一、客户介绍

东北证券股份有限公司作为东北地区唯一的一家综合类券商，公司具有比较明显的区域优势和相对竞争优势。经过多年的发展，公司逐步形成了以经营证券承销，证券自营买卖，证券交易代理，证券抵押融资，证券投资咨询，公司财务顾问，企业重组、收购和兼并，基金与客户资产管理等业务协调发展的业务格局。公司内设 11 个职能管理部门，设营销交易管理总部、投资银行管理总部、证券投资管理总部、客户资产管理部等四大业务部门、两个地区总部、一个金融与产业研究所。公司拥有48家证券营业部、19家证券服务部，分布在全国20多个大中城市。

二、合作背景

东北证券经过多年的数据积累，已沉淀了包括公司核心交易数据、经营管理数据、产品与账户数据等内部数据，以及从其他渠道获取的外部数据，为经营管理、营销、全面风险控制等方面奠定了坚实的数据基础。为了更好支撑业务发展，如何让沉淀的数据发挥最大价值，是东北证券关心的问题。
1、业务系统众多，数据分散在各个业务系统中，并且不同业务系统数据定义有自己的规范，缺乏有效整合，过去传统的方式很多时候需要从各业务系统里导出数据后手工做报表进行汇报；
2、传统的数据上报方式耗时耗力；公司之前每个月月初，营业部数据上报需要通过填写Excel后，邮件发送至总部，再由总部逐一核查存档。这种工作方式，对于拥有上百家营业部的公司而言，每个月耗费大量时间收集统计数据；
3、报表分散，查看不同类型的报表需要登录不同的系统，没有统一的平台开放给公司所有人员进行数据的展现。

三、解决方案

数据采集
1）内部业务系统数据通过ETL工具每日按时采集：
在数据采集方面，公司大数据平台，能够实现结构化数据、非结构化数据和实时数据的归集。每个工作日，在柜台交易系统数据初始化完成后，开始进行柜台数据、CRM数据、自营、资管等十多个应用系统数据的采集工作。
2）外部数据通过开发数据填报报表页面录入：
数据填报报表分为总部业务部门填报报表和营业网点填报报表。总部业务部门填报报表主要用于编制营业网点当年任务、预算，往年绩效数据。营业网点通过填报报表主要进行数据上报等工作。

数据清洗
ODS层数据包括了柜台数据、CRM数据、自营、资管等十多个应用系统数据，数据清洗结果产出多项数据指标，统一数据规范，生成数据集市，用于支持报表查询统计。

数据查询展现
将各业务部门的业务需求和原来存在于各系统中的报表通过FineReport和FineBI工具开发迁移后，统一到东北证券智能报表系统中进行数据查询和展现。
同时通过权限控制，给经纪业务管理部、零售客户部、机构业务部、网络金融部等不同部门的不同人员开放相应的权限，对报表目录和展现数据进行控制。如公司领导查询公司经营数据为全体营业网点数据，公司各营业网点负责人则只能查询自家经营数据。
经营数据包括新开客户数据、客户资产数据、客户交易量数据、理财产品持仓数据等，包括了公司所有业务部门，所有业务的经营数据。

数据挖掘
创建客户画像体系，实现科学的客户分类分级
贴合公司发展战略，运用数据挖掘，创建客户标签画像体系，实现科学的客户分类分级，掌握客户交易行为偏好，做到客户分类服务。
例如通过数据挖掘，找出年龄在30-55岁之间，且年收益率低于4%的客户群体，我们将该客户群体打标为“潜在投顾服务客户”或“潜在理财客户”。再将该客户群体推送至公司财富管理部和零售客户部，让其提供服务。

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