О культуре работы с данными

БАНКОВСКАЯ ТЕМАТИКА  О Категория:  БАНКОВСКАЯ ТЕМАТИКА MDM, НСИ, DQ
Опубликовал:         26.02.2021               print

Президент Dama International Питер Эйкен (Peter Aiken) регулярно выступает на вебинарах Dataversity. Свои доклады он сопровождает яркими информативными слайдами. Привожу переведенный пример одного из выступления Питера на тему готовности организации к изменениям, где он подчеркивает важность корпоративной культуры обращения с данными.



Представленные формулы подтверждаются в жизни. Так, на одном из недавних проектов мне довелось наблюдать, как высокомотивированная команда профессионалов с богатым бэкграундом и достаточными ресурсами даже при наличии плана действий, но отсутствием стратегического видения со стороны заказчика путалась в хаотичном потоке слабосвязанных задач. В другом случае нехватка опыта и базовых знаний у молодых специалистов для выполнения аналитических упражнений вызывало беспокойство за работоспособность серверов и BI-приложений. Слабая мотивация, низкая вовлеченность сотрудников - одна из причин медленного развития хранилища данных в отдельных компаниях.


Когда же есть отчетливое понимание ситуации и перспективы, есть стимул вкладываться, опыт, навыки, достаточен минимум ресурсов, продуман и прописан план действий, то даже самый рутинный проект решается успешно. Одним из таких проектов, как инициатива снизу, был проект по развертыванию и 4-х летней эксплуатации системы мастер-справочников в подразделении потребительского кредитования Альфа-Банка, г. Москва. Вот как наш проект охарактеризовали коллеги из банка и корпорации Microsoft.



В Альфа-Банке данные систематизируют в справочниках с помощью Microsoft Master Data Services (MDS), повышая эффективность и минимизируя операционные риски.
Банку критично нужна качественная отчетность, которая базируется на согласованных между собой и вовремя актуализированных данных. В этой связи мастер-данные в справочниках (MDM – Master Data Management) – неотъемлемая часть хранилища и отчетности, считают в Альфа-Банке. В 2014 году здесь отказались от привычных файлов Excel в пользу MDS, чтобы решить проблему ведения договорной базы с партнерами. В системе, охватывающей всю страну, регистрируются договоры по потребительскому кредитованию и по всему партнёрскому каналу, зарплатным проектам, централизованно фиксируются все вносимые изменения, схемы мотивации и т.п.


Качественный скачок

Миграции в MDS предшествовала утомительная работа с данными в локальных Excel-файлах, где хранился, в том числе, справочник более 200 тысяч торговых точек. Всю информацию вносили вручную, и эта рутинная задача подразумевала значительные риски ошибок в силу человеческого фактора. Например, могли «вылезать» нестыковки из-за несвоевременного обновления, опечаток, лишних пробелов, написания в разных кодировках, нарушения согласованности данных и прочее. Поддерживать системообразующие данные в локальных Excel-файлах становилось всё более трудозатратно. А от ошибок в конечном итоге страдали контрагенты – при том, что Банк должен быть абсолютно надежен не только как хранилище денег, но и как хранилище данных, комментирует Алексей Яблоков, начальник Управления развития бизнеса массового сегмента Альфа-Банка.


Повысить качество данных и минимизировать ошибки помогает решение MDM. В быстрой реализации проекта были максимально заинтересованы сами бизнес-сотрудники. Перенос всей ранее собранной информации и потребовал от них дополнительных усилий, но на коротком промежутке времени. В ходе двух недельной миграции данные из Excel формализовывали, преобразовывали и загружали в MDM. Процессом структурирования, формализации, очистки данных по торговым точкам занимались три человека, которые осуществляли массовую правку. При подготовке внутренних справочников их «пристыковывали» к общестрановым справочникам, максимально используя доменные атрибуты. Потребовалась синхронизация, в том числе, с данными HR – так как сотрудники могут менять фамилию или увольняться, и все это требует внесения обновлений. Теперь данные, собираемые из разных систем в «сыром» виде, сразу приводятся к эталонным.


Нулевые затраты

Выбор Microsoft для развития MDM системы был обусловлен доступностью продукта – для Альфа-Банка он сразу же шел «в коробке» и не требовал новых инвестиций. Просматривался простой сценарий внедрения и перехода, не перегружающий OPEX.


Интерфейсом взаимодействия пользователей при работе с MDS остается Excel. С привычным инструментом могут работать обычные пользователи. Достаточно просто было показать им, как извлекать и публиковать данные, чтобы они быстро включились в рабочий режим. Уже в ходе реализации проекта подкупил быстрый и наглядный эффект. Вся проработка заняла буквально две недели, за которые была сформирована структура первых пробных таблиц. Внедрение стартовало сразу же. В течение месяца была проработана договорная база, проведено первичное наполнение справочников, заложены бизнес- правила проверки данных. Первая половина справочников (примерно 60 шт.) была введена в эксплуатацию в течение 2014 г., остальные – в 2015-2016гг.


Отдельно участников проекта впечатлил отклик вендора на рекомендации по улучшению и доработке продукта. В новых версиях MDS эксперты Альфа-Банка увидели реализацию запрашиваемых ими изменений. Функционал рос на глазах, и такая обратная связь усиливала эффект проекта, повышая удобство и эффективность работы.


«Невозможно было представить, что такая огромная компания, как Microsoft, и такой огромный Банк, как «Альфа», могут совместно реализовать какое-то изменение для конкретной цели, - комментирует Дмитрий Жиздюк, старший вице-президент, директор по развитию массового сегмента Альфа-Банк. Раньше было готовое решение, на которое нельзя было повлиять, и были потребности клиента, который не вполне могли их решить. Сегодня мы видим, как корпорация слышит своего заказчика и вносит изменения под его задачи. Это формирует принципиально иное отношение к продукту, который уже не «высечен в камне». Пусть реализуется не всё и не сразу – важно, что пожелания слышат и через какое-то время воплощают. А значит, дальше продукт будет ещё лучше и ближе к конкретно нашим потребностям. Это настоящий прорыв».


Новые возможности

Сегодня со справочниками (всего их 130) работают пользователи отчетности из самых разных подразделений Банка. Цена ошибки в справочных данных может выражаться в миллионах долларов, поэтому качество данных так важно. Организован многопользовательский режим доступа к системе. При этом есть специальная «буферная» зона, которая позволят передавать данные между подразделениями. Скажем, одни сотрудники загружают некоторые данные на сервер, где их могут обработать коллеги и потом вернуть обратно.


Благодаря системе теперь можно очень быстро вносить изменения, которые требуются бизнесу. Например, при корректировке процентных ставок перевыпуск продуктов раньше занял бы много времени и ресурсов, а ручная работа в Excel повлекла бы ошибки и «сюрпризы» на этапе расчетов. С MDS эта задача решается в течение дня. Быстро вносятся изменения внутри розницы и зарплатных проектов. Причем сопровождение справочников поэтапно передается в региональные подразделения в г. Ульяновск и Барнаул. Система позволяет делать это безболезненно и без потери качества для бизнеса. Структура справочников организована так, чтобы обеспечить работу без сбоев и без зависимости от конкретных сотрудников.


«Благодаря MDS быстрорастущему банковскому бизнесу не потребовалось наращивать штат и ФОТ, что было бы необходимо в случае продолжения работы с локальными Excel-файлами. При этом существенно ускорились процессы взаимодействия с партнерами. Система обеспечивает возможность соответствовать требованиям Регулятора и снижает различные операционные, репутационные риски», - комментирует Алексей Яблоков.


Структурируй всё

Созданное в Альфа-Банке решение позволяет глубже взглянуть на клиента, на весь его опыт взаимодействия с Банком - начиная с того, в какую точку он пришел и какой продукт взял, до оценки его доходности. Правильно выстроить все эти связи было огромной работой.


Главное - повысилась ответственность персонала за корректность вносимых данных, которые затем поступают в отчетность. Теперь сотрудники работают со справочниками более дисциплинированно. Больше нет «своих» или «не своих» ошибок – любая из них «выстрелит» в едином поле для всех. Чтобы потребителям данных уходили только правильные записи, в конце рабочего дня операторам приходят уведомления по электронной почте о внесении исправлений. Кроме того, в систему заложены определенные правила проверки, которые помогают не допускать многих ошибок на этапе ввода и подсказывают правильные сценарии введения данных. Это повышает качество аналитической отчетности, которая может актуализироваться в автоматическом режиме.


Собранные в справочниках данные регулярно обогащаются. Например, можно подключить географическое распределение клиентов, собрав данные из официальных статистических источников. Это позволяет повысить качество сервиса и сделать его удобнее, за счет упрощения навигации. Оформляя заявку в интернете, клиент может получить адреса оптимально расположенных для него точек продаж и может выбрать ближайшую, чтобы подписать там кредитный договор.


Качественные справочники помогают Альфа-Банку выстраивать модель универсального продавца, когда для клиента организация выступает одним окном, где собрана вся необходимая информация. Таким образом, можно убрать возможное раздражение от запросов одних и тех же данных от разных сотрудников банка. В итоге повышается лояльность и снижается отток, а Банк не теряет деньги.


«Если раньше клиенту предлагалось выбрать любые две опции из трех возможных – быстро, качественно и дешево, то сегодня ему нужны все три. А значит, прежние решения и технологии больше не работают, они не обеспечивают нужной скорости, гибкости и поддержки изменений. Новая система, которая отвечает на все запросы клиентов, позволяет не просто не тормозить процессы, но даже ускоряет их и делает эффективнее», - резюмирует Дмитрий Жиздюк.


За счёт чего качество справочников?

Качество справочных данных обеспечивается технологическими и организационными мерами.

  1. Технологические:
    • • Нормализация сущностей - приведение к 3-ей нормальной форме (3NF), ссылочная целостность;
    • • Требование обязательности заполнения атрибутов, которые должны быть обязательно заполнены;
    • • Для каждого атрибута каждой сущности - минимум 2 правила проверки: правила на уровне отдельного атрибута, зависимости значений атрибутов записи;
    • • Проверки соблюдения согласованности данных атрибутов разных таблиц (custom funtions);
    • • Автоматические правила преобразования данных при сохранении в базе MDS (приведение к единому регистру букв, отсечение концевых пробелов, конкантенация или автозаполнение полей по условию и др.);
    • • В хранилище данных отдаются только записи, успешно прошедшие все бизнес-правила проверки; в конце рабочего дня все проблемные записи должны быть разрешены, система понятных бизнесовых e-mail уведомлений об автоматических проверках;
  2. Организационные:
    • • Персональная ответственность бизнес-коллег, являющихся и носителями экспертизы по ведомым справочниками и стюардами данных;
    • • Публичность данных (принцип 4-х и более глаз);
    • • Вовлеченность бизнес-коллег в общее дело (с такими я бы пошёл в разведку):
      Шестаков Дмитрий - руководитель направления Управления продаж кредитных продуктов по г.Москва,
      Шлапак Юрий - руководитель направления Дирекции развития бизнеса потребительского кредитования и стратегических партнёрств,
      Толстова Зарина - начальник отдела оформления партнёрских отношений, и все 10 человек отдела,
      Кузнецова Анна - руководