隨著個性化服務內容的不斷增加，以數據倉庫為基礎的商業智能已經成為銀行業未來競爭的重要工具，而目前銀行業在商品智能的實現上還存在許多困難。
問題一：項目管理
目前大多商業智能的描述更多的是一種工程學上的理論，注重于企業信息管理項目實施的原則，而對具體的實施方法并無過多的論述。在山東建行商業智能項目開發過程中遇到的第一個問題是項目的組織管理問題。
商業智能系統以中央數據倉庫為核心，可以分為兩大部分：以進行中央數據倉庫規劃及數據獲取為目標的后臺數據倉庫建構，以業務功能規劃及信息展現為目標的前端商業智能應用。基于這種思路，山東建行初步規劃了管理信息平臺的體系架構
按照上面的系統架構，將項目組技術人員分成了三個大組：數據倉庫ETL組、應用組和系統架構組。這種劃分首先是依據商業智能技術架構的要求，同時也考慮到系統的技術因素。系統架構組負責管理信息平臺的技術體系規劃，由于數據倉庫系統的海量數據以及長批量數據處理特點，基礎硬件選型、存儲規劃、數據庫性能優化、應用服務器配置等實際上已經成為了系統能否運行的決定性因素。
數據倉庫ETL組負責數據倉庫的數據組織和數據獲取，應用組負責業務需求的分析和應用平臺的搭建。兩者各司其職，以中央數據倉庫為紐帶，應用組只關注業務需求分析，然后從中央數據倉庫中找出數據，加工處理成業務要求的數據，ETL組則只關注源數據分析，將管理信息平臺所涉及的源系統數據通過ETL過程加載到中央數據倉庫。事實證明這樣的組織劃分最為合理，項目組成員的工作與商業智能體系架構對應起來，分工明確，減少了相互扯皮現象。
問題二：技術工具
IBM、Oracle、SAS、NCR、BO、Brio等眾多技術廠商都提供了各自的獨家方案和產品，但現實問題是如何利用這些工具進行管理信息平臺的架構設計，如何進行系統軟件的規劃。在商業智能的理想方案中，管理信息平臺可以全部由工具搭建生成而不用手工編程，技術人員所做的只是寫一個腳本建數據倉庫，寫幾個SQL語句用于數據處理，然后按圖索驥畫無數張展現圖表。但現實遠遠不會如此簡單，由于工具軟件的功能所限，很多地方如果采用工具只能是削足適履，最終無法滿足系統功能要求。
企業集成所涉及的軟件可以劃分出下面的層次: 系統層、數據庫層、功能層、應用層。系統層與數據庫層的軟件必須是現有的軟件產品，山東建行管理信息平臺采用了IBM的RS/6000及AIX操作系統，關系型數據庫選用IBM DB2，多維分析數據庫選擇IBM OLAP Server(ESSBase)。
應用層軟件與業務需求相關，許多系統集成廠商會在這一領域推出軟件產品，但都需要進行長時間的客戶化才能實用。功能層又稱為中間層，這一層面的軟件是指那些與業務相對獨立但又無法完全剝離的功能模塊，因此往往也被稱為中間件。應用層與功能層是相互滲透的，在這兩個層面上，管理信息平臺既有借助第三方工具軟件輔助應用層開發的方面，也有通過自己抽象功能編寫工具的地方。而山東建行將管理信息平臺的應用層和功能層的技術實現分為以下幾大部分，并分別采取了不同的實現策略:
數據倉庫ETL——完成由源系統數據到中央數據倉庫數據的ETL過程，雖然許多廠商提供了ETL工具，但其高昂的價格和有限的功能使得山東建行更愿意自己去完成這部分功能。通過對ETL過程的分析，山東建行使用了合作伙伴研發的ETL工具，這個工具通過全腳本配置的方式完成ETL全過程，支持多種主流數據庫并支持并行作業處理，功能更為切合實際，而且價格便宜很多。
數據集市ETL——管理信息平臺將數據倉庫分為中央數據倉庫和數據集市兩部分，中央數據倉庫以銀行業邏輯數據模型為藍本構建，存儲基礎業務數據; 而數據集市則面向業務應用，它存儲的是宏觀的匯總數據。數據集市與數據倉庫之間也有一個數據轉換的過程，我們稱之為數據集市ETL，數據集市ETL的模式要比數據倉庫ETL簡單，但數據變換的復雜度卻高得多。基于實用化和運行效率的考慮，數據集市ETL采用數據庫存儲過程來實現。
