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Power BI与1104报表实践 (1) 前言

1.    银行业监管报告现状与压力

对于银行业报告团队而言,监管报告报送时间要求紧、变化频繁、容易出错,而产出不容易衡量,常年累月大量投入的工作成果底线是按时准确报送,但求无过。由于监管报告格式固定,数据难以共享和解读,灵活性不足而导致其决策支持功能不足。

近年来,由于监管政策升级,金融机构自身业务发展,业务机构新增与重组,新产品趋于复杂等各项因素对监管报送工作施加了更大压力。同时,压力测试、动态风险控制与监管机构对运营数据的全面抽取,要求传统财务人员技能升级转型,具备一定的数据深加工处理能力,同时高级管理层重大决策需要更多数据支持,要求报表工具可以灵活运用,多维度展示与钻取,多场景评估。

另一方面,新型科技金融公司和技术进步加剧了外部数据来源多样化、大数据、云存储与移动终端展示的趋势。

如何提高监管报告工作的效率与准确性,如何与时俱进的服务于业务需求和决策支持?

2.    商业智能解决方案

2.1     商业智能与Power BI概念

商业智能 (BI) [1]是一个良好选择,其包括企业用于商业信息数据分析的策略和技术,可以提供业务运营的历史、当前和预测视图。商业智能技术的常见功能包括报告、在线分析处理、分析、数据挖掘、流程挖掘、复杂事件处理、业务绩效管理、基准测试、文本挖掘、预测分析和规定性分析。BI 技术可以处理大量结构化数据与非结构化数据, 以帮助识别、开发和以其他方式创造新的战略业务机会。它们的目的是让人们能够方便地解释这些数据,发现新的机会并在洞察的基础上实施有效的战略, 可以为企业提供竞争的市场优势和长期稳定。

微软公司的Power BI[2]产品是一项商业智能分析服务,以仪表板和交互式报表形式达到数据可视化效果并共享于多种设备,从而在整个组织中通过本地或者云端同一个视图直观地浏览和分析数据,提供洞察最终实现快速、明智的决策。

2.2   Power BI简介

2.2.1      产品结构

Power BI的核心组件Power Pivot最早由微软公司在Excel 2010专业增强版之中发布,其后在Excel 2013与Office 365的后续更高版本之中又增加了用于数据抽取、清洗、转换的组件Power Query,以及用于数据展示的Power Map与Power View组件,这些组件集合也被称为Excel BI。在2015年7月,微软发布了独立的第一版Power BI Desktop,独立于Excel BI,并且每月更新。

单机版Excel BI与Power BI Desktop可在桌面使用,而且不另行收费,所以又名免费版(Power BI Free)。此外还有专业版(Power BI Pro)及增值版(Power BI Premium)[3]

个人以及中小型企业可以使用免费版,而具备联网展示、分析与发布功能的专业版目前可以免费试用,每次60天,目前仍然可以申请多次,条件是使用企业邮箱注册。数据量大和安全性要求高的企业与金融机构应考虑使用增值版(Power BI Premium)。

2.2.2      市场格局

在国际市场上,根据专业研究机构Gartner的分析报告[4],微软Microsoft的Power BI产品连续多年位居竞争力象限领导者地位,并且在产品远景与执行力两方面都领先于市场地位最接近的其他两家厂商,Tableau 与 Qlik,而Salesforce, SAP, SAS, IBM, Oracle等大牌追赶者落后更多。

国内商业智能软件供应商有思迈特 SmartBI, 帆软FineBI等。

2.2.3      主要特点

Power BI秀外慧中,作为市场领先的产品,其免费策略使得学习与使用成本相对较低,而同为市场领导者的Tableau每一个用户权限使用年费在一千美元以上。虽然如此,微软并没有降低其产品性能,仍然慷慨地提供了从数据抽取、转换、加载、分析到数据可视化展示的全套解决方案,可以横跨个人电脑、网页、手机、平板电脑等多种平台工作,支持处理上百种数据源,并且按月更新,其展现方式灵活,可视化对象多,除了常规的条形图、饼图、折线图、漏斗图等等之外,还对外部各种酷炫可视化插件开放,并且可以对接大数据时代十分热门的两种计算机编程语言 R以及 Python。

Power BI以列为单位压缩数据、存储和计算,理论上可以处理的数据超过一亿行,没有上限,在某些场景下性能优于传统的SQL, 作为DAX表达式输出结果的度量值基于数据模型,灵活强大,一次定义后可以在全局多次调用,刷新快,一则保证数据一致性,二来提高了计算效率。这些强大的功能,在新版Excel BI和Power BI Desktop之中大多可以同时实现。

在Power BI内部嵌套了两种函数语言, Power Query模块中的M语言,主要用于ETL(数据抽取、清洗转换、加载);而DAX语言主要用于数据分析,支持Power Pivot。初级用户单纯依靠菜单命令与手工操作也可以完成大量日常工作。

Power BI的不足之处在于其内置的两种列计算函数较难理解,与传统的Excel函数公式大相径庭,需要的学习时间较长,但是处理普通 Excel无法胜任的工作时,性价比一般会超过VBA, SQL等。其次,Power BI处理大量数据时要求配置较高的内存和CPU。

3.     通过实践案例学习

结网胜于临渊羡鱼,既然Power BI有如此多的优点,那么如何高效学习呢?类似画家依靠临摹打好基本功,学习BI也需要大量练习。

所以笔者接下来将自行准备模拟数据,以银行业监管报告(即1104报告)为例,撰文向读者朋友们展示其具体应用。

希望今后大家会共同进步,达到专业能力新高度。



[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Business_intelligence

[2] https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/

[3] https://blog.csdn.net/jessica_seiya/article/details/81118514

[4] http://www.relevance.ro/Download/Gartner%20Magic%20Quadrant%20BI&Analytics%202018.pdf

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