在数据驱动的商业环境中，有效运用BI工具洞察市场和优化决策是企业竞争力的关键。宜信，这家拥有18年历史的金融企业，自2006年成立起，已从传统金融服务提供商转型为AI驱动的一站式财富管理与综合服务提供商。这段发展历程充满了变革与挑战。从传统金融到数字化转型，再到全球化布局，宜信在海量数据处理和精细化运营方面面临着前所未有的管理挑战。

近日在“数智新质·敏捷增长——2024观远数据敏捷分析实践巡展”北京站现场，宜信数据产品负责人陈波从业务部门的角度，详细介绍宜信“让数据说话”的实践经验。主要分为以下三点：

• 业务全球化引发数据应用挑战：宜信业务覆盖海内外，为应对业务全球化带来的数据量激增和管理精细化需求，需进一步提升数据应用效率。

• 启用新一代BI工具以应对挑战：面对全球化挑战，宜信以业务部门为主导，将“易用性”为核心进行BI工具选型。因为一个操作复杂、难以上手的系统，无论功能多么强大，都可能被业务部门所忽视。

• 让更多人用观远BI实现数据驱动业务：宜信以消费金融事业群为推广起点，让观远BI为业务决策提供有力的数据支持，实现“从用起来，到都爱用，再到离不开”。

业务全球化带来数据量激增和管理精细化挑战

宜信的转型发展过程不仅见证了宜信在金融科技领域的深厚积累，也体现了其在数字化浪潮中的前瞻性和创新力，这个过程中，宜信面对着三大主要挑战：

1、业务全球化带来的复杂性

宜信在推进数据化转型的同时，积极应对业务全球化带来的复杂性。公司不仅在国内市场深耕细作，还拓展至东南亚、拉美地区等海外市场，这要求宜信跨越地理界限，适应不同市场的商业环境和文化差异，包括多国家时区差异、数据监管差异，以及低成本的数据分析管理需求。

2、海量数据处理的需求

随着宜信业务全球化的深化，线上业务的快速增长和业务模式的调整导致数据量急剧增加，同时，为了提升行业竞争力，宜信实施精细化运营策略，这些对数据的收集、存储、分析和应用提出了更高的标准。

3、精细化运营挑战

宜信需要在保持业务增长的同时，通过深入的数据分析来优化运营策略，例如广告投放需适应不同市场特性，海外依赖Facebook、TikTok和谷歌等平台，国内则侧重头条系和腾讯系；产品转化需通过数据分析洞察用户行为；老客户营销，需实现客户的多次转化以覆盖新客户成本；资产管理需精细化，分析还款用户行为以控制成本；客诉管理要求全面监控，确保服务质量并及时解决问题。

面对这些挑战，宜信认识到业务发展中的每一位成员都需要具备卓越的数据处理和分析技能。为了支撑业务的迅猛发展，不仅需要团队能力的提升，选型合适的BI工具也至关重要。如果工具无法满足这样的高标准，它将难以支持业务的快速前进。因此，宜信引进观远BI产品，并采取了国内外双重布局策略，以实现时区同步、低成本、高效率的数据分析和管理，确保业务的持续快速发展。

新一代BI工具选型关键——易用性

在BI选型的过程中，宜信采取了以业务部门为主导的策略，并考虑了以下几个关键因素：

• 数据口径一致性问题：不同团队间的数据难以对齐，导致数据口径不一致。

• 数据波动监控的个性化需求：由于团队成员负责不同的数据和业务维度，需要个性化的数据波动监控，以满足每个成员的数据需求。

• 传统报表开发的低效率：传统报表开发流程繁琐，需要提报需求和排期开发，不仅耗时而且难以快速响应业务需求的变化。

• 报表开发的延迟问题：在某些情况下，报表开发可能需要等待长达半年的时间，这对业务决策和运营效率造成了严重影响。

• 数据展示模式的单调性：传统BI工具的数据展示模式可能过于单一，不同的用户可能希望以不同的方式查看数据，这要求BI工具具有更高的灵活性。

• 报表复用率低：在旧的BI系统中，存在大量未使用的报表，这些报表占用了系统资源，但并未为业务提供价值。

以上是面对业务部门在数据分析上常见的六个问题，对此，宜信特别关注了某国外BI产品，虽然其在专业性上非常出色，并受到了许多数据分析专业人士的推崇，但其较高的学习成本和操作难度，使得宜信在第一轮选型中就将其排除。

