Публикации

Intersoft Lab в СМИ - истории успеха клиентов, интервью и мнения экспертов компании, обзоры рынка CPM

Хранилище данных: позитивный опыт внедрения и развития

О практических выгодах, которые были получены по итогам внедрения ХД «Контур» в банке «Санкт-Петербург» и Банке Казани – в редакционном обзоре NBJ.

Корпоративное хранилище данных обеспечивает банк информацией и позволяет оптимизировать деятельность в современных рыночных условиях

Применение консолидированных решений на основе корпоративных хранилищ информации стало сегодня обыденной банковской практикой. Наличие такого корпоративного хранилища данных стало, по сути, обязательным элементом инфраструктуры современного финансово-кредитного учреждения. В основе концепции таких хранилищ лежит идея интеграции ранее разъединенных детализированных данных, которые содержатся в исторических архивах, в единую базу.    

Поскольку хранилище данных объединяет все лучшее из информационных технологий и бизнес-практики банка, необходимо взаимодействие бизнеса и ИТ с целью постоянной координации задач и требований для успешного внедрения хранилища данных.

Построение хранилища данных – это проект, предусматривающий реализацию конкретных функций, востребованных конкретным банком-заказчиком. Зачастую на первоначальном этапе хранилища создаются для подготовки одного из видов отчетности: обязательной или управленческой, а потом функциональность хранилища начинает расширяться. Нередко поначалу создается фундамент универсального хранилища, и на основе этого фундамента реализуются функции, необходимые банку-заказчику на данный момент.

При этом эксперты говорят, что для достижения эффекта от системы хранения необходимо сразу проектировать всю инфраструктуру хранения данных, а не пытаться внедрить отдельно взятый экземпляр.

Посредством построения корпоративного хранилища данных в сочетании с системами бизнес-аналитики решаются самые разнообразные задачи. Среди них, например, такие, как анализ доходности банковских продуктов, кросс-продажи, сегментация клиентов, продуктов и рынков продаж, анализ просроченной задолженности и подготовка/корректировка скоринг-карт, подготовка отчетности по МСФО и РСБУ, расчет и анализ KPI, планирование CashFlow. 

Хранилище данных зависит от масштабов бизнеса

Выбирая платформу для автоматизации хранилища, каждая финансово-кредитная организация принимает во внимание собственные масштабы бизнеса и задачи, которые планирует решать. Здесь можно провести параллель между критериями выбора платформы для автоматизации и критериями выбора АБС. Если средние и небольшие банки, как правило, рассматривают системы, близкие к коробочным решениям и требующие стандартных аппаратных решений, то крупные ретейловые банки, исходя из своих масштабов и огромного объема накопленных и ежедневно генерируемых данных, зачастую выбирают решения от крупнейших производителей. 

Например, проект Банка ВТБ24 по созданию единого корпоративного хранилища данных, которое стало одним из крупнейших не только в России, но и в финансовом секторе Европы. Текущий объем данных в этом КХД составляет более 130 терабайт, а его архитектура допускает легкое масштабирование до сотен терабайт. Ежемесячно отчетностью, создаваемой на новом хранилище, пользуются более 10 тысяч сотрудников банка. Из них около 700 работают с хранилищем непосредственно, а среднее количество активных пользователей в день составляет более 300 человек. Исполнителем данного проекта была выбрана компания GlowByte Consulting. 

«Наряду с уже реализованными задачами, в планах финансово-кредитной организации – развитие системы отчетности в соответствии с требованиями Basel II/III, обеспечение выпуска обязательной отчетности на базе данных КХД, использование технологий Big Data для задач банка, продолжение поддержки модернизации информационных систем банка, поддержка развития сервисов кредитного конвейера», – сообщается в совместном заявлении партнеров.

Когда есть положительный результат

Безусловно, главным критерием эффективности и успешности той или иной системы хранения данных являются конкретные результаты работы, когда банк может подвести итоги и сделать выводы о результативности проекта. Именно к таким выводам пришли в банке «Санкт-Петербург». Так, в текущем году данная финансово-кредитная организация сообщила об итогах развития корпоративного хранилища данных в 2015 году, работы по организации которого начались весной 2014 года.

