在市场日趋饱和、获客成本日渐高涨、风险管理难度增大的“三面埋伏”背景下，如何通过数据化运营提升获客、转化效率，从而快速获得优质的客户和资产正成为银行信用卡业务面临的重要课题。这里要给大家介绍一个典型案例，这家邮储银行在Smartbi的帮助下，实现了“技术搭台，业务唱戏”的崭新数据分析应用模式，成功让每月的数据申请单下降80%，工作效率大幅提升。
现状已无法满足日益增长的数据需求
在大数据时代下，业务数据的有效利用已成为银行业务快速、健康发展的助推剂，该行各级分支机构也将数据应用融入到了日常的经营、管理、营销、风控中，尤其是信用卡条线。随着业务快速发展，对数据的依赖性越来越强，日常数据提取和分析的需求量变得越来越多。近三年来，该行每年数据申请单的数量都在300单以上，占全省申请单总量的40%左右。但是，数据质量和工作效率却存在不少问题，主要表现在：
1.缺少全局数据观
原业务系统数据下发，数据表内容丰富，但是逻辑结构复杂；字段多，但是质量良莠不齐，数据处理环节产生大量错误和质量较差的数据，容易导致后续数据错误。
2.底层数据结构复杂，业务人员难理解
系统里的的底层数据结构复杂，业务人员难以理解，无法进行自助分析，另外还增加了科技人员和业务人员的沟通成本，降低了效率。
3.数据处理复杂，分析结果慢
现有的数据分析工具专业性太强，无法独立使用，需要依赖科技人员协助分析、提取。另外，数据申请流程繁琐、数据获取时间长，无法及时响应业务人员需求。
打造一体化的数据化运营解决方案
1.建设信用卡业务数据集市
传统的业务数据下发对数据分析工作质量和效率带来很大风险隐患，为了从源头加强对数据的把控，Smartbi实施团队基于总行下发的业务系统数据，结合业务条线日常经营管理、客户营销、风险防控方面的需求，调研评估后，建设了信用卡业务数据集市。
信用卡业务数据集市的建设为后续的标准化数据分析服务提供了很好的数据基础，在此基础上极大地减少了业务部门提交给后台业务部门的数据分析报表数量。另外，由于数据已标准化，业务部门在数据集市基础上提给技术部门的需求比以往容易被技术人员理解，也降低了沟通成本。
2.定制业务分析主题
为了便于普通人员进行自助数据分析，Smartbi实施团队按照业务管理不同的分析需求将数据集市中的某张表或者多张表的字段按一定的逻辑组合在一起，定制成“进件分析、卡级别分析、账户分析、客户分析、机构统计分析、白名单分析、交叉营销分析、风险排查分析、精准营销分析”9大类33项业务主题，将底层数据结构翻译成普通人员能看懂的业务词语，便于他们理解。
3.建设自助分析平台
有了数据集市和业务主题，再基于Smartbi Eagle建设自助分析平台，为业务提供了可视化、自助式、零编程的数据分析服务。业务部门从被动等待技术人员提取数据，转为互动式秒级响应大数据查询结果，可随时、自主地通过平台开展数据分析工作，实现“技术搭台，业务唱戏”的崭新数据分析应用模式。业务自助分析平台建设后，提交到科技部的数据申请单快速下降，降幅达80%，工作效率大幅提升。
通过自助分析平台，信用卡条线人员可以随时、自主地开展业务数据分析工作，促进了信用卡业务发展。例如在发卡方面，重点精细化地建立了代发工资、借记卡、房贷客户、财富/vip客户的营销成效分析主题，便于分支行进行营销情况跟踪，同时可对营销结果进行报表展示。在客户运营方面，重点开展客户生命周期管理，在客户的引入、激活首刷、绑卡、消费、分期等方面均建立对应分析。在风险控制方面，重点建立了个体工商户、教师客群、烟草客户、外地户籍客户等分析主题，通过自助分析，组织开展风险排查。
4.对接营销管理平台
为了有效地应用数据，实现信用卡业务精准营销和个性化推荐，自助分析平台将客户挖掘功能与该行营销活动管理平台进行了对接，支持将挖掘的目标客户，导入专题活动，并利用多样化的方式开展营销，运用数据记录营销行为和营销结果，从而实现营销全流程的系统支撑。
充分发挥数据潜能，全面赋能业务发展
1.建立了丰富的业务分析数据集市
该行以业务应用为驱动，以全面数据管理为导向，建立面向各业务部门的数据集市。实现信用卡业务数据的统一与集成，为各类业务管理功能的数据需求提供有效支撑，也为该行未来中长期数据化运营能力的提升夯实技术和数据基础。
2.提升了业务部门数据应用的广度和深度
一方面，通过自助分析平台激发了业务人员数据分析应用的积极性，在全行形成自觉、自发应用数据的浓厚氛围，在业务条线培养出一批优秀的数据分析师能手；另一方面，将科技人员从日常单调繁重的数据提取工作中解放出来，投入到更有价值的分析建模等创新工作中去。
3.提供可靠的数据安全管理
自助分析平台通过数据源安全管理功能，能够达到数据级的安全控制，实现同一数据源根据不同层级、不同条线机构人员划分数据权限的效果，避免了数据的越级访问。同时通过数据脱敏、敏感数据审批导出、下载权限控制等安全措施，避免敏感信息的外泄风险。
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