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龙江银行建立全行统一的数据仓库平台，整合各业务系统数据，加强内部管理，提升客户体验。项目一期上线了绩效考核、KPI指标快报、6S管理快报和管理报表等数据仓库应用，二期将构建完整的数据质量管理系统。
走在哈尔滨市的友谊路上，记者抬头看见蓝底黄字，以龙形和字母B（bank 银行）组成正形，并辅以镂空“江”字的龙江银行股份有限公司（简称龙江银行）的行标。28层高的龙江银行总部大楼矗立在松花江边，见证着江畔黑土地上的三农金融服务的不断发展。
整合四行社
2009年12月25日，经中国银行业监督管理委员会批准，由原大庆市商业银行、齐齐哈尔市商业银行、牡丹江市商业银行和七台河城市信用社等4家行社重组合并成立的龙江银行挂牌成立，总部设在哈尔滨。
“组建至今，龙江银行业务飞速发展。2011年6月末，龙江银行资产总额和存款余额双双突破千亿元大关；营业网点实现全省覆盖，达到了127个；形成了以农业供应链金融、IPC小微信贷模式——‘龙易贷’、‘小龙人’品牌社区银行等业务为代表的独特的产品体系，整体发展势头非常好。” 龙江银行科技条线总经理欧阳光向记者介绍。
在四行社整合之初，龙江银行就明确了自己的发展目标，即坚持面向农业产业、面向中小企业、面向地方经济的市场定位，以农业供应链金融、社区银行、IPC小微信贷、中小企业准投行业务为四大利器，以农业产业金融为重点，为社会提供全方位优质金融服务，不断扩展经营，实现可持续发展。
记者去实地采访在哈尔滨市区逗留的短短半天内，在中央大街、果戈里大街等地就看到了好几个龙江银行的网点；在哈尔滨机场，龙江银行硕大的广告牌也分外引人注目，这些点滴都印证了龙江银行迅猛的发展势头。
在这样的发展势头下，科技对龙江银行的发展起到了不可替代的后台支撑和业务引领的作用。欧阳光介绍说：“老四行社的信息科技建设为龙江银行核心竞争力的形成和市场地位的确立做出了巨大贡献，也为龙江银行储备了一批优秀的科技人才，奠定了技术基础。在此基础上，2010年重组之初，我们用了半年时间完成了龙江银行的数据大集中和应用系统的完全整合，但还局限于面向市场的一些基本业务系统和针对监管部门的报送系统。”
而在作为“十二五”开局之年的2011年，龙江银行的信息科技体系框架的建设迅速铺开。欧阳光介绍，在基础设施建设方面，龙江银行建成了应用级异地灾备，即将建成高标准的新的数据中心；在技术架构方面，持续进行数据仓库的建设，建成了中间业务平台、以支持影像为主的内容管理平台等；在应用平台建设方面，投产了银银平台、城商行清算系统、网上跨行支付系统；在渠道方面，龙江银行进行了网银的持续升级，即将投产新一代手机银行和电话银行；在应用开发方面，开发、投产了众多面向市场和内部管理的软件。
模拟利润 “精确制导”考核
在欧阳光看来，银行业务领先主要表现在两个方面，一是要有丰富的产品，二是要有更快的流程，提供更好的客户体验。这就要求银行必须要以客户为中心，“银行IT系统真正有两个核——一是基础的核算记账部分，二是以客户为中心，统一客户视图。”
“比如各家银行都做网银，虽然功能差不多，但用起来却不一样。要做到真正的以客户为中心，必须在提高银行内部管理的基础上，提升客户体验。” 欧阳光说。龙江银行在2010年完成数据大集中，做完数据整合后，就开始谋划如何做好金融管理系统。要建好、用好这个系统，需要先有一个基础框架，把先有的数据和信息集中统一。于是与IBM合作的数据仓库建设项目提上日程。
