分解商业智能

　　现在，作为证券业的一个代表，国信对自身的数据管理又提出了新要求。

　　在廖亚滨看来，证券行业数据才是业务的核心。透过数据，他们可以洞察四点：一是数据反馈可以清楚看出经营状况。二是能够看清楚潜在的问题在哪里。三是有可能看清楚正在出现的机会。四是有可能看清楚未来的变化趋势。

　　因此，国信证券启动数据中心项目。很多国际品牌纷纷与之交流商业智能或数据仓库产品。依据实际业务需求情况，国信证券选择了微软的产品。

　　决策思路：一是从实际需求出发。依照证券行业每天业务数据变化量很大的现实情况，国信证券主要要解决的问题是数据的集中，还有数据每天采集的自动化调度。二是之前国信证券的很多业务系统是面向业务处理而不是面向业务分析。当时国信的最大问题是怎样在每天极大的业务量下能及时、准确、完整地将生产的数据采集到要建设的数据中心平台上来。

　　实际需求：一是采集过程的管理。特别是区域自动化管理，数据采集的效率和质量成为廖亚滨他们首要考虑的问题。二是数据中心的管理。面向未来的管理和需求决策，建立一些模型。这既涉及业务，也涉及技术。

　　部署实施：自2006年10月前后，国信证券历经8个月左右的测试期，于2007年6月决定采用微软SQL Server 2005。第一期做数据的集中管理。截至目前，项目运行情况让廖亚滨比较满意。接下来第二期是想在集中的数据上，怎样给各级管理人员提供灵活、方便、易用的数据分析展现。此阶段，整个数据中心是以数据仓库技术搭建的。第三期则准备做商业智能中的数据挖掘。

　　SQL Server 2005刚推出时，廖亚滨有意让国信证券的系统做一些新尝试，为以后系统继续交易累积经验。当时测试发现，证券业特有的交易机制和数据信息，造成了可能其他品牌对国信业务系统的数据采集、收集或整理都有些较难克服的问题。但SQL Server平台能满足国信对数据与分析的绝大部分需求。并在产品的完整性上，为国信提供了一揽子解决方案。

　　效果显现：前两阶段的数据中心都只限于交易系统。而现在新平台不光局限交易系统，整个公司所有数据都能进行管理。

　　另外，过去业务部门所用报表及数据需求响应通常效率都较低。原本一个复杂的分析报表生成需三、四个小时，再长的要好几天才能出来。现在，数据机制保证国信证券的报表基本最长5分钟就可以做出来。有的报表甚至几秒钟、十几秒钟就能出来，提升效果明显。按现在的数据需求，一线业务人员以往五、六天做的事，现在可以半天之内就完成。