义，效率是第一位。
　　自助：从原来的专业IT团队者做交付，转化为业务团队自助式完成诉求。
　　交互友好：在任何时间、任何地点以各种方式，都能够通过BI做业务洞察、业务探测，例如手机，Email，钉钉、企业微信、飞书等工作软件。
　　共享与协作：BI的结果要能够共享，让不同的业务职能团队做协作，实现更好的协同。
　　流程简化：BI体系能够简化多方协作的流程，以更平民化的方式获得数据洞察的能力。
　　快速洞察：快速取数以及拿到数据后，要能快速分析出业务结果。
　　嵌入业务流程：将BI的能力和业务流程结合，边看边干，边分析边执行。
　　目标跟随：通过历史数据设定KPI目标、战略目标等执行目标，通过BI管理目标结果与过程，并优化战术策略以及调整战术方向。
　　绩效改进：设定业务目标时匹配多种方案，可以通过BI做提前预测，找到更优化的策略。
　　可执行决策：BI最重要的工作是产生洞察，洞察的目的是决策，可落地的决策才是最有价值。
　　将数据融入BI，将BI融入业务，数禾科技构建了自己的“数据赋能飞轮”。先从业务流程开始，承载数字化业务，业务流程累积沉淀出数据，采集这些数据放在大数据平台上做洞察，基于洞察结果，制定一系列策略，并定计划行动，最后这些行动再落实在业务流程里。那么新的业务流程或者说这个变更过的业务流程，又开始运转起来，如此循环不断产生了螺旋式上升的飞轮效应。
　　（扫描文末二维码获取演讲PPT）
　　这其中“洞察”环节的框架是重中之重。有了数据，下一步是分析洞察，可以分成四大块，分别是统计分析、诊断分析、预测分析、规范分析。
　　统计分析主要解决两个问题，第一，对于过去发生的事情，在明细层面还原业务；第二，对过去数据进行汇总统计产出报告，知晓发生了什么。
　　诊断分析阶段，基于报告要做诊断分析找到原因。
　　预测分析开始预测未来可能发生什么，通过数据能够给到预判，辅助业务制定策略。
　　规范性分析的核心目标是事中控制，及时制定最优策略并快速执行，让数据洞察落地。第一要干预，对业务问题的及时干预止损，第二就做控制，实时感知业务状态，控制在合理边界范围内。
　　为了支撑以上分析功能，有一些传统的经典分析方法，也有一些目前比较流行的增长分析手段。无论是经典分析方法论还是先进的增强分析，都需要BI能力支撑。比如，通过数据指标统计进行业务监控，感知业务当前的运行状态，感知后进行预警，一旦超过阈值，及时进行归因定位，通知相关人员。最后在新策略制定过程中，要有模拟仿真，通过历史数据做历史回测。在模拟仿真的历史回测上得到是最优解后，再去在生产环境里验证，有效节省相关成本。
　　02
　　BIOps建设实践分享
　　DevOps和DataOps实现了开发运营以及数据分析过程中，降本增效的作用。借鉴该理念，数禾科技总结了一些经验，制定出一套BIOps的实践经验。
　　BI工作环境分成两个，沙箱分析环境和生产环境。沙箱分析环境里，提供一整套数据的访问和透视能力。把数据集成到沙箱分析环境后，数据分析师业务人员可以自助通过观远数据SmartETL等工具进行简单的数据清洗工作。之后可以应用一些分析方法论，对各个维度的数据进行探索，甚至做一些可视化图表、分析看板，观察效果以及结论。
　　当这条分析方法以及洞察结论形成了相对固定的套路之后，业务人员就会把整个BI的分析流水线上线发布到生产环境里去。生产环境里的数据源来自于大数据和数据中台，把这些数据抽取到BI平台里做数据加工，生成报表，发布到订阅用户使用。通过类似于DevOps的流程，极大简化了数据分析探索，以及洞察交付的实践。相当于把沙箱分析环境里，业务人员自助发现的业务数据规律进行了更广泛的共享和使用。
　　对于这样一套环境，BI管理团队需要维护好的整个BI平台。对每天跑的平台任务的运维，监控资源的消耗，以及治理BI作业。平台中的仪表板、报表，做好生命周期管理，跟踪治理效果如何，是否实现了某个业务的降本增效。王冠军表示，“所有的工作都是数据驱动，也是得益于观远数据BI平台，提供了很多的BI元数据，帮助到我们制定精细化的管理策略。”
　　03
　　建设一流BI团队，打造数据文化
　　有了工具，有了流程，后续是让整个公司的人员都用起来，所有人都应该基于数据做决策。这就对企业的数字文化建设提出了要求。两年前引入观远数据之后，数禾科技一直在不断打造数据文化体系，王冠军介绍了工作开展的三点思路和方向。
　　首先做培训和社区。BI能够干什么？能够帮助到业务解决什么问题？一系列问题的解决方案是什么？能解决日常工作中的痛点是什么？这些都是需要和业务同事明确的。同时也会引进一些前沿的分析方法论，应用在日常工作当中，让业务真正体会到数据和技术能够带来的变化。之后在各个业务团队里面培养种子用户，形成社区效应，做定期分享，形成自下向上的体系。
　　其次是精益运营。作为BI管理团队，除了BIOps之外，数禾科技使用了PDCA框架贯穿在日常工作中。每个季度把所有的业务痛点拎出来分类，设定相关的解决方案和改进机制，不断循环，使得业务团队对BI平台信赖度持续提升。
　　（扫描文末二维码获取演讲PPT）
　　最后是科学管理的手段。不仅依赖于人去管理整个系统运营，也需要自动化工具来运营。包括自动化的工具的研发，平台性能监控机制，以及多种数据架构方案。通过现有技术手段精益求精，让数据驱动的数据文化真真正正在数禾科技落地生根。
　　数禾科技和观远数据一起合作两年多的时间内，把数据分析民主化这件事情真正的落地了，期待双方的进一步合作，共创更好的BI最佳实践，为整个行业做出更多贡献。
　　扫描下方二维码
　　获取完整演讲PPT
　　点击阅读原文免费体验DEMO