农行总行营业部资金财务分析决策支持系统 案例分析

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1、农行总行营业部资金财务分析决策支持系统案例分析:目的——进一步理解决策支持系统的组件、数据源、决策类型、决策影响因素等概念,了解决策制定过程,学习对决策进行评价,了解基本决策理论和SIMON的问题解决模型1.农行总行营业部决策支持系统有哪些组成要素。(第一章)——五个组件2.农行总行营业部决策支持系统地分析数据是从何处获得的?(第一章)——内部数据、外部数据3.利用决策制定过程模型对该案例进行分析:(第二章)——刺激因素、决策者、问题定义、备选方案、实施a)为什么决定构建决策支持系统?b)农行总行营业部是如何完成这一决策过程的?4.农行总行营业部决策支持系统的系统目标

2、?系统实现了哪些方面的功能?农行总行营业部的决策是不是一个好的决策?(第二章)——达到目标、解决了问题5.用决策理论和SIMON的问题解决模型来分析该案例。(第三章)a)农行这一决策问题属于哪种结构类型?是由哪些因素决定的?b)农行的该决策属于那种类型的决策?c)你认为农行的该决策采取的是哪一种角色的决策理论?对DSS设计的目标有什么影响?d)如果用SIMON的问题解决模型来解决农行面临的问题,你觉得应该更关注哪一个环节?说明你的理由。——情报、设计、选择、实施(每一个环节都应该同样关注)备选方案刺激因素1. 应用背景 为适应社会主义市场经济发展的需要,根据国家金融体

3、制改革的总体要求,农业银行结束了作为国家专业银行“一身三任”(指国有专业银行、农村信用合作组织和政策性银行“一身三任”)的历史使命,进入了向国有商业银行转化的新时期。1.1需求背景A. 随着我国加入WTO的进程不断推进,将来我国金融业将面临来自国外的竞争,金融监管体系也将受到影响,也给中国金融业带来了压力,主要表现在人才、优质客户、新业务、新技术的竞争上。B. 国有商业银行在国民经济中占据非常重要的地位,如何利用更加科学和高效的手段对经营数据进行分析,是商业银行业务发展的需要。C. 中国农业银行做为我国的四大国有银行之一正在继续深化体质改革,加强基础管理,健全内控机制

4、,依法从严治行,加快业务发展,增强防范和化解金融危机的能力,显著提高管理水平和经营效益,为办成真正的国问题定义1.当前的事件状态2.希望的事件状态3.一个能区分以上两者的主要目标的阐述有商业银行而努力。D. 农行业务系统的更新换代刚刚完成,业务系统的规范化已经实现,但始终无法解决的是如何有效利用现有的数据为分析和决策提供强有力的支持的问题,落后的分析手段与业务的高度信息化和快速发展形成强烈的反差,建立先进的分析决策支持系统成为必然之选。实施决策者1.2应用基础目前许商业银行都已经建立起了完备的业务系统,有了比较丰富的信息技术应用基础,同时积累了相对丰富的历史数据,另外

5、,农业银行的新一代会计系统也正式运行了一年时间,这就为商业智能系统的实施奠定了基础。可以利用这些宝贵的历史数据为银行服务,包括从历史数据中发现金融市场的发展规律、预测业务未来的变化趋势、洞悉业务经营的状况、预测和监控风险、辅助决策者发现新的利润增长点、优化银行的资金配置、帮助银行更加稳健地实现银行的管理和经营目标。2. 系统目标   农行资金财务分析决策支持系统的目标是:基于数据仓库、联机分析、数据挖掘等技术,为农总行营业部资金财务部的分析和决策提供一个易用、决策层次1.影响组织决策的因素2.不同组织决策层次上的不同类型的支持系统的需求灵活、快速的,集成了分析、统计、

6、汇总报表、数据挖掘的新一代商业智能系统。具体来说,农行资金财务分析决策支持系统需要达到以下目标:A.为农总行营业部建立数据仓库,以整合来自新一代会计系统的数据,保证数据的一致性、准确性,为决策支持系统奠定良好的基础。B.为农总行营业部资金财务部的管理人员提供一个能够对业务运营状况作深入地分析、统计、以及数据挖掘的工具。C.为农总行营业部资金财务部的业务人员提供强大的报表工具,以完成以下任务:1. 能够完成资产负债类的所有统计报表;2. 能够完成损益类的所有统计报表;3. 无需修改系统,即可快速、容易地生成新的报表。4. 通过OLAP技术,显著地提高农总行营业部资金财务

7、部IT系统在分析、统计、报表方面的效率和速度。3. 系统框架重要概念:抽取(Extraction)转换(Transformation)清洗聚合装载(Load)数据仓库多维数据库BI.Office农行资金财务分析决策支持系统结构如图所示,整个项目涉及到广泛的技术与产品。农行资金财务分析决策支持系统的商业智能软件平台使用的是微软公司的产品,包括通用的关系数据库平台MSSQLServer,联机分析引擎AnalysisService,和集成的ETL(抽取(Extraction)、转换(Transformation)与装载(Load))工具平台DataTran

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