合理选择BI工具
对技术发展的历史和趋势来看，在BI领域有一个基本的共识：整个技术应用进程经历了从数据到报表，从报表到报告，从报告到知识的发展过程。而在不同的阶段，需要不同技术手段和管理水平进行对应。
银行在规划或启动一个BI项目前，需要首先来分析业务目标是什么？项目目标是为了实现综合业务系统的基本财务、业务明细、交易流水、业务量统计等一般报表的生成和输出？是为了方便的查询、打印、导出人行金融统计监测、1104工程报表等监管报表？还是进行收益率、风险变化趋势、业务量分布等统计分析报告？……这些目标可以方便的帮助银行确认一个问题：是需要一个报表工具还是BI工具？报表不等于报告，报表工具也有别于BI工具，即使在BI厂商所提供的产品包中，两者也有明显的区别。
“报表”强调的是格式、效率和精确性。首先，从格式上来说，比较具有挑战性的就是所谓的“中国式报表”。比如：损益表需要收入、支出分别在左右两栏列出，最后的总收入、总支出在同一行上显示，而且报表中会出现一些可能是全部或者部分的“其中：”项。其次，报表系统要满足报表生成、查询和分发等各个环节的处理效率和响应能力，在当前各金融机构已经几乎全部采用“大集中”策略后，各分支机构的日常业务报表需要被快速的生成和分发下去，并被转移到报表服务器上，实现报表的快速访问和打印。而BI分析的特点则是以旋转、钻取、切片为代表的图形分析、统计模型、仪表盘等交互分析。项目开始之前，银行需要很好地分析一下自身的业务需求特点和技术要求，选择一个最适合的技术平台和工具，才能确保最佳的投入产出比。
重视实施组织
任何一个项目的成功都离不开专业的实施，当然BI也不例外，甚至表现得更加突出。BI项目实施需要的是对“数据”的驾驭能力，实施团队不仅需要熟悉BI工具的“操作工”，更是需要对金融企业数据逻辑了然于胸的“建模工程师”。
仍以“1104工程”为代表的监管报表为例，以流动性缺口G21、利率重定价G33、风险等级迁徙G12和风险加权资产等报表为代表的分析主题中，需要很高的业务分析能力和基础数据整合能力。项目实施过程中，系统开发者是否对已有的基础数据进行了充分的采集和规范化整理，是否对缺失的基础数据提供了严谨、规范、便利的信息补录机制，是否基于这些基础数据对流动性缺口、重定价期限缺口、风险等级迁徙等复杂报表进行了专业化计量管理……这些都直接影响到系统最终业务目标的实现。如果没有这些专业的基础数据整合框架(数据模型)，如果没有赋予数据整合一个“活的灵魂”，再高级的BI工具、再先进的数据仓库平台也只能是一个徒有其表的躯壳而已。
BI的基础包括了商业信息、商业定位、商业策略和商业思维，没有信息和业务体系加以支撑，“智能化功能”是无法得以体现的。所以，我们必须清醒地看到：商业智能软件只是其中的一个手段、一个工具而已。商业智能软件或解决方案不是金融管理信息系统的充分或必要条件。也就是说单纯依靠商业智能软件无法解决风险管理、客户关系管理、战略绩效考核的问题。
总之，管理信息系统的核心是“管理”，而不是工具或技术；管理的核心是规则、流程和模型，而不是空洞的概念和光鲜的展现图表。在有效的数据整合和数据规范基础上，合理地应用数据仓库和BI技术，构建完整的企业数据模型和专业的业务计算模型，才是有效实施银行管理信息系统的关键所在。（责任编辑：朱晶）
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