银行信贷数据集市宽表及指标体系建设思维导图

U447960462

2023-10-16

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指标体系建设

逾期贷款率

数据整合

银行信贷数据详解

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思维导图大纲

数据集市宽表规划

银行信贷数据集市宽表及指标体系建设的数据集市宽表规划

数据来源和分类

数据来源

-银行信贷业务系统

其他相关系统

数据分类

-结构化数据

非结构化数据

半结构化数据

数据采集和预处理

数据采集方法

-定期数据下载

实时数据抽取

数据清洗和整合

-去除重复数据

修复错误数据

数据整合

宽表设计

信贷基本信息表

-客户基本信息

信贷产品信息

贷款审批信息

信贷交易明细表

-贷款发放明细

贷款还款明细

贷款利息明细

风险监测表

-逾期监测表

欺诈监测表

数据指标体系

信贷业务指标

-信贷余额

贷款平均期限

客户违约率

风险管理指标

-逾期天数占比

欺诈风险指数

风险资产占比

指标体系建设

信贷业务主要指标体系

信贷资产质量

不良贷款率

逾期贷款率

信贷规模效益

信贷投放规模

信贷成本效益

客户满意度

银行信贷数据集市宽表及指标体系建设的指标体系客户满意度

客户满意度

-定义：客户对银行信贷服务的满意程度

指标内容：

-服务态度

-办理效率

-信贷额度

-利率水平

-还款方式

-售后服务

主要指标体系

信贷业务指标

-贷款总额：当月发放的贷款总额

贷款余额：截止到当前日期的贷款余额

贷款不良率：不良贷款率

风险管理指标

-逾期贷款率：逾期贷款占贷款总额的比例

坏账率：坏账占信贷余额的比例

抵债资产占比：抵债资产占贷款余额的比例

财务指标

-资本充足率：资本充足率不足应采取的措施，包括增资扩股、引进战略投资者等

存贷比：限制存贷比以防范金融风险

其他相关指标

-数据采集与更新频率：数据的采集、传输、存储、处理的及时性和准确性

数据质量：数据的有效性和可信度

系统稳定性：数据系统的稳定性和可靠性

建立方法与步骤

分析现有业务政策、制度、办法等文件

与业务部门沟通，了解指标需求与变化趋势

设计指标统计口径与计算方法

银行信贷数据集市宽表及指标体系建设的指标体系建设的建立方法与步骤

1.设计指标体系

1.1指标体系建立方法

-专家咨询法：邀请银行信贷业务专家和数据分析专家共同制定指标体系

业务需求分析法：了解银行信贷业务的需求，制定相应的指标体系

1.2指标体系建立步骤

-第一步：确定数据源，了解数据现状

第二步：分析业务需求，确定指标体系框架

第三步：专家讨论，修改完善指标体系框架

第四步：细化指标体系，形成最终的指标体系

2.指标统计口径

2.1统计口径制定原则

-全面性：涵盖银行信贷业务的各个方面

准确性：统计口径表述清晰，易于理解

稳定性：长期保持稳定，不轻易变更

2.2指标统计口径举例

-贷款余额：按照会计科目口径统计贷款余额

逾期贷款率：按照逾期天数统计逾期贷款占总贷款的比例

违约率：按照风险等级统计贷款违约的比例

3.计算方法

3.1计算方法制定原则

-可操作性：方法易于理解和执行

准确性：计算结果准确反映实际情况

简便性：方法简单易行，便于快速计算

3.2指标计算举例

-贷款增长率：计算本期贷款余额与上期贷款余额之间的增长率，可以用于评估信贷业务的增长情况

逾期天数：根据信贷合同，计算借款人逾期多少天，用于计算逾期贷款率

Z值：根据借款人的财务数据和其他相关信息，计算Z值，用于评估借款人的信用风险

制定指标数据采集、处理、分析方案

指标体系优化调整

定期评估指标体系运行效果

根据业务变化与需求，及时调整统计口径与计算方法

优化指标数据采集、处理、分析方案，提高数据质量

数据仓库建设与ETL设计

数据仓库规划与设计

选择合适的数据仓库架构和技术

设计数据模型与数据流，实现宽表及指标体系需求

银行信贷数据集市宽表及指标体系建设的数据仓库建设与ETL设计的数据仓库规划与设计的设计数据模型与数据流，实现宽表及指标体系需求

数据仓库规划

宽表需求

-建立宽表数据模型，根据业务需求设计表结构和字段

设计数据清洗和整合的流程，确保数据质量

指标体系建设需求

-建立指标体系数据模型，根据业务需求设计指标和计算公式

设计指标数据的获取和更新流程，确保数据时效性

ETL设计

数据抽取

-使用ETL工具，如ApacheNiFi、Talend等，从银行信贷系统和其他外部数据源中抽取数据

确保数据抽取的完整性和准确性

数据清洗和整合

-对抽取的数据进行清洗，去除重复、错误和异常数据

将清洗后的数据整合到指定的宽表中或指标体系中

数据加载和验证

-将整合后的数据加载到数据仓库中，并进行验证和测试

确保数据加载的完整性和准确性，符合业务需求

数据模型与数据流

数据模型设计

-根据宽表和指标体系需求，设计数据模型，包括表结构、字段、指标和计算公式等

确保数据模型的合理性和可行性

数据流设计

-设计数据流的流程，包括数据抽取、清洗、整合、加载和验证等环节

确保数据流的顺畅和高效，符合业务需求

实现宽表及指标体系需求

构建宽表

-根据数据模型，构建所需的宽表，满足业务需求和分析需要

对宽表进行测试和验证，确保数据的完整性和准确性

构建指标体系

-根据业务需求，构建指标体系，包括各类指标的计算公式和数据来源等

对指标体系进行测试和验证，确保数据的时效性和准确性

ETL过程设计与优化

设计数据抽取、清洗、转换过程，保证数据质量

优化数据传输速度，提高数据采集效率

数据仓库实施与运维管理

建立数据仓库管理制度与规范

实施数据仓库环境搭建、调试与测试

定期对数据仓库进行性能分析与优化，提高数据质量与传输速度

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3.63

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广播电视奖项及评奖标准思维导图

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3.08

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