更新时间：2025-06-05 13:44:27
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版权信息
内容简介
前言
第1章 供应链金融概述
1.1 供应链金融产品
1.1.1 供应链金融的概念
1.1.2 传统的供应链金融产品
1.1.3 个性化的供应链金融产品
1.2 供应链金融参与方
1.2.1 各参与方
1.2.2 资金提供方：金融企业
1.2.3 场景主导方：核心企业
1.2.4 资金需求方：合作企业
1.3 本书涉及数据情况
1.3.1 数据范围
1.3.2 数据要素形态
第2章 数据工作的目标与挑战
2.1 数据工作的目标
2.1.1 找到真实可用的场景数据
2.1.2 数据驱动形成产品
2.1.3 数据支撑产品运营
2.1.4 各工作内容对应的章节
2.1.5 数据工作的一票否决制度
2.1.6 知识与数据积累
2.2 数据工作的挑战
2.2.1 主观因素挑战及应对方式
2.2.2 客观因素挑战及应对方式
第3章 工作团队组成
3.1 团队构成
3.2 高层领导
3.2.1 核心企业高层的支持
3.2.2 金融企业高层的支持
3.2.3 双方高层的沟通方式
3.3 执行人员
3.3.1 数据人员
3.3.2 非数据人员
3.3.3 执行团队的协作
3.4 支持人员
3.5 人员名单
第4章 业务调研与信息系统调研
4.1 参与人员
4.2 调研的总体规划
4.3 传统风险尽调
4.4 业务调研
4.4.1 明确工作目标
4.4.2 厘清核心企业分类
4.4.3 调研前期沟通
4.4.4 准备调研问题
4.4.5 开展正式调研
4.4.6 整理调研结果
4.4.7 形成业务调研成果
4.5 信息系统调研
4.5.1 明确工作目标
4.5.2 调研前期准备与沟通
4.5.3 业务与管理动作分解
4.5.4 开展信息系统调研
4.5.5 信息系统问题沟通
4.5.6 整理调研结果
4.5.7 形成信息系统调研成果
第5章 构建数据基础
5.1 参与人员
5.2 数据工作的前期准备
5.2.1 根据数据和系统能力对核心企业进行分类
5.2.2 确定数据工作所需的内容
5.2.3 确定数据方面的权利和义务
5.2.4 构建工作环境与工具
5.3 理解核心企业的数据特点
5.3.1 核心企业与金融企业的数据差异
5.3.2 两类核心企业的数据差异与优缺点
5.4 构建所需的数据内容框架
5.4.1 构建数据内容框架的思路
5.4.2 数据内容描述的对象
5.4.3 规划数据内容的获取方式
5.5 完成数据分析基础表
5.5.1 数据分析基础表的定义与要求
5.5.2 数据分析基础表的命名与分层
5.5.3 设计数据表之间的关联方式
5.5.4 确定各数据来源系统
5.5.5 设计各数据分析基础表的内容
5.5.6 设计数据表的数据加工关系
5.5.7 检查来源表的数据质量
5.5.8 完成数据填充
5.6 检查并修正填充后的数据
5.6.1 数据内容唯一性检查及问题处理
5.6.2 数据内容形式校验及问题处理
5.6.3 数据单字段场景准确性检查及问题处理
5.6.4 数据处理版本管理
5.7 数据分析基础表定型
5.8 实际工作中的常见问题
5.8.1 设计资料缺失
5.8.2 各系统之间数据存在差异
5.8.3 构建数据基础失败
第6章 市场分析测算
6.1 参与人员
6.2 分析步骤
6.3 市场调研
6.3.1 前期核心企业调研内容整理
6.3.2 面向合作企业的调研
6.3.3 调研成果整理
