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不管是銀行、證券公司，還是基金公司都在強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的價(jià)值，都是以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)作為最終追求的目標(biāo)。對(duì)于基金公司來說“投研”是最主要的舉措，做一些量化研究和市場(chǎng)分析的投資研究。 富國(guó)基金有一個(gè)量化投資的團(tuán)隊(duì)，它經(jīng)常會(huì)采集一些敏感性的因子去做數(shù)據(jù)分析報(bào)告，因此，他們就需要一些簡(jiǎn)單易用、能夠及時(shí)響應(yīng)的數(shù)據(jù)分析和挖掘工具，去制作一些報(bào)表和圖表。

另外一方面，富國(guó)基金正在籌建一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，但是建設(shè)任務(wù)比較緊，按照傳統(tǒng)的項(xiàng)目周期肯定難以實(shí)現(xiàn)規(guī)劃進(jìn)度。因此，富國(guó)基金就考慮，在成本可控的情況下選擇一款敏捷型的BI工具來加速完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)，更快展示出數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的效果。富國(guó)基金的想法是，實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)整合，目標(biāo)是做好數(shù)據(jù)管理，在此基礎(chǔ)上推進(jìn)富國(guó)基金的各種應(yīng)用。

富國(guó)基金希望通過在大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中構(gòu)建按照主題模型存放數(shù)據(jù)的模型層，提升數(shù)據(jù)整合效用與科學(xué)性，構(gòu)建指標(biāo)層來提升基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的復(fù)用程度，逐步統(tǒng)一數(shù)據(jù)出口；同時(shí)推動(dòng)數(shù)據(jù)管理的落地，數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)與反饋機(jī)制逐步優(yōu)化落實(shí)在系統(tǒng)中，最終在數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)應(yīng)用三個(gè)部分相互之間推動(dòng)良性循環(huán)。

營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)對(duì)于數(shù)據(jù)的專業(yè)度不如IT團(tuán)隊(duì)那么高，因此，該項(xiàng)目實(shí)施的一個(gè)重要目標(biāo)，就是讓營(yíng)銷人員可以在永洪科技自服務(wù)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)上自己構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，親手制作數(shù)據(jù)分析報(bào)告。例如客戶數(shù)據(jù)分析、產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析，還有績(jī)效數(shù)據(jù)分析的報(bào)告。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，很多公司都在考慮建設(shè)自己的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，強(qiáng)調(diào)進(jìn)行數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的理念，那么富國(guó)基金在這個(gè)部分是如何考慮與規(guī)劃的？

相較于銀行等金融機(jī)構(gòu)的“大數(shù)據(jù)”，基金公司在經(jīng)營(yíng)管理中所產(chǎn)生的信息以數(shù)據(jù)量比較只能稱之為“小數(shù)據(jù)”。然而如何有效整合、管理“小數(shù)據(jù)”，如何將“小數(shù)據(jù)”用“大”用好，是富國(guó)基金與同業(yè)都非常重視的部分。“數(shù)據(jù)雖小，五臟俱全”，結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及外部數(shù)據(jù)在富國(guó)基金一樣都不缺。與擁有“大數(shù)據(jù)”的機(jī)構(gòu)一樣，數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)應(yīng)用也是富國(guó)基金在建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)需要全面規(guī)劃與考慮的。

對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，我們以往的做法是將源數(shù)據(jù)集成進(jìn)來以快速應(yīng)用為目標(biāo)加工之后就直接使用了，數(shù)據(jù)之間的關(guān)系在一定程度上呈網(wǎng)狀互聯(lián)的關(guān)系。重復(fù)加工，數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題時(shí)有困擾，我們希望通過在大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中構(gòu)建按照主題模型存放數(shù)據(jù)的模型層提升數(shù)據(jù)整合效用與科學(xué)性，構(gòu)建指標(biāo)層來提升基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的復(fù)用程度，逐步統(tǒng)一數(shù)據(jù)出口；同時(shí)推動(dòng)數(shù)據(jù)管理的落地，數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)與反饋機(jī)制逐步優(yōu)化落實(shí)在系統(tǒng)中，最終在數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)應(yīng)用三個(gè)部分相互之間推動(dòng)良性循環(huán)。

在BI工具選型的階段，富國(guó)基金當(dāng)初有什么樣的考慮？

在選型伊始我們問了自己一個(gè)問題：是否可以嘗試一下敏捷型BI？在回答這個(gè)問題的過程中，我們與公司相關(guān)業(yè)務(wù)部門進(jìn)行了多次溝通與相關(guān)BI產(chǎn)品的演示。從反饋來看，更低的上手門檻、更大的靈活性、更少的試錯(cuò)成本、更短的IT周期是業(yè)務(wù)部門比較一致的訴求。

我們認(rèn)為，強(qiáng)調(diào)更短的IT周期、更多的業(yè)務(wù)自主使用，這恰是敏捷型BI的理念與定位所在。在這個(gè)領(lǐng)域，永洪科技屬于國(guó)內(nèi)較早涉足敏捷型BI產(chǎn)品的公司。