数据仓库是龙江银行加强内部管理、实现以客户为中心的基础。因为很多客户信息、行为信息和体验数据都是要由数据仓库提供的；而在内部管理方面，要落地银行战略，就要以绩效考核为导向，提高银行工作效率，提升客户服务水平并有效控制风险，数据仓库在这些方面都能起到基础作用。
龙江银行基于数据仓库做的绩效考核与传统的做法不一样。传统做法更多以部门为单位，比如银行卡发卡的多少，更多体现是卡部的利益，发卡越多某种程度上就代表卡部实力越强。龙江银行不是这样，因为他们知道，对于银行整体而言，各部门的绩效一旦综合，可能相互抵消，并没有1 1≥2的效果。他们的做法是，基于数据仓库，通盘考虑所有的成本，包括资金运营成本、人力成本、其他外围资源成本等，通过成本核算，计算模拟利润得出绩效指标做考核。
这样做的好处有两个：一个是考核时效性的提升，二是考核的客观性和针对性得到加强。“原来我们也有考核，但时效性很差。因为我们的数据有很多来源，比如银联的数据、自己各业务部门的数据、财务数据，数据收集难和统计口径不一，有时还得需要手工汇总，导致考核统计非常慢，准确率也不能保障。但通过数据仓库做这些工作，我们的员工、决策者在第二天早上9点就可以看到当天前的考核数据。对于部门和员工而言，这种即时的激励非常有效，能非常及时地纠偏。因为通过数据仓库计算模拟利润，他们不用再等到月末、季末才知道绩效是多少、奖励是多少，每天都能看到，可以即时查漏补缺。”
对于银行而言，除了业务收入，风险控制也是它必须考虑的问题。为了让绩效考核这个“指挥棒”更加合理，龙江银行也将风险计量引入了绩效考核。“搞经营和控制风险，对银行而言，并不是手心手背的两方面，而是一体的。我们的绩效考核除了要做成本分摊，做资本转移定价，还要做资产负债管理、风险管理，这些都要基于数据仓库。数据管理对于银行是一门科学，数据积累的长度和数据的维度都要进行管理，不做数据仓库肯定是不行的。”欧阳光感慨地说。
数据仓库的数据源在哪儿呢？“就来源于我们现有这些系统，包括交易的数据、客户的数据、科目的数据、产品的数据。我们建立数据仓库，不只是依托原有系统，更是一个激发头脑风暴的过程，通过IBM接触到了很多代表着先进管理思想的模型，经过消化吸收，推动现有系统的应用和银行管理的提升。”
应用驱动 迭代开发
很多银行都在建设数据仓库，而如何保证数据的准确性和数据质量是他们共同面临的问题。龙江银行的经验是采用比较先进的应用驱动的模式，也就是用什么数据才把什么数据做入数据仓库，而不是一股脑儿地将信贷系统、核心系统、国际计算系统等的所有数据都一次装到模型里。这样做的好处是可以保障进入数据仓库的数据都会被使用到，由于会被使用到，一旦数据质量有问题就会很早暴露出来，加以解决。另外，欧阳光也表示，在接下来的项目二期，龙江银行会继续和IBM合作，构建完整的数据质量管理系统。
目前一期项目中，龙江银行已经上线投入使用的数据仓库应用包括绩效考核、KPI指标快报、6S管理快报和管理报表。欧阳光说，整个数据仓库平台项目将分阶段逐步实施，整合龙江银行各个业务系统数据，并结合业内成功的IBM银行业数据仓库模型，充分考虑今后业务的拓展要求，建立统一的全行级的数据仓库平台。
IBM龙江银行数据仓库项目经理及架构师陈雷介绍，龙江银行数据仓库平台项目的一个特别之处是采用了先进的迭代开发方法论——在构建数据仓库过程中严格遵循需求分析、设计、编码、测设、上线的流程，项目成果根据迭代周期分模块、分批上线，整体降低项目风险，快速响应业务需求，及时反映业务价值。“采用迭代开发的方法，IBM与龙江银行合作打造了既有稳定基础架构又具有灵活扩展空间的数据仓库平台。”
