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数据指标在金融行业的应
用
DataFunSummit#2024;
目录
CONTENT;
01
怎么建体系？
DataFunSummit#2024;;;
1、业务发展战略解读
2、企业价值树分解
3、价值树推导指标
客户经营指标库
3、指标整合
2、指标归类
1、指标收集;;;;
营销指标体系框架：多维度、多层级、全场景覆盖;;;;
指标需求收集;
02
怎么建底层？
DataFunSummit#2024;;
DWD层是数据仓库的核心层，该层一般保持和ods层一样的数据粒度，并且提供一定的数据质量保证。基础层做的操作包含数据清理、数据标准落地、数据脱敏和维度退化。;
汇总层是为提高数据访问效率等要求而设立，数据来源于基础层，将数据轻度汇总后整合汇总成分析某一主题域的服务数据，可依照业务需求划分主题，一般情况下一个主题一张宽表，例如用户信息表、用户设备信息表、用户理财信息表等，可以形成日、周、月粒度汇总明细表。汇总层提供的多为较为通用的模型和服务。;
避免将不同层级的数据放在一起
比如，如果存在7天和30天的事实，我们可以选择用两列存放7天和30天的事实，但是需要在列名和字段注释上说明清楚;;
03
怎么用指标？
DataFunSummit#2024;
统计型
基于现有数据进行统计分析
归因型
分析统计结果，得出导致现状的主要原因、次要原因等
预测型
根据现有统计分析，预测一段时间后的指标变化，或者可能发生的事件
决策型
得知原因后，直接通过业务系统改进，完成闭环;
现有BI应用绝大部分属于统计型;
驾驶舱、大屏为统计型BI的主要展现形式;
帆软FineBI数据解释功能可以完成初步的归因和下钻;
AI在统计型BI的应用场景中，侧重输入标准化，引导客户思路;
此外，还可以拆解分析过程，启发用户思路;
BI分析的深层次价值，体现在现有指标的影响归因;;;
What’sNext?继续拆分，定位问题，并且联动业务系统解决问
题;
构建完整的指标库可以将指标归因拆解逻辑内化，指导指标分析;
1、推不动：需求梳理难
科技人员???理解业务的分析场景和数据需求，不知道该给业务人员准备哪些数据，开放哪些权限。
2、顺势难：科技与业务融合难
行内的BI推广需要顺势，一些时候需要业务人员的意愿，和IT部门的协作，同时还需要行内管理层的价值认可，否则难以成势。;;
访问次数同比325%
高频访问提升225%编辑次数同比349%活跃编辑用户160%;
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