Использование индустриальной модели банковского хранилища данных с использованием IBM BDW на примере отчетности в МСФО ЗАПРОГРАММИРОВАННЫЙ УСПЕХ www.iba.by. - презентация

1 Использование индустриальной модели банковского хранилища данных с использованием IBM BDW на примере отчетности в МСФО ЗАПРОГРАММИРОВАННЫЙ УСПЕХ апреля 2013

2 Бизнес - Метаданные Стандартизация модели данных 75% успеха зависит от методической проработки семантики данных специалистами предметной области, т.е. от бизнес– метаданных (Gartner) Бизнес–аналитика как основной потребитель КХД основана на описаниях данных в терминах предметной области Зачем изобретать велосипед?

3 Бизнес - Метаданные Бизнес-метаданные включают Термины и категории предметной области, их классификации (глоссарий и концептуальная модель) Перечень и описание измерений и фактов, многомерные модели показателей (кубы) Связи терминов, описаний показателей, измерений, логических моделей Представление семантических слоев пользователей для витрин данных Точность и единицы измерения значений показателей Логические модели компонентов КХД и источников данных Бизнес-правила контроля и очистки данных Формулы (алгоритмы) расчета производных показателей

4 Бизнес - Метаданные Проблемы качества данных Многие проекты интеграции данных потерпели неудачу из-за недостаточного качества данных. Контроль и очистка данных для их согласования решают лишь малую часть проблем качества данных. Большая часть проблем заключается в отсутствии единого понимания предметной области и в разной интерпретации бизнес–правил, в фрагментарном покрытии предметной области и несогласованности уровней детальности, несовместимости справочников Качество данных зависит от их применения. Кроме усилий по очистке данных требуются методическая проработка, согласование терминов, структуризация и алгоритмизация каталога показателей на основе многомерной модели.

5 IBM BDW Стандартная индустриальная модель IBM BDW Решение создано специально для финансовых организаций, более 100 человеко-лет исследований и разработок Покрытие всего спектра аналитических задач банка Позволяет использовать подход «от бизнеса» при построении аналитического хранилища Использован опыт более 200 финансовых организаций по всему миру Экономит затраты на анализ за счет наличия готовых моделей и шаблонов Наличие отработанной методологии поэтапного построения решения Корпоративная терминология, связь ИТ и Бизнес терминологии Постоянная работа по совершенствованию моделей, в т.ч. учет будущего развития требований законов ( Basel II/III, IAS, Sarbanes Oxley, AML) – всегда идти в ногу со временем.

6 Определяет отраслевые термины понятным бизнес-языком и группирует их в категории; Единая терминология помогает понимать информацию одинаково, а также устанавливать ее связь с ИТ-системами; Ведение глоссария самими бизнес-пользователями; Содержит такие аттрибуты как название, описание, формула расчета, итд; Поддержка связей между терминами, синонимов, итп; Поддержка жизненного цикла и статуса терминов (Candidate, Accepted, Standard, Deprecated). Бизнес-глоссарий

7 Определение и группировка бизнес-информации, требуемой для решения определенных бизнес-задач, определение бизнес метрик (фактов) и разрезов анализа (измерений); Готовые шаблоны решений для более чем 140 бизнес-задач, более 1780 многократно используемых финансовых измерений (показателей) и cвыше 380 многократно используемых финансовых размерностей; Позволяют бизнес пользователям полностью выразить требования к аналитике и используя бизнес-терминологию. Аналитические требования

8 Соответствие корпоративной терминологии и требований внутренних либо внешних источников; Используется для поддержки соответствия регулятивным требованиям (например Basel II/III, IAS/IFRS, Solvency II), отраслевым стандартам (ACORD, HIPAA, SEPA, SEC US GAAP, FpML, MISMO), стандартам бизнес-архитектуры (например EPP), интерфейсам внешних систем или существующим легаси-системам. Поддерживающий словарь

9 Общая корпоративная модель хранения исторических атомарных данных в нормализованном виде, сгруппированных в 9 основных концепций: Базовая бизнес-информация о бизнес-транзакциях и событиях таких как коммуникации (Событие, Event), счета (Соглашение, Arrangement), частные лица и организации (Вовлеченная сторона, Involved party) ; Дополнительная информация о продуктах (Product), физических и виртуальных адресах (Местонахождение, Location) и физические объекты, такие как обеспечение (Элемент ресурсов, Resource Item); Дополнительные данные бизнес-условий (Conditions) и также классификация (Classification) данных. Involved Party Arrangement Event Location Resource Item Classification Condition Product Атомарная модель хранилища

10 Корпоративный репозиторий аналитических данных, содержит размерные структуры данных, организованные согласно модели Аналитических требований; Размерная модель может использоваться непосредственно аналитическими инструментами, либо ее содержимое может быть предоставлено в специализированные витрины данных, OLAP кубы и сторонние бизнес-приложения; Прослеживаемая связь с атомарной моделью на уровне метаданных; Спроектирована согласно схеме звезда - таблица фактов, согласованные измерения. Возможен экспорт данных в Cognos BI с помощью IDA/Cognos bridge Размерная модель хранилища Cognos

11 МСФО IBM Banking Data Warehouse (BDW) поддерживает Международные Стандарты Финансовой Отчетности (МСФО)

12 МСФО Banking Data Warehouse Basel IAS Корпоративное управление Экспертная оценка Core Banking Apps Фронт - системы Учетные системы Рынок … Прочие источники

13 МСФО – Структура данных Структура данных Структура данных BDW удовлетворяет всем требованиям МСФО, и была реализована в большом количестве проектов. Она всесторонне охватывает все направления бизнеса в финансовом учреждении и может быть интегрирована с приложениями других поставщиков. BDW включает в себя: итоги по бухгалтерскому учету, которые определяются из статей Баланса, БДР, Cash Flow, Отчета об изменения капитала; исторические данные измерения финансовых инструментов; классификацию, представляющую стандартное определение статей учета.

14 Соответствие стандартам Риски Планирование … ETL МСФО - Архитектура КХД Данные баланса Корректи ровки Проводки Вспомога тельные данные агрегир. данные ОТЧЕТНОСТЬ Источники Извле чение ХранилищеТрансформацияАгрегацияОтчетность

15 МСФО - Процесс обработки данных Процесс обработки данных Источники – внутренние и внешние источники всех данных, необходимых для МСФО Извлечение – процессы и технологии, необходимые для быстрого и эффективного извлечения данных из различных источников Хранилище – репозиторий, в котором собраны все необходимые данные Трансформация – область, где выполняются вычисления и преобразования, необходимые для МСФО Агрегация – область, где сохраняются агрегированные данные, необходимые для отчетности Отчетность – создание и доставка отчетности по МСФО для различных групп пользователей

16 МСФО – Поддерживающий словарь МСФО

17 МСФО – Отчет об изменениях капитала

18 МСФО – Термин Изменение капитала

19 Евгений Буря Директор отделения бизнес приложений Тел.: Спасибо за внимание! Более подробную информацию можно получить: ЗАПРОГРАММИРОВАННЫЙ УСПЕХ СП ЗАО «Международный деловой альянс» (IBA) ул. М. Богдановича, 155, г. Минск, , Республика Беларусь Тел.: Факс: