以数据仓库为基础的商业智能(BI)系统将为山东省建行客户提供更多的个性化服务。
山东建行的行长即使在出差的日子里，也要登陆银行的内部网，查看当天的不良贷款率。不良贷款率是现在评价一家银行的重要指标。
从对外公布的数据来看，中国建设银行的不良贷款率在四大国有商业银行中处于最低的水平，而山东建行的不良贷款率又在整个建行中处于较低水平。这和山东建行率先在建行系统内运用数据仓库项目，对各个业务系统的数据进行综合分析密不可分。马卫东介绍到：“商业智能(BI)是全国银行业信息化继大集中之后的又一热点，数据仓库项目是山东建行进行商业智能实践的第─阶段，提供各种基础数据是BI最基本的功能，也是最核心的功能。”
山东建行信息中心总经理马卫东表示：“目前山东建行的数据仓库每天分析出来的结果就有400多张报表，涵盖了全行285个核算机构，产生了大约8万多个分析结果。这8万多个分析数据覆盖了从普通客户经理、县级管理层到高层决策人员的多层需求。”
三个阶段
从1997年开始负责山东建行信息化工作的马卫东把该行的信息化历程分成了三个阶段：
第一个阶段就是综合业务系统的逐渐完善和升级．并进行全省的数据大集中。从单机版本的业务系统到电算化的综合业务系统，后来又到联网的综合网业务系统，以及全省建行数据库的物理集中、逻辑集中和综合网的优化。
山东建行信息化建设的第二阶段则是针对管理层的信息化，“1998年山东建行进行了企业网建设，并设立了一些网站。但当时的办公自动化系统已基本定型，在病毒横行的日子里，IT设备跑得非常慢，而且经常三天两头地不能用。这种局面从2001年成立信息中心后逐渐改善，信息系统也开始逐步地规范起来，信贷信息系统中的数据都可以方便地让领导看到。”马卫东回忆道。
以数据仓库和数据挖掘为基础的商业智能系统是山东建行信息化建设的第三阶段。2001年山东建行确立了数据记录与共享的改革方案，该方案从2003年开始实施，进行了9个多月的大规模开发。山东建行的综合业务量在全国建行省级分行排名第六或第七位，但率先在建行系统内运用商业智能项目，对各个业务系统的数据进行综合分析。数据仓库采用了分级授权的方式，根据访问地址可以划定每个区域内的访问权限。省行行长可以看到全部信息，而各个业务部室只能看相关部分。
日前，山东建行全省的管理信息平台系统已完成一期工程的主要目标，实现了资产负债管理、业务风险管理、财务分析、客户关系管理、金融业绩分析、信息查询报表(含300多类常用报表)、自定义多维分析应用、高层决策支持等8大管理主题，建立了近百个业务分析模型。目前该系统已成为山东省建行县、市、省三级不可或缺的核心业务管理平台，全省数十万各级员工通过该系统获取相关的业务管理信息。该平台大大提高了山东建行对各项业务的管理能力，大到行长的宏观决策，小到对每个客户经理的业绩考核都可通过该平台实现。
数据挖掘大行其道
为提高决策支持水平，增进商业智能水平，商业银行往往需要以数据仓库和联机分析处理(OLAP)为平台进行数据挖掘(DM)，借助大规模数据，通过清洗、转换和装载等数据处理方法，发现大量资料间的关联与趋势，探寻独特的、通过其他方法发现不了的业务规律和模式。“一般来看，数据挖掘的任务可以划分成四个层次：数据分析、知识发现，决策支持和金融智能。目前看来，在商业银行管理客户生命周期的各个阶段都会用到数据挖掘技术：数据挖掘能够帮助商业银行确定客户的特点，从而可以为客户提供有针对性的服务；通过数据挖掘，可以发现应用某种金融产品、购买某类银行基金的客户特征，从而可以扩大业务推广；如果找到了流失客户的特征，就可以在具有相似特征的客户还未流失之前，采取针对性的措施──客户交叉销售、客户关怀与保持等。也许，这正是今天的中国金融业中，数据仓库和数据挖掘技术大行其道的原因所在。”马卫东表示。
马卫东表示，虽然数据仓库只是商业智能的基础，是低层次的商业智能，但是这种智能毕竟解决了大量的报表，降低了很多费用。过去山东建行从支行到异地本行汇总一张报表需要大约10天的时间，而现在前一天打完帐，第二天就可以出最新的报表，办公效率大为提高。
需求有待提高
通过对商业智能项目的实施，山东建行已认识到数据仓库平台对整体分行业务管理的价值。不过，马向东表示，BI也是在不断发展的，其应用层次和覆盖范围都有逐步提高和完善的过程，不可能一步到位。在BI方面，国内的银行业和欧美银行界以及亚洲其他先进国家相比较，还有相当大的差距。
马卫东也坦言，山东建行在BI项目中也遇到了不少困难。首先碰到的一个大的问题是认识问题，一开始银行管理层，包括业务人员对“BI能做什么”这样最基本的问题还需要去理解和认同。随之而来的第二个问题就是业务需求和业务模型如何建立的问题；紧接着又遇到了业务模型如何与数据仓库这种体系结构相结合的问题，怎样去构建逻辑模型和物理模型，然后还有硬件的选择问题。
最佳模式
山东建行在进行数据仓库解决方案的选型时和多家IT厂商进行过交流，也对相关产品做过测试。马卫东坦言，“就某一个单项软件或硬件而言，Oracle、惠普、EMC等公司的产品还是不错的，但最终选择了IBM公司的整体解决方案，从用户的角度而言，不希望一个系统由多个厂家来支持，因为一旦有问题，我们不得不判断是数据库软件的问题，还是另外一家厂商的硬件问题，在我们专业技术人员有可能达不到一定水准的时候，有可能判断不清。”
马卫东对目前山东建行的数据仓库项目运转状况表示满意，不过他也表示，在应用软件开发方面，银行的业务相对复杂，在BI项目中，需求分析和总体设计的工作量很大，这一部分无法外包，IT公司也很难解决。“虽然IBM，Oracle公司也会给我们带来包括整体设计战略在内的解决方案，但国外的经验必须结合中国的实际，这些解决方案还需要本地化。不过在需求分析之后的软件开发工作是可以考虑邀请有银行项目开发经验的公司参与，工具软件和硬件则由IT厂商直接提供和维护，这是我们喜欢的模式。”