Аналитическая поддержка бизнеса – приоритетное направление
использования корпоративных хранилищ данных для кредитных организаций.
За последние два года значительная часть банковских проектов построения
хранилищ данных в России связана с автоматизацией аналитической
отчетности. Аналитика становится востребованной бизнесом:
руководителями бизнес-направлений, продуктовыми
и клиентскими
менеджерами, риск-менеджерами и другими
сотрудниками банка.
Банковским специалистам, ответственным за результативность
и развитие бизнеса, важно получать достоверную аналитическую информацию
для регулирования операционной деятельности и принятия решений
на тактическом и стратегическом уровне.
Банк «Санкт-Петербург» внедрил корпоративное
хранилище данных "Контур", чтобы обеспечить единый согласованный источник
данных для BI-инструментов.
Банк является крупнейшей финансовой
организацией Северо-Западного региона России,
входит в ТОП-20 российских банков по объему
активов и объемам кредитования населения, обслуживает более 1,5 млн.
физических лиц и 56 тыс. компаний, эмитировал и обслуживает
более 1 млн. банковских карт.
Павел Филимоненок, заместитель председателя правления
Банка «Санкт-Петербург»: «Аналитическую отчетность
используют
специалисты бизнес-подразделений и риск-менеджеры. Чтобы
предоставить им качественную аналитику, мы построили корпоративное
хранилище данных, с помощью которого начали консолидировать
и проверять качество огромных массивов данных по клиентам
и кредитным договорам, данных бухучета. В результате хранилище стало
основным источником для формирования отчетов по кредитной деятельности.
Его первыми пользователями стали специалисты дирекции кредитных рисков, которые
получили возможность оперативно оценивать состояние кредитного портфеля
в интересах розничного и корпоративного бизнеса.
В настоящее время, состав данных хранилища существенно расширен,
в нем собраны данные по 3,5 млн. договоров по частным
и корпоративным вкладам, данные по пластиковым картам. Прирастает
состав пользователей от розничного блока, казначейства и дирекции
бухгалтерского учета и отчётности Банка».
Для бизнес-подразделений было важно самостоятельно
получать интересующую аналитику из хранилища данных, чтобы оперативно
управлять своей деятельностью,
не дожидаясь ИТ-посредничества в настройке
отчетов.
Поэтому Банк использовал внешнюю систему Business Intelligence (BI) для
выпуска аналитической отчетности. Таким
образом, на ИТ-департамент была возложена
ответственность за загрузку данных в хранилище, настройку других
источников, а разработкой конкретных приложений и доставкой
контента бизнес-пользователям централизованно занимались
специалисты финансового блок, при этом предоставляя пользователям возможность
самостоятельно настраивать отчетные формы.
Сегодня, используя
различные BI-инструменты, специалисты Банка выпускают
на данных хранилища не только управленческую отчетность,
но и осуществляют расчеты отдельных, наиболее трудоемких, показателей
для обязательной отчетности: ежедневно контролируют показатель краткосрочной
ликвидности по Basel III и рассчитывают коды нормативов, имеют
возможность оперативно сформировать бюджет по любому клиенту банка.
В основе аналитической отчетности должны быть качественные данные,
максимально точно описывающие состояние бизнеса.
Использование хранилища данных помогло
Банку «Санкт-Петербург» решить проблему качества данных
и повысить доверие к отчетности со стороны руководителей
и сотрудников банка. Ошибки и неточности, рассогласованность
в данных, которые неизбежно порождаются в учетных системах,
устраняются на этапе загрузки в хранилище. В Банке создана
и функционирует «Служба качества данных» — специальное направление,
которое отвечает за исполнение функций контроля качества информации,
поступающей в корпоративное хранилище.
Павел Филимоненок: «Корпоративное хранилище данных стало ключевым звеном для
автоматизации аналитической отчетности Банка и технологической основой
доверия бизнес-подразделений к данным.
Организационные стандарты контроля данных, которые мы используем
в рамках специальной службы, помогают нам постоянно повышать
качествобизнес-данных. Созданное решение не является
статичным, мы расширяем модель хранилища и наполняем его новыми
данными, чтобы бизнес-подразделения могли эффективно
решать новые отчетные и аналитические задачи».