如何深入了解各个户头信息背后的联系，各营业部的营业面积是否合理，大户室的投资回报率如何……是2002年之前困扰大鹏证券的种种问题。用数据仓库系统将分散的各个业务系统上的用户数据集中并统一起来，辅助管理层决策，由“坐商”变为“行商”，实现“以客户为中心”的经纪业务运作模式，是大鹏证券选择的解决之道。
有一种情况在银行、证券、保险等金融机构很常见：一个客户开了多个户头，原来的系统只是分别记录了多个人的信息，从表面看可能多个都不是公司可能会关注的客户，但是如果将多个户头的交易和资产情况关联在一起，这个客户可能就是属于公司需要关注、值得进一步挖掘的潜力客户。然而怎么发现这样的潜力客户？
随着市场竞争不断加剧，这一问题受到了越来越多的关注，尤其在危机感强烈的证券业。随着中国加入世贸，国外著名投资银行纷纷与国内同行合作，以图抢占更多的市场份额，而国内银行、保险等各种金融机构也在混业经营的口号下，图谋进军证券市场。双重压力之下的中国证券业经营者们感受到了前所未有的压力，于是如何提高自己的核心竞争力，以便在这个激烈的市场竞争中立于不败之地，就成为证券经营者必须面对的问题。
业务面临挑战
在市场竞争不断加剧的情况下，很多知名的证券企业纷纷谋求通过技术创新来挖掘内部资源，以提高自身的核心竞争力。大鹏证券作为一家全国性综合类证券公司，是其中最早进行变革的公司之一。以信息化来改造原有的业务流程是大鹏证券从1998年就开始的基本策略，而上线数据仓库来梳理现有数据资源、挖掘出有价值客户的决策，其直接原因则来自于当时经营中遇到的问题。
据大鹏网络开发中心总经理汪照群介绍，大鹏证券以前的统计分析报表都是以交易数据为中心，没有上升到客户分析层面，原因在于，所有客户在各营业部柜台留下的更多只是交易层面的信息，而这些信息背后的真正客户关联是原来没有关注过的。多年的信息化建设给公司留下了大量的数据信息，虽然这些信息之间有着各种联系，但是由于分属于不同的系统，例如证券公司网上有网上交易，营业部有营业部交易，信息之间互不共享，从而导致有价值的客户资料分布十分分散，同时我们没有关注公司在每一个客户上所花费的成本，因此很难做到真正的客户分析。没有充分地利用有价值的客户资料和整个客户的各种数据，就很难判断出客户对公司的贡献程度，到底是属于“高价值客户”、“有潜力客户”，还是“负价值客户”，就更难对需要服务好的“高价值客户”和“有潜力客户”提供相应的服务了。
而确定营业面积的大小和是否应该建设大户室这个问题更能反映公司在数据资源整合方面的不足。哪些营业部应该缩减面积，哪些营业部的大户室、中户室应该搬迁？对这个问题的解答，不但要进行一般的数据分析，还要分析各个营业部使用各种不同交易委托方式进行证券交易的客户个数、交易金额、交易笔数，分析现场交易、非现场交易的比例，占有中户室、大户室的客户是否在做现场交易，这些客户为公司创造的收入是多少、公司付出的成本是多少。这其中会涉及到很重要的数据分析过程，而此前的大鹏证券根本无法获得这些必需的数据。
“随着市场环境的不断变化，我们公司的管理层意识到了公司必须由原来的‘坐商’（等客户上门）变为‘行商’（主动上门服务）， 必须引入客户关系管理理念，实施客户关系管理，建立‘以客户为中心’的经纪业务运作模式。”汪照群说，“我们在此之后到国外进行了多次考察，并听取了一些厂商的介绍，从而更加坚定了我们建设数据仓库系统的信心。”
寻找“定海神针”