多維數據集市——商業智能系統最為吸引人的特點是它的多維展現特性，能對一個業務主題進行多視角(時間、機構、地域、項目)的分析，并能完成鉆取、切片、挖掘等功能。而想完成這些功能，必須對數據采用十分復雜的關鍵字存儲方式，傳統的關系型數據庫有些力不從心，多維數據庫則是完成這一功能的利器。管理信息平臺選用IBM OLAP Server(ESSBase)作為多維數據庫。
前端信息展現——商業智能系統的前端展現層無疑是最為活躍的領域，在這一層面有數十家工具軟件，山東建行經過多方比較采用BusinessObject作為信息平臺前端展示的輔助工具，管理信息平臺項目組結合BO的報表特性對其進行二次開發，完成了Web展示界面的開發工作。
系統集成門戶——Portal是一個完全獨立的軟件領域，主要完成應用集成及權限、認證等工作，管理信息平臺采用了現成的軟件產品。
應用系統開發——應用系統是商業智能項目中一個較復雜的領域，因為它無法使用一致的開發模式。商業智能系統提供的標準模式是根據應用主題建立數據集市，然后通過前端展現工具讀取數據集市數據，生成分析圖表和固定報表，這種方式可以滿足大多數業務需求。在管理信息平臺項目中，大多數應用系統都采用了標準模式，然而復雜的應用需求，如績效考核等還是采用獨立系統開發模式來實現。
問題三：應用分析
山東建行擁有四級機構，即省分行、二級分行(地市)、支行(縣區)、網點，如果加上建設銀行總行這一級，管理信息平臺所面對的是一個五級組織層次的實施目標。這種機構劃分使得管理層次繁雜、部門林立、統計口徑多樣、報表種類繁多。面對這些多種多樣的業務需求如何進行業務系統的構建呢?
商業智能系統的基本目標是面向企業決策分析，但由于企業管理的現實情況，商業智能的業務需求實際分為兩個層面：低端的企業報表層和高端的決策分析層。國內銀行商業化還處于起步階段，業務決策分析基本還停留在所謂的專家模式上，因此業務部門很難在決策分析層面提出多少需求。而在管理報表層面上，由于過去的企業管理體系一直是圍繞報表建立的，業務人員則可以提供一整套完整的基于報表的業務需求，甚至有一套十分完整的生成報表的指標體系。
在決策分析需求不能提出的情況下，商業智能項目往往將現有的管理報表體系作為系統需求的主要來源，這雖然是一個錯誤的選擇，但比之于做一個空中樓閣式的分析系統，一個自動靈活的報表系統無疑是更實際的選擇，應該說這也是當前國內企業應用的一個現實的選擇。然而問題是這與項目的目標是錯位的，于是在需求分析時又將企業報表的需求與決策分析的需求混在一起進行分析，試圖尋找一條兼顧兩者的中間道路，但由于兩者本質上的不統一，由此做出的設計也往往更無法實現目標。
經過多次的反復之后，山東建行確立了下列原則：管理信息平臺業務需求至少應該分為企業報表和統計分析兩個層面，企業報表用于實現管理部門的固定業務報表，雖然企業報表十分繁瑣，但這是管理信息平臺應該完成的最低目標。統計分析用于實現企業的全面統計分析要求，這一層面的需求要通過對業務部門進行引導式的訪談來進行發掘整理。另外，管理信息平臺還應該有第三個層面，就是決策支持，決策支持層引進決策分析模型，通過大量的數據計算對某一個專題進行推演，確定其可行性和最優方案。
理清了思路后，山東建行進行了整體業務系統框架規劃，將企業報表單獨作為一個應用子系統，同時根據當前銀行信息管理領域的需求歸納了五個應用專題：資產負債、績效考核、客戶分析、風險管理、財務分析。而對于決策支持層，系統留出高級應用分析專題供以后的需求擴展。業務應用專題的確定為業務需求分析指定的明確的目標，需求分析得以更為有效地進行，并對不同的應用專題采用不同的開發方式，最終完成了管理信息平臺業務應用層的開發。
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本文標題：山東建設銀行商務智能解決方案
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