宜信深刻认识到，BI工具的选择不应仅仅停留在技术层面。一个BI工具能否被业务部门接受，关键在于其易用性。一个操作复杂、难以上手的系统，无论功能多么强大，都可能被业务部门所忽视。最终，基于观远BI易用性和快速上手的特点，宜信与观远数据达成合作，这也为后续BI的顺利推广和实施奠定了基础。

让观远BI从用起来，到爱用，再到离不开

观远BI在宜信的成功部署仅是开始，而非结束。接下来宜信展开了一系列策略，以确保观远BI的内部落地和广泛推广：

首先是公司高层管理者的明确要求。管理层强调BI工具的切换和学习虽有成本，但必须执行，这一明确态度，为BI工具的推广和使用奠定了基调。

其次是适合的落地场景。并非所有部门和场景都适合一开始就使用新工具。宜信选择了数据量最大、对数据使用需求最迫切的消费金融事业群，尤其是产品部门，作为观远的首批用户。作为产品部门负责人，宜信的这位负责人亲自参与了观远的第一个报表制作、ETL流程编写和数据集申请，确保了产品部门能够充分利用观远的强大功能。

第三，强调统一数据口径的重要性。在创建第一个数据集时，宜信要求所有核心指标必须统一口径，确保所有数据都从统一的数据集中提取，从而避免了数据口径不一致的问题。

最后，合理梳理并配置支持团队。大数据中台、数据分析部门和业务部门三者各司其职，大数据中台负责数据存储和计算，数据分析部门负责数据集和商业分析，而业务部门则直接使用观远进行数据分析。这种分工明确、协同高效的团队配置，大大提高了观远在宜信的落地效率。

通过这一系列策略，宜信成功地将观远BI工具在公司内部推广开来，几乎没有遇到成本和阻力，与此同时，宜信还建立了“大数据中台——商业分析团队——业务团队”三个层次的系统机制来确保观远的顺利落地。

首先，大数据中台为观远BI运行提供了两个核心支持：一是基础的计算平台，让业务用户无需深入了解底层技术细节，就能够进行基础计算任务；二是复杂计算任务的设计和管理，确保任务能够及时且准确地执行。

其次是商业分析团队，他们专注于经营分析和特定分析任务，尤其是跨团队的分析工作，确保业务部门能够获得统一口径的技术数据集。

最后是业务团队的业务分析和ETL二级处理。观远BI的ETL工具因其易用性，使得一线产品经理能够轻松上手。熟悉后，产品经理能够独立进行数据集的修改和新数据集的创建，而不必依赖商业分析团队。

基于以上推广方法，目前宜信内部报表数量已接近2000张，卡片数量达到2.5万张，基础数据集数量超过1500个，ETL流程超过500个。国内外多个地区，包括东南亚和拉美地区，共有1300人在使用观远BI。

现在宜信内部已将观远BI充分应用于业务场景，以下介绍消费金融事业群的几大常见应用场景：

• 一线业务人员日常分析：根据一线业务人员的分工，每个岗位量化其月度KPI目标，对影响KPI目标的业务指标进行实时监控及分析，以高效达成KPI目标。

• 数据分析部门的临时分析任务：数据分析部门会临时接到业务团队或管理团队的临时分析任务，通过观远BI产出高效准确、口径一致、易于理解的分析报告。

• 部门周例会：部门周会通过观远BI直接展示数据，让业务人员从繁复、费时的PPT中解脱出来，回归数据本身。

• 业务线经营分析会议：核心经营团队每天查看业务核心指标、业务达成进展，以调整经营策略。

观远BI的引入和有效利用，为宜信在全球范围内的业务决策提供了强有力的数据支持，同时也为公司未来的发展奠定了坚实的数据基础。期待双方的进一步合作，深化数据分析能力，推动企业持续创新和行业领先。