大鹏网络技术总监龚大平谈到当初建设数据仓库系统的目的时说：“国外销售体系经过几十年的积累，已形成了对客户的专业分类标准，善于寻找客户的共性，找出最赚钱的客户群，从而采取数据库营销方式。大鹏证券也将通过数据仓库对整个公司的数据资源进行清理普查，建立公司数据规范标准，从长远角度最终实现公司资源的高效率开发，将公司最赚钱的资源明晰起来。”
大鹏证券期望通过先进的数据仓库技术对经纪业务、客户数据进行强有力的分析，从定量分析的角度认知、了解客户和业务状况，为客户关系管理的成功实施提供理性决策支持。当然，在大鹏证券看来，要上这样一个数据仓库的项目，也面临着一定的风险。一方面，需要比较大的投入，同时也会对未来的业务带来较大的影响。对于大鹏证券这样资产和规模都不是很大的公司而言，上线这样的系统颇有些伤筋动骨的意味。大鹏证券深知数据仓库建设的复杂性，在此前大鹏证券做了大量的调研工作，还专门聘请了德勤公司来进行咨询，进行相应的业务流程改造，为后期的顺利建设打下了基础。
依据自身的需要并结合大鹏证券目前的现状，大鹏证券在数据仓库的选型方面进行了大量认真细致的工作。大鹏证券在平台选型时他们主要考虑了以下几点：
1.供应商的既往成功经验以及产品的成熟度。
2.供应商的售后服务和技术支持能力。
3.供应商具有的资源调配能力。
4.衡量数据库性能的主要指标TPC-D。这主要有3方面的数据需要考虑：
·QppD，描述系统的查询处理能力。（数据越大越好）
·QthD，即流量测试结果，描述系统在多个用户同时进行查询时的处理能力。换言之，它也充分代表了系统的并行处理能力。（数据越大越好）
·QphD，即价格性能比。（数据越小越好）
5.系统的并行处理能力。
6.系统管理的复杂度。
7.可用性和可靠性。
8.系统的扩展性。
在经过慎重的反复评测与比较后，大鹏证券最终选择了全球领先的数据管理及企业集成解决方案供应商Sybase公司。
大鹏证券之所以选择Sybase，是因为Sybase在数据仓库领域具有很强的实力，尤其是其在国内外证券市场中广泛的企业知名度与众多成功的应用实施案例，并从多家第三方企业那里了解了比较详细的应用情况。在具体的沟通过程中，Sybase提供的方案满足了大鹏证券的应用要求。
首先，Sybase的方案具有良好的集成性。数据仓库是多种数据源数据集中后的数据集合，必须能够将来自多个数据源的数据的浏览和分析集成一体，Sybase的方案很好地解决了这个问题。还有就是安全性。证券行业安全是顶级重要的事情，Sybase的方案提供了可靠的安全性控制。随着大鹏证券业务的发展，系统扩展将是不可避免的问题。Sybase的方案允许大鹏证券从简单易行的体系架构开始实施，并可以轻松地、平滑地扩展现有的体系架构以适应未来的需求。同时Sybase的方案还考虑到新建的数据仓库体系与大鹏证券信息框架总体规划的结合，这给大鹏证券未来的发展更是带来了极大的便利。此外Sybase的方案还具有良好的开放性，能够支持多种开放接口或标准的技术，并且还支持大鹏证券已有的异构数据源。
通过以上全方位的考察，在与其他方案进行反复比较后，2001年，大鹏证券选定了和Sybase公司共同开发建设数据仓库系统。汪照群介绍说：“我们当时的目标很明确，就是要将数据仓库作为我们各个系统的‘定海神针’，将分散于各个系统中的数据有机地联系起来，为实现‘以客户为中心’的经纪业务运作模式提供服务。”Sybase为大鹏证券设计的数据仓库系统采用了集中式数据仓库。之所以选择集中式数据仓库设计，是因为这样有利于实现较大强度的集中管理，有利于信息共享，也便于系统管理维护，同时，该体系架构还可以很好地控制大鹏证券在数据仓库初期的投资和降低系统维护难度。
