金融行业商业智能的实施离不开高层领导的重视，同时需要投入大量的资源。在制定整体规划的同时，需要明确各个阶段的实施重点。可以按照商业智能的实施方法论开展工作，包括建立数据仓库、数据集市、元数据管理系统、OLAP等。

在实施商业智能的同时，同样需要业务部门和技术部门的广泛合作，开发出适合业务发展的商业智能应用系统。

金融行业实施商业智能主要有以下几个方面的内容：

1）商业智能的实施需要由业务进行推动，首先应该明确业务发展的方向，制定出各个阶段商业智能实施的重点，为商业智能大规模的应用提供经验，同时短期内可以促进业务的发展，增强下一阶段工作的信心。对于商业银行来说，首先应该完成对客户信息的整合，形成基础数据，然后建立数据仓库、数据集市、OLAP分析等基础架构。通过对各种业务应用的实施过程，形成完备的技术架构，逐步建立起具有实施能力的团队。

2）在商业智能的实施过程中，需要重视对数据的清洗和整合，为数据仓库的建设打下基础。在此基础上，需要注重对数据资源的整体规划，制定出实施步骤，保证实施的长效性。同时推动业务流程的改进，完善业务活动环节，发挥商业智能的价值。

金融行业可以将商业智能系统划分成以下几个层次：数据源层、数据模型层、可视化组件层和交付展示层，如图12-34所示。

图12-34 金融行业的商业智能系统划分

●数据源层

主要支持各种数据源，例如Hadoop、NoSQL、文本、Excel、CSV等。

●数据模型层(www.daowen.com)

主要针对各类数据源、大数据集群和集成的企业应用模型，同时支持OLAP立方体模型。

●可视化组件层

可视化组件层主要包含管理驾驶舱、报表、多维分析、数据集成和数据挖掘，如图12-35所示。

图12-35 可视化组件层

可视化组件层各组成部分的功能及用户见表12-5。

表12-5 可视化组件层各组成部分的功能及用户

●交付展示层

交付展示层提供面向用户和集成商的全面接口，主要包括Web、移动终端、打印、电子邮件等数据输出支持。一般来说，交付展示层可以提供丰富的二次开发接口及应用服务接口。