如何在金融行业里释放数据分析团队的生产力

金融企业由于其行业的特殊性质，对于大数据分析的需求相较于其他行业会更为迫切，因此，国内各大银行以及综合金融服务机构基本上都早早组建了自己的数据建模分析团队和数据报表开发团队。

然而近年来由于金融互联网的快速发展，金融行业线上综合业务不断扩张，数据量飞速增长，一种新的转型困境也随之产生了：

金融企业自有的数据分析团队，虽然有自己成熟的编码工具、部署体系、数据指标体系，工作效率却总是落后于业务扩张的速度，搞得一线业务人员和数据分析团队都焦头烂额。

为什么业务越扩张，数据分析团队工作效率反而越低了？ 

过去，银行全部的数据分析工作都由专业的数据分析团队在负责，随着业务规模的不断扩张，数据分析团队的承接能力也逐渐达到极限，核心问题主要有以下2点：

►技术门槛高，需求压力过于集中
    数据分析尤其是AI建模分析的技术门槛较高，一般人无法胜任，有限的数据开发分析人员担负了巨大的工作压力。

►企业既有数据体系难以向外对接
   有些银行组建专业数据分析团队时间较早，已经形成了自己的数据指标体系和报表审阅管理习惯，数据分析个性化需求较高，很难去接入市面上现有的敏捷数据分析和报表工具，数据分析效率无法跟上业务侧的即席数据分析需求。

过去，当企业管理者面临这样的困境时，只能选择提高人力成本扩大数据分析团队规模，但这显然不符合企业期望进行数字化转型实现降本增效的初心。

针对银行在数据建模分析和报表制作两大模块的核心需求，Coovally Tabular大数据分析平台设计了一体化大数据平台的建设方案！

Coovally Tabular主界面

 要想释放数据分析团队的生产力，我们就要想办法把日常繁重的数据分析工作进行分解和下放。

Coovally Tabular大数据分析平台以低代码的建模操作降低了AI分析的门槛，让更多的业务人员能够通过简单的建模方式，自主解决日常业务数据分析需求，在业务一线即可实现对数据的深刻洞察挖掘。

有了Coovally Tabular大数据分析平台，银行内部的所有数据分析开发工作都可在同一平台内进行，不仅进度一目了然，还可以实现共享成果管理、建模应用等，让数据开发中产生的知识资产实现沉淀复用。并且可以与银行原有大数据指标系统的无缝整合，同时借助Coovally Tabular简便的自助式操作，让更多的业务人员能够自行探索分析业务问题，无需增加人手即可达到降本增效的目的。

企业数字化转型，是一种战略，也是一个实践过程，离不开公司内外各类资源理解、参与，是多方合力推动的结果。因此在企业数字化转型的过程中，我们更需要关注企业原有的成熟业务流程，用业务的眼光去打造一体化大数据平台，在尽可能利用企业原有资源和人力的前提下实现企业发展方向的转型升级。

Coovally Tabular大数据分析平台深耕大数据综合服务领域，具有丰富的企业一体化大数据分析平台打造经验，帮助各行业企业以低时间成本和人力投入，有效降低数据分析门槛，极速响应业务发展需求，实现数据资源汇总整合，数据资产协同使用，以“业务+大数据价值”模式实现企业业务模式持续创新，培育出自己的数据核心竞争力！