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解决方案概括：针对于以上痛点，行内搭建了数据魔方平台。数据魔方平台以满足全行数据服务需求为出发点，以实现服务运营与管理能力提升为立足点，充分发挥数据服务价值，为全行业务人员提供数据展示、数据加工及报表、报告制作能力，实现数据分析自服务能力，构筑一体化企业及数据服务平台。
建设路径：
（1）整合数据：
为了实现数据标准化与高效协同的核心目标，我们设计了新的数据架构，接入数据底座与数据中台作为数据源，并完成多方资源的整合。其中，数据底座包含数据仓库与数据湖，负责基础加工、实时处理及历史数据存储，为数据中台及分行数据集市提供坚实支撑。数据中台则在“精准营销、智慧经营、智能风控、依法合规”四大领域深耕，产出包括指标、标签、文件在内的多样化数据服务，服务于各类应用场景。分行数据集市作为补充，直接对接数据魔方应用层，满足分行特有数据处理需求。所有这些层级的数据信息，从描述、业务口径到数据质量，都在统一的数据资产管理平台上进行登记与管理，确保了数据的规范性和易用性。
在此基础上，我们不仅为全行人员提供了涵盖零售、风险、公司等多个业务主题的自助服务，包括但不限于客户行为分析、风险评估、供应链洞察等，还通过高度个性化的数据服务与广泛适用的共性数据支持，促进了场景的共建共享，显著提升了智能触达与决策支持的能力，全方位赋能银行的数字化转型与智能化升级。
（2）搭建平台：
数据魔方PC端与数据工具深度集成，使用工具制作的报表可自助快速发布为数据魔方产品，发布完成后在数据超市里展示进行共享，其他用户可申请使用，形成快速推广和复用能力。平台采用云原生的开发工具和行内通用的技术平台，并深度集成帆软FineBI和FineReport工具。
核心模块介绍如下：
1、数据超市：该模块用于提供定制化的数据产品，目前提供8种类型的数据产品，报表、报告、指标、指标推送、主题宽表、图表、数据录入、挖掘模型。总行用户可通过数据服务申请提出数据产品定制需求。普通用户可根据工作需要，搜索所需数据产品，申请查看权限。
2、数据工具：该模块为降低数据使用门槛，在加工主题数据宽表的基础上，数据魔方提供了使用BI工具进行拖、拉、拽的自主数据服务方式，业务人员可自助进行探索式数据分析、灵活定制报表等操作。BI工具的入口存放在分析工具下。常用工具提供一些辅助类查询器小工具，便于用户尤其是新用户快速获取相关标准数据与参数。内容逐步补充中。分析工具包含：BI工具、Report、科学云、SAS、SPM、i先知。常用工具包含：机构查询器、产品查询器、科目查询器、利率查询器、数据快查，数据字典。
3、场景应用：该模块目前支持票据市场利率预测智慧经营、对公链式营销。
4、社区资源：该模块分为魔方资源和魔方社区。魔方资源放置各种课程文档和系统使用等帮助文档。魔方社区提供社交平台，提供发帖评论等交流的功能。
5、我的流程：该模块为用户提供了查看数据服务申请处理情况的窗口，包括数据服务申请的开发进度、预计交付时间、测试验证要求以及数据服务交付物等。处理流程中的关键环节会通过数据魔方和企业微信消息中心及时通知用户。
6、我的文件：该模块中数据服务单中数据查询单子的交付物可在此查找，文件保留7天，到期后自动清理删除。
（3）运营推广：
为保证数据魔方各项既定目标的顺利达成，有效提升数据魔方用户活跃率，并为各分行在数据魔方运营评优工作中提供客观依据，围绕应用团队协作、运营活跃情况、人才培养、生态社交情况四个方面，积极推进数据魔方运营工作。
运营推广的方式可以概括为“四有运营”：有组织、有培养、有生态、有激励。具体内容：通过组建数据魔方军团和发展活跃种子用户等来加强团队协作以做到“有组织”；为全行人员制定培训方案与活动并鼓励完成竞赛与资格认证以做到“有培养”；组建涵盖用户支持群和新世界论坛的大数据版块等形成互动交流的环境以做到“有生态”；实施赋能官台帐、分行考核评价、劳动竞赛奖和创新积分等激励措施以做到“有激励”。 其中，“有培养”（数据人才培养）是运营推广过程也是企业数字化转型的关键一环，我行提出了数字化人才培养目标，到2025年数字化人才占比要达到15%，力争25%，而我们数据魔方培训是数字化应用人才（数据分析方向）的必修课程并且学习资源丰富多样，覆盖从基础操作到专业进阶的全方位需求。
为了保证大家的学习效果，采取的运营手段如下：
1、做宣传：首先在“新世界论坛”上的“魔方学苑”板块发布了系列实用帖子，例如“第三招：数据魔方登录指南”，该帖详尽汇总了各登录渠道的操作流程，对需进行自助分析或报表编制的业务人员尤为关键。
2、提供学习资源：数据魔方社区内设有的资源模块，包含了详实的帮助文档与生动的图文课程，便于用户按需自学。
 
3、开展培训项目：为了更进一步促进体系化成长，数字办携手数据魔方团队推出了数据分析师数字化人才培训项目，通过全行范围及子公司的公开招募，旨在认证并培养高水平的数据分析专家。平台集成了FineBI、FineReport等数据分析工具，是我行员工自主、自助分析和使用数据的渠道。通过对平台相关数据分析工具的体系化培训，培养员工数字化思维、提升员工数据分析水平和数据可视化开发能力，让数据流动起来发挥价值，为数字化转型工作提供人才支撑。我行将数据分析人才分为三个层级，数字新人、数字赋能官、数字运营官。各层级数字化人才有不同的能力要求及角色定位。
 （4）应用场景：
为了服务与不同的用户和不同的数据分析场景，数据魔方平台上构建了五类主要的数据分析场景提供给用户进行使用。分别是报表报告查看、数据探查分析、自助报表制作、数据产品多端发布和管理、数据产品分享与订阅。
1、场景一（报表报告查看）：在数据超市模块完成，数据超市模块包含各种数据产品：包括报表、报告、图表、主题宽表和指标等数据可视化产品。热点报表报告如存款实时余额相关报表、个人养老金相关报表、速赢项目营销相关报表等。
2、场景二（数据探查和分析）：在数据资源模块完成，“数据资源”是把数据库中加工好的具有业务分析价值的数据表可视化到页面上，解决业务找数难的问题。业务人员可进行检索和查找，同时可以查看该资源的数据字典信息，申请数据权限后可一键进入可视化分析工具完成数据探查和分析。
3、场景三（自助报表制作）：在数据工具模块完成，数据魔方集成BI自助工具、Report报表开发工具、和常用查询工具，可进行一站式的数据分析和报表制作，让非技术背景的人员也能够快速进行数据分析，节省技术支持的时间，提高工作效率。
4、场景四（数据产品多端发布和管理）：报表制作完成后可快速发布为PC端、手机端、大屏端等多端数据产品，产品发布后由发布人进行管理和审批。
- 场景五（数据产品分享订阅）：数据魔方制作的产品，可进行分享和订阅，如如企业微信转发、订阅推送、批量给所辖人员订阅推送等。
（5）项目实施过程采用敏捷开发模式：
项目实施过程采用不断迭代的敏捷开发模式，分为需求分析、产品设计、系统开发、测试验收等不同阶段，每个阶段都配有相应的需求确认、设计审查、编码编写、测试、文档录入等步骤进行监控，并配合每个阶段的评审会，输出详细的文档和案例，以跟进工作进展，项目实施期间，团队持续追踪进度，每周例会讨论进展情况，上报进度的同时账务项目整体进展，确保项目进展顺利，实现高质量的项目交付。
项目由系统组、数据组、BI组、运维组四部分组成，采用扁平式管理。系统组主要负责数据魔方整体架构和基础功能的建设和维护。负责平台的设计和开发，包括后端服务和系统前台的开发等。组内包含技术架构师、开发工程师、前端开发工程师和测试工程师等多个角色。数据组主要负责对数据进行处理和分析。如对数据进行预处理、数据清洗和数据建模等，同时面向全行提供数据灵活查询服务。BI组主要负责生成和维护平台的报表报告和数据可视化。负责用户接口的设计、制作和生成各种数据图表。组内包含BI工程师、报表设计师等角色。运维组主要负责平台的部署、运行和维护。提供高效的运维服务，保证整个平台的可用性、可靠性。
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