Что ждет банк от внедрения Хранилища Данных Акпарова Анна, заместитель директора, Центр управления проектами Москва, 2012 1 Содержание Текущая ситуация Целевая архитектура ЕХД Подход к созданию ЕХД Экономические выгоды Стратегические выгоды 2 Текущая ситуация Система консолидированной отчетности «СОТА» Реестр Аналитические кредитных приложения ПО договоров «Hyperion» SAS БД SAS CS Hyperion БД Hyperion KRM БД KRM SAS БД SAS MA - Значительные затраты на поддержку сложной архитектуры; СОТА - Повышенные временные и человеческие затраты на получения отчетности; ХД СОТА Реляционное хранилище данных Частичная копия данных М-Банк ГО и филиалов - Противоречивость и неполнота данных в отчетах; БО SAS CS Контроль данных - Дороговизна подключения новых систем (Пример SAS MA) и обновления старых (Пример SAS CS); Буферная область БО KRM БО Hyperion Контроль данных - Использование OLTP систем для тяжелых аналитических запросов и выгрузок; Системы-источники первичной информации М-Банк ГО М-Банк филиалов Kondor+ БОССкадровик Diasoft Custody ЕИД OpenWay Телебанк 3 Целевая архитектура Аналитические системы Hyperion KRM SAS АС «МСФО» Система кредитной аналитики БД Hyperion БД KRM БД SAS Файлы xls БД СОТА Прочие бизнесприложения - Легкость создания и модификации отчетов; Единое хранилище данных (ЕХД) Основная область хранения Подсистема управления Подсистема выгрузки Подсистема метаданных Подсистема контроля качества данных Подсистема безопасности Подсистема расчета (агрегирования) Подсистема доступа к данным Подсистема загрузки Вспомогательная область хранения Метаданные Агрегированные данные Stage область Детальные данные Область хранения дефектных данных («Корзина») ETL подсистема Источники данных М-Банк (ГО) М-Банк (филиалы) Diasoft Custody Kondor+ Сигнатор - Низкие операционные затраты за счет оптимальной архитектуры; OpenWay Прочие источники - Полный контроль над качеством данных; - Значительное сокращение трудозатрат на подключение и замену аналитических систем; - Отсутствие нагрузки на операционные системы при выполнении тяжелых аналитических запросов и создании выгрузок; - Получение отчетов, недоступных в текущей архитектуре, а следовательно принятие более обоснованных 4 управленческих решений. Подход к созданию ЕХД 1. Не от отчетов, а от данных 3. ETL = Informatica 2. Первый этап – создание stage области для всех основных источников данных 4. Оптимизация стоимости оборудования 5. Качество данных 5 Стратегические выгоды Положение Стратегии Банка Проект ЕХД Банк Москвы входит в ТОП5 банков России Все банки ТОП5 имеют и развивают свое ЕХД: Сбербанк – Teradata; ВТБ – Oracle; Россельхоз –Oracle; ВТБ24 – Teradata; Газпромбанк – Oracle; Альфа-банк -Oracle Повышение эффективности сети в 6 раз Для управления эффективностью сети необходимо оперативное предоставление разнообразной отчетности для бизнеса в том числе сложных аналитических отчетов, которые невозможно (очень трудоемко) сделать в существующей ИТ-архитектуре без ЕХД. Рост корпоративного кредитного портфеля в 2,4 раза при росте доли СМБ Для управления клиентской базой СМБ, предложение наиболее оптимальных продуктов и пакетов услуг, управления рисками, увеличение кросс-продаж для сотрудников корпоративных клиентов необходимо создание единого профиля клиента СМБ в ЕХД. Рост розничного кредитного портфеля в 2,2 раза при одновременном сокращении точек присутствия банка Система управления целевым маркетингом SAS MA при отсутствии ЕХД обладает только текущим срезом данных по клиентом к тому же без транзакционных данных Way4, что не позволяет полноценно использовать CRM-технологии (data-mining по историческим и транзакционным данным). Таким образом, для полноценного использования решения SAS MA необходимо ЕХД. Проект ЕХД направлен на достижение стратегических целей банка. 6 Прямые экономические выгоды Статья Сумма дохода*/экономии в год Расчет Уменьшение стоимости одного отчета 10 млн. рублей 0,5 человеко-месяца на сложный отчет (По опыту отчетов КИС) = 0,5*(100*2,5) тыс. р.=125тыс. р. за отчет, в среднем 100 отчетов в год = 12 500 000 р. С использованием ЕХД построение сложных отчетов упрощается в 5 раз. 12, 5 – 2,5 = 10 млн. р. экономии Высвобождение персонала, перевод на более важные задачи 30 млн. рублей 7 человек – занимающиеся «добычей» и подготовкой данных (прикопанные программисты) в РБ, ПЭД, СМБ, ДКБ, ДР и 3 сотрудников ИТ Экономия при внедрении новой аналитической системы (АС) 10 млн. рублей По опыту внедрения SASMA , в среднем внедряется/модернизируется по одной АС в год. Своевременно принятые управленческие решения Бесценно! * Цифры приведены для примера 7