К основным результатам развития хранилища данных банка эксперты отнесли, во-первых, повышение доверия к данным и расширение их номенклатуры. Во-вторых, создание новых BI-отчетов для контроля обязательных нормативов и финансовых показателей банка, а также технологии подготовки консолидированной отчетности банка при присоединении других финансово-кредитных организаций. 

Банк развивает корпоративное хранилище данных (КХД) на основе платформы «Контур» разработки компании Intersoft Lab с 2014 года. В банке создана инфраструктура корпоративного хранилища данных, налажены процессы сбора первичных данных в хранилище, внедрена технология обеспечения качества данных и построена служба качества данных, развернуты аналитические витрины по кредитным портфелям для юридических и физических лиц.

«В результате основным источником формирования отчетов по кредитной деятельности стало КХД, время подготовки отчетов сократилось в несколько раз. В течение 2015 года за счет оптимизации разработчиком алгоритмов подготовки витрин данных и в результате работы «Службы качества данных» банка удалось выявить и устранить причины появления различных ошибок», – сообщается в пресс-релизе.

По заявлению партнеров, многократно возросла скорость получения данных для анализа кредитного портфеля банка, повысилось доверие к данным со стороны бизнес-пользователей.
Еще об одном проекте, связанном с построением ХД в банковской организации, сообщили в компании Intersoft Lab в конце марта текущего года. Речь идет о завершении первого этапа построения системы управления прибыльностью в Банке Казани. 

В ходе проекта была развернута инфраструктура хранилища данных на коммерческой платформе «Контур», на основе СПО Pentaho Data Integration Kettle ETL обеспечена интеграция с АБС банка, автоматизирован выпуск управленческой отчетности.

В ходе первого этапа специалисты компании-разработчика построили в банке единое хранилище для данных бухгалтерского учета, нормативно-справочной информации и информации по клиентам, настроили процедуры контроля качества данных и обеспечили выверку данных в хранилище. 

«Важной целью стартового этапа проекта было создание технологической платформы для поддержки современных управленческих технологий. Полученная в результате инфраструктура хранилища данных позволяет банку далее последовательно расширять состав данных для решения различных аналитических задач, с которыми в департамент информационных технологий обращаются и финансисты, и зарабатывающие подразделения, – заявил CIO Банка Казани Олег Бачурин. – Готовые механизмы контроля качества данных, их обогащения и интерактивного анализа позволяют существенно экономить на создании новых отчетов. Немаловажно и то, что за счет использования в проекте инструментов интеграции на основе ПО с открытым кодом достигнута оптимизация бюджета проекта».

Проект будет продолжен. Уже на следующем его этапе планируется «дополнить хранилище данными по кредитным и депозитным договорам, обеспечить подготовку аналитической отчетности по этим портфелям финансовых инструментов, автоматизировать расчет трансфертной стоимости ресурсов и аллокаций накладных расходов», – сообщают в компании Intersoft Lab. 

Мнение эксперта

Максим Астахов, 
руководитель коммерческого офиса компании Intersoft Lab

В ИТ-проектах, особенно в таких масштабных, как построение хранилища данных, банку важно начать получать значимый для бизнеса результат как можно быстрее. Опыт Intersoft Lab, успешно реализовавшей более 200 проектов построения ХД и управленческих систем, обеспечивает минимальные сроки развертывания ХД и прикладной функциональности на его основе. Благодаря готовой отраслевой модели данных сроки построения ХД по данным бухучета составляют два-три месяца, с учетом сбора данных оперативного учета – от шести месяцев, автоматизация сегментированной управленческой отчетности занимает два-три месяца, на ИТ-поддержку расчета трансфертных доходов/расходов по данным сделок потребуется три месяца, на автоматизацию модели аллокаций расходов любой сложности – три месяца, финансового планирования – четыре-пять месяцев. Результат обеспечивает наличие в составе ВРМ-платформы «Контур» тиражных высокоадаптивных приложений, спроектированных с учетом лучших управленческих практик банков.

 

Автор: Оксана Дяченко. Национальный банковский журнал (NBJ)

Источник: Национальный банковский журнал (NBJ), №6, 2016