走在哈尔滨市的友谊路上，记者抬头看见蓝底黄字，以龙形和字母B（bank 银行）组成正形，并辅以镂空“江”字的龙江银行股份有限公司（简称龙江银行）的行标。28层高的龙江银行总部大楼矗立在松花江边，见证着江畔黑土地上的三农金融服务的不断发展。
整合四行社
2009年12月25日，经中国银行业监督管理委员会批准，由原大庆市商业银行、齐齐哈尔市商业银行、牡丹江市商业银行和七台河城市信用社等4家行社重组合并成立的龙江银行挂牌成立，总部设在哈尔滨。
“组建至今，龙江银行业务飞速发展。2011年6月末，龙江银行资产总额和存款余额双双突破千亿元大关；营业网点实现全省覆盖，达到了127个；形成了以农业供应链金融、IPC小微信贷模式——‘龙易贷’、‘小龙人’品牌社区银行等业务为代表的独特的产品体系，整体发展势头非常好。” 龙江银行科技条线总经理欧阳光向记者介绍。
在四行社整合之初，龙江银行就明确了自己的发展目标，即坚持面向农业产业、面向中小企业、面向地方经济的市场定位，以农业供应链金融、社区银行、IPC小微信贷、中小企业准投行业务为四大利器，以农业产业金融为重点，为社会提供全方位优质金融服务，不断扩展经营，实现可持续发展。
记者去实地采访在哈尔滨市区逗留的短短半天内，在中央大街、果戈里大街等地就看到了好几个龙江银行的网点；在哈尔滨机场，龙江银行硕大的广告牌也分外引人注目，这些点滴都印证了龙江银行迅猛的发展势头。
在这样的发展势头下，科技对龙江银行的发展起到了不可替代的后台支撑和业务引领的作用。欧阳光介绍说：“老四行社的信息科技建设为龙江银行核心竞争力的形成和市场地位的确立做出了巨大贡献，也为龙江银行储备了一批优秀的科技人才，奠定了技术基础。在此基础上，2010年重组之初，我们用了半年时间完成了龙江银行的数据大集中和应用系统的完全整合，但还局限于面向市场的一些基本业务系统和针对监管部门的报送系统。”
而在作为“十二五”开局之年的2011年，龙江银行的信息科技体系框架的建设迅速铺开。欧阳光介绍，在基础设施建设方面，龙江银行建成了应用级异地灾备，即将建成高标准的新的数据中心；在技术架构方面，持续进行数据仓库的建设，建成了中间业务平台、以支持影像为主的内容管理平台等；在应用平台建设方面，投产了银银平台、城商行清算系统、网上跨行支付系统；在渠道方面，龙江银行进行了网银的持续升级，即将投产新一代手机银行和电话银行；在应用开发方面，开发、投产了众多面向市场和内部管理的软件。
模拟利润 “精确制导”考核
在欧阳光看来，银行业务领先主要表现在两个方面，一是要有丰富的产品，二是要有更快的流程，提供更好的客户体验。这就要求银行必须要以客户为中心，“银行IT系统真正有两个核——一是基础的核算记账部分，二是以客户为中心，统一客户视图。”
“比如各家银行都做网银，虽然功能差不多，但用起来却不一样。要做到真正的以客户为中心，必须在提高银行内部管理的基础上，提升客户体验。” 欧阳光说。龙江银行在2010年完成数据大集中，做完数据整合后，就开始谋划如何做好金融管理系统。要建好、用好这个系统，需要先有一个基础框架，把先有的数据和信息集中统一。于是与IBM合作的数据仓库建设项目提上日程。