亲自参与实施
在实施之前，Sybase从日本请来两位数据仓库专家花费两个月为大鹏证券进行需求调研。汪照群回忆说：“当时我们参与这个项目的所有人看完专家提供的60到100个数据报表模型时都非常高兴，因为觉得找到了当时我们需要的东西。”3个月的需求调研完成后，项目组马不停蹄地进入了系统实施阶段，整个系统实施持续了8个多月。在这段时间里，汪照群觉得既高兴又着急。高兴的是整个实施过程基本顺利，各个环节进展都比较顺畅；着急的是和国外比，大鹏在业务数据的统计分析方面还有一定的差距，需要借助先进的技术手段来缩短这部分差距。
当问及整个实施过程让她最难忘的事情时，汪照群表示：“整个工程进展非常顺利，只是在数据清洗的时候造成了一定的困难。”
她进一步介绍说，由于有多个独立的业务系统，加上以前信息管理不够规范，所以造成了数据不规范和数据不完整的情况。为了避免系统上线以后再出现类似的情况，大鹏成立项目小组时专门邀请了相关的业务代表参与，这为最终系统上线后各业务部门按照业务流程规范操作提供了非常好的帮助。现在大鹏每天都能够及时收到从营业部和业务系统传来的有效数据，这也为大鹏利用数据仓库进行各种分析处理工作提供了有效的保证。
在介绍整个实施时，汪照群还介绍了大鹏的技术人员参与全程的项目实施的好处：“首先，我们有自己的研发人员参与了项目实施全过程，对以后的系统维护非常有帮助，现在整个系统在我们自己的维护下已经稳定运行1年多了。其次，我们有自己的研发力量，参与实施全过程对以后进行拓展业务的开发很有帮助。”
“宝藏”有待挖掘
系统正式上线运行以后，给大鹏证券公司带来了可喜的变化。大鹏证券的业务管理部门通过这一系统可以将所有的操作记录进行归类和整理，并结合行情走势、上市公司资料、宏观微观经济数据等，在掌握大量数据的情况下，对交易盈亏情况、公司的利润分布等进行统计和分析，从而更好地为客户提供个性化的投资组合与理财建议，真正做到对客户的贴心服务。
而且利用这一系统可以细分客户群的需求，及时开发适合的产品和服务满足用户的需求，以保持客户的忠诚度、吸引新的客户。
数据仓库的分析功能囊括了资产、交易、贡献、流动等各个业务部门所关心的内容，使大鹏证券的业务部门可以从自然轮廓、行为轮廓、综合方面进行分析，从而为公司的领导层提供决策方面的依据，为客户服务部门提供资料，为市场部提供明确的客户分类，为市场销售工作提供依据和支持。而且，数据仓库系统的统计功能还大大提高了大鹏证券业务人员的工作效率，减轻了他们的工作负担。例如，过去需要几个工作日处理的报表，现在能够马上处理完成。
汪照群举了一个应用的实例。数据仓库系统上线后，可以及时了解各营业部在指定时间区间内新增客户数、流失客户数、休眠客户数、唤醒客户数、新增保证金、流失保证金、转入证券市值、转出证券市值等指标各为多少，找出流失保证金、转出证券市值比较大的营业部，督促营业部找出客户流失的原因，发现潜在的客户服务问题。通过调查这些客户，可以发现潜在的威胁。
汪照群表示，除了上述的优点以外，数据仓库在大鹏已经不光是纯粹意义上的数据仓库系统了，它还担负了连接各个业务系统的作用，实现了系统间的信息集成，为以后的业务拓展奠定了良好的数据基础。
不过在看到实施的数据仓库系统为公司带来的种种便捷的同时，汪照群也存在危机意识：“现在由于种种原因，我们数据仓库系统的所有功能还没有完全地利用起来，现在主要还是在满足基本的业务需求，我们下一步需要将它的所有功能都利用起来。”
