银行业如何搭建自服务的数据平台？

传统的数据服务模式是业务用业务语言提出需求，科技人员和业务部门就业务语言如何转换成科技数据口径进行确认，之后开发报表提供业务测试，测试中常常发现报表实现和业务需求有差距，还要反复沟通，从业务提出报表需求到最终投产，快则三五天，慢则个把月。

基于以上原因，想通过搭建一套数据平台，支持快速灵活、交互式、探索性的数据查询和分析。让业务人不再依赖、不再等待大量、使用简单拖拉拽操作就能够完成日常的数据分析工作。

那么问题来了，搭建一套基于明细级数据自助查询平台，如何规划技术架构、数据模型，以及BI工具的选型。

这里提供一个江苏银行的大数据平台案例。

传统来讲，银行定制一张报表，分析某个业务数据，主要通过业务部门提出需求，科技部门编写程序来实现。其中的问题，题主也说了，从提出需求到科技部最终开发完报表，中间存在反复的口径沟通、试验取数的过程。一张报表，从考虑排期问题，提出需求，到最终完成快则一两周，慢则几个月。

解决这个问题的有效办法是：

1、把明细宽表他们可理解的数据，给到业务部门，交由业务人员自助探索分析。

2、基础查询类报表：来自于基层业务和日常工作，功能作用于某一项具体的工作，比如销售业绩查询、商品库存查询、在途库存查询、采购订单查询等，形成固定类目的查询报表，用户在工作需要时，会通过查询此类报表，来得到自己想要的数据，以支撑自己的工作。

后者主要还是IT部门负责，前者IT部门可推动去做。这里着重讲讲前者。

BI平台选择

要解决业务自助取数，自助分析，这里需要一个BI平台。那市面上的BI工具FineBI支持快速灵活、交互式、探索性的数据查询和分析，江苏银行也是基于FineBI去开发的。

IT人员和业务人员共同定制好业务可理解的主题包（这里IT人员直接将数据按业务按主题准备在FineBI的业务包中），可以将数据由业务人员自行设计报表。通过这种方式进行统计分析，在定制数据包的基础上由业务人员自主查询数据，所见即所得，在数据查询、统计的过程中分析，可以大大提高工作效率。搭建这个系统之外，他们还