数据仓库是龙江银行加强内部管理、实现以客户为中心的基础。因为很多客户信息、行为信息和体验数据都是要由数据仓库提供的；而在内部管理方面，要落地银行战略，就要以绩效考核为导向，提高银行工作效率，提升客户服务水平并有效控制风险，数据仓库在这些方面都能起到基础作用。
龙江银行基于数据仓库做的绩效考核与传统的做法不一样。传统做法更多以部门为单位，比如银行卡发卡的多少，更多体现是卡部的利益，发卡越多某种程度上就代表卡部实力越强。龙江银行不是这样，因为他们知道，对于银行整体而言，各部门的绩效一旦综合，可能相互抵消，并没有1 1≥2的效果。他们的做法是，基于数据仓库，通盘考虑所有的成本，包括资金运营成本、人力成本、其他外围资源成本等，通过成本核算，计算模拟利润得出绩效指标做考核。
这样做的好处有两个：一个是考核时效性的提升，二是考核的客观性和针对性得到加强。“原来我们也有考核，但时效性很差。因为我们的数据有很多来源，比如银联的数据、自己各业务部门的数据、财务数据，数据收集难和统计口径不一，有时还得需要手工汇总，导致考核统计非常慢，准确率也不能保障。但通过数据仓库做这些工作，我们的员工、决策者在第二天早上9点就可以看到当天前的考核数据。对于部门和员工而言，这种即时的激励非常有效，能非常及时地纠偏。因为通过数据仓库计算模拟利润，他们不用再等到月末、季末才知道绩效是多少、奖励是多少，每天都能看到，可以即时查漏补缺。”
对于银行而言，除了业务收入，风险控制也是它必须考虑的问题。为了让绩效考核这个“指挥棒”更加合理，龙江银行也将风险计量引入了绩效考核。“搞经营和控制风险，对银行而言，并不是手心手背的两方面，而是一体的。我们的绩效考核除了要做成本分摊，做资本转移定价，还要做资产负债管理、风险管理，这些都要基于数据仓库。数据管理对于银行是一门科学，数据积累的长度和数据的维度都要进行管理，不做数据仓库肯定是不行的。”欧阳光感慨地说。
数据仓库的数据源在哪儿呢？“就来源于我们现有这些系统，包括交易的数据、客户的数据、科目的数据、产品的数据。我们建立数据仓库，不只是依托原有系统，更是一个激发头脑风暴的过程，通过IBM接触到了很多代表着先进管理思想的模型，经过消化吸收，推动现有系统的应用和银行管理的提升。”
应用驱动 迭代开发
很多银行都在建设数据仓库，而如何保证数据的准确性和数据质量是他们共同面临的问题。龙江银行的经验是采用比较先进的应用驱动的模式，也就是用什么数据才把什么数据做入数据仓库，而不是一股脑儿地将信贷系统、核心系统、国际计算系统等的所有数据都一次装到模型里。这样做的好处是可以保障进入数据仓库的数据都会被使用到，由于会被使用到，一旦数据质量有问题就会很早暴露出来，加以解决。另外，欧阳光也表示，在接下来的项目二期，龙江银行会继续和IBM合作，构建完整的数据质量管理系统。
目前一期项目中，龙江银行已经上线投入使用的数据仓库应用包括绩效考核、KPI指标快报、6S管理快报和管理报表。欧阳光说，整个数据仓库平台项目将分阶段逐步实施，整合龙江银行各个业务系统数据，并结合业内成功的IBM银行业数据仓库模型，充分考虑今后业务的拓展要求，建立统一的全行级的数据仓库平台。
IBM龙江银行数据仓库项目经理及架构师陈雷介绍，龙江银行数据仓库平台项目的一个特别之处是采用了先进的迭代开发方法论——在构建数据仓库过程中严格遵循需求分析、设计、编码、测设、上线的流程，项目成果根据迭代周期分模块、分批上线，整体降低项目风险，快速响应业务需求，及时反映业务价值。“采用迭代开发的方法，IBM与龙江银行合作打造了既有稳定基础架构又具有灵活扩展空间的数据仓库平台。”