数字化转型面临的业务挑战
数据应用弱
缺少数据分析工具及数据人才培养机制，缺少行业数据应用产品。
数据基础差
数据孤岛现象显著，数据质量存在问题，原有计算平台难以保证数据时效。
数据管控弱
数据权限细粒度底，缺少相应制度管控体系及报表生命周期的管理规划。
缺少数据分析工具及数据人才培养机制，缺少行业数据应用产品。
数据孤岛现象显著，数据质量存在问题，原有计算平台难以保证数据时效。
数据权限细粒度底，缺少相应制度管控体系及报表生命周期的管理规划。
多数据源包含数据仓库、OA系统、审计系统、绩效系统、业务应用系统等，数据难以整合分析。
通过数据分析工具，整合多数据源到单一数据入口，搭建综合报表系统，构建综合的数据查询中心。
支持30种以上的大数据平台和SQL数据源，支持Excel等文件数据集，支持多维数据库等各种数据源。
轻松搭建业务分析模型，如KANO分析模型、RFM模型、购物篮分析模型等，帮助业务洞察。
提供以IT为中心的企业级管控平台，为业务用户自助分析系统保驾护航。
通过消费金融业务监控大屏系统，对全行消费金融产品规模、审批、授信、通过等信息进行实时监控。
将自有消费金融产品和合作的第三方消费金融产品的各项指标进行详细对比分析，及时发现弱点并针对性改善。
传统银行系统数据分散、利用率低、需求变更多，而科技疲于响应业务需求，没有统一的监控及指标管理。天润智力的数据集中平台通过整合各部门各系统的数据，为银行内部的信息交流、数据分析和决策，提供有力的支撑。
基于稳定的底层数据仓库技术，建立全面、便捷、直观的经营、财务、绩效、风险和监管一体化的数据展现分析平台，使领导能便捷准确的进行决策指定，从了解行内现状到发现问题，到压力下放，形成一个闭环。
改变业务部门作为传统取数部门的定义，通过降低平台技术门槛，让懂业务的人员，能够主动的去挖掘数据的价值，揭示低效业务，亏损客户以及资源配置的薄弱环节，找到数据增长的有效途径，同时也解放了科技的生产力。
为各业务部门人员及领导提供PC端、移动端以及数据大屏等查看方式，有效利用时间提高信息接收效率，同时移动端的信息推送功能，也从以前被动的浏览方式变为主动的数据预警提醒机制，大大提高了响应速度。
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