如何靠数据分析“上位”？ - 一位银行业务分析专家的实践

身处传统行业，数据分析的工作可能会无所适从。我们既没有互联网行业强大的数据驱动基因，甚至都没有大企业完善的信息基础和数据环境。个人不论是数据分析师和DBA，成长都有所局限。

数据分析很火，懂行的都深知数据对于业务，对于企业生产经营的重要性。但是没有数据、数据不完整、业务不重视、数据分析沦为取数和报表制作......这些问题都阻挠着数据行业的发展，也影响个人自身。

关于企业的数据分析，如何从0——1着手分析工作？这里想分享一个来自我们客户“小唐”的真实故事，没有鸡汤，只有浓浓的方法论值得借鉴。

小唐就职于一家股份制银行A，近两年由于银行改制，A银行开始逐渐重视银行信息化的提升，以及数据分析的应用，小唐在对公业务一线做过2年，被委派到的数据部门做业务分析。

委派到新部门的小唐负责对公业务，需要对下属一级支行南京支行的业务做针对性分析：风险预估、坏账分析、创新业务跟踪。

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从存款金额和贷款金额入手，分析该支行总体的经营状况； 想了解存款和贷款主体业务的状况，尤其是坏账的风险； 想了解下属各二级机构的经营状况；

下属二级支行瑞金支行是新增的二级试点支行，投放了许多创新业务，想在分析过程中对该二级支行加强关注； 小唐是怎么做的呢？

分析过程

业务分析需要借助良好的分析工具，且考虑到上层战略的需要，此项业务分析不仅仅是单一问题的解决，而是需要长期监控的，给部门业务经理监控的。基于这样的场景，小唐需要一个自住性较强、易操作、能实时同步数据、且具有协同功能的数据工具，自然而然的想到了商业智能BI工具FineBI，开展了分析工作，从0-1进行数据分析搭建业务分析模型的工作。

1、提出问题/需求 即最原始的问题/需求。

领导提出“小唐啊，我想看一看部门最近的业绩怎么样？”或者自己发现“最近XX产品的推出好像在市场受到了阻碍，想看看原因在哪”，这都是最原始的问题/需求。这部分问题/需求不直接涉及业务数据，但是和目标“解决问题，提高效益”直接相关，最表象也是大家最关心的事情。 2、明确问题/需求

上面提出的问题/需求，不管是领导提出还是自己的诉求，都比较宽泛，如果想要通过数据分析解决问题/需求，自然而然地，需要把问题/需求往数据上靠，用我们的业务去明确问题/需求。可以分成两个步骤： ①用我们熟悉的业务名词精简描述 ②化零为整。

（1）从存款金额和贷款金额入手，分析该支行总体的经营状况——存款金额、贷款金额→日期

即研究不同日期下支行的存款金额和贷款金额。

（2）想了解存款和贷款主体业务的状况，尤其是坏账的风险——存款类型、贷款类型，不良贷款额

即研究不同业务类型的存款金额和贷款金额的情况，尤其是五级不良贷款。 （3）想了解下属各二级机构的经营状况——机构

即研究不同机构的存款金额和贷款金额的情况。

（4）下属二级支行瑞金支行是新增的二级试点支行，投放了许多创新业务，想在分析过程中对该二级支行加强关注；

即研究单一机构的存款金额和贷款金额的情况。

这样，通过用熟悉的业务名词去明确我们的需求，就变得十分具体，数据分析的切入点就有了突破口。但是这样的描述还是比较零散而且互有重叠，通过化零为整，整合一下我们的需求，即“研究不同时间不同机构不同存款类型/贷款类型下的存款金额/贷款金额”。 3、梳理指标

对于“不同时间不同机构不同存款类型/贷款类型下的存款金额/贷款金额”这一明确需求，将相关涉及的所有指标进行进一步梳理，可以先用我们最熟悉的明细表做一个展示，对数据能够有一个非常直观的感知。

4、搭建业务包（指标分类）

根据分析思路框架，利用FineBI数据分类的功能来针对性地搭建业务包。

由于存款类型、贷款类型和贷款质量是三个接近平行的维度，互相之间不干扰，所以我们可以设计三条平行线，分别来看各日期机构下的存款类型、贷款类型、贷款质量的情况，并搭建以下业务包：

三张事实表（存款数据事实表、贷款数据事实表、不良贷款数据实施表） 三张维度表（机构维度表、贷款类型维度表和存款类型维度表），并建立和业务关联。

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5-6、 自助创建仪表板-分析决策

创建仪表板的过程，实际上是将我们的分析思路以各种指标和图表具象化的过程，是数据分析思维的具体体现，所以做仪表板和分析决策是不能够分开的。这也就决定了创建仪表板的时候，我们需要掌握两个步骤，一是用常用的分析形式和分析指标结合需求落地，二是用分析决策检验和完善我们的仪表板。

以各日期机构下的存款类型情况进行分析为例，即存款分析为例，先用我们常用的分析形式和分析指标结合需求落地。在这里只需要控制单一变量： a. 固定机构，分析它的日期维度。常见对日期进行分析方法有