市场是不断发展变化的，业务需求也是不断在更新，汪照群表示，在数据仓库的基础上下一步的建设目标有三个：第一，进一步加大系统使用培训，让各业务部门充分使用系统提供的灵活分析功能；第二，建立数据集市，利用数据集市小、易于建设和恢复的特点，满足业务部门的需求和为系统集成提供数据基础；第三，在满足经纪业务需求的基础上，拓展建设其他业务。
大鹏证券数据仓库解决方案
根据数据仓库的方法学，数据仓库体系架构可以分为五个层次。这五个层次反映了应用运行的基本逻辑结构和过程。每层都具有自己的技术实现方式及相应的评价准则。这五个应用层次如下：
·设计建模层。该层次是整个分析应用系统的起点，主要完成对现有业务系统数据源的分析，按照数据仓库建模理论完成数据仓库结构设计。
·数据获取层。确定项目实施所需的数据清洗工具，定义出数据从原业务系统到数据仓库系统的ETL技术方案，最终完成数据清洗、转换、加载的工作。
·数据存储层。通过对数据仓库数据量的估计和客户访问数的估计，对数据仓库主平台所需的软件和硬件作出评估，确定主平台的系统配置情况。
·数据展现层。主要根据客户需求，选定前端数据展现的软件，同时根据客户需求决定数据展现方式，进行数据展现的开发。
·元数据管理层。主要完成对整个数据仓库实施中的元数据进行管理的功能，包括：逻辑到物理模型的映射、数据访问的授权、用户安全控制等等。
根据这一设计思路的指导，Sybase设计的大鹏证券数据仓库系统的拓扑图如图1。
图1 大鹏证券数据仓库系统结构图
通过精密的设计，目前，大鹏证券数据仓库系统实现了各个营业部与总部之间的联网，能够保证各个网点物理上的通信畅通。数据仓库的数据将会由两种方式展现到前端，一种是传统的C/S方式，一种是B/S方式。对于IT人员，一般采取C/S方式，用于进行报表设计。对于其他业务用户（如FC、FC经理、营业部业务人员、总部市场分析人员、经纪业务总部的领导），一般采用B/S方式，通过Web浏览器访问数据，比较方便灵活、维护量也较少。图2展现了大鹏证券各个业务网点与总部的网络连接情况。
图2 各营业部与总部的网络结构图
Sybase设计的大鹏证券数据仓库系统是集中式数据仓库，可以跨越各个分公司收集可操作数据，把它们集中在一个数据库中。这些数据将覆盖公司的许多不同领域，面向整个公司提供信息服务。选择集中式数据仓库设计的原因在于，集中式数据仓库具有以下三大优势：
1.数据的集中存放有利于实现较大强度的集中管理。系统可以依据企业管理需求，为各级部门和下属单位严格设置各种权限，管理人员可实时查询整个公司的营销管理信息。
2.数据的集中存放有利于信息共享。所有部门和营业部都使用同一个数据库，使整个公司的数据能在一个统一的视图下提供给各个不同的用户，保证各部门、各营业部之间数据的一致性。
3.数据的集中存放便于系统管理维护，降低管理费用。整个维护工作集中在总公司的数据库服务器上，大大减少了系统维护费用。
同时，该体系架构还可以很好地控制大鹏在数据仓库初期的投资，降低系统维护难度。其集中式数据仓库结构如图3。
图3 集中式数据仓库结构图
点 评
大鹏数据仓库系统，体现了以“客户为中心”的设计思想。她是一个分析型的客户关系管理系统，这与大鹏“以服务营销为宗旨”的业务理念是一致的。它目前已经对大鹏各业务部门在“客户关系管理”方面起到了很好的分析支持作用。虽然它积累的数据目前只有交易行为数据、轮廓数据和部分成本数据，但随着各系统的发展，我们将把与客户有关的各种信息及时抽取进入仓库，以更大程度实现公司对客户数据的全视角审视、统一化管理和客户价值分析，为公司建立客户关系管理服务平台起到最根本的作用。
（责任编辑 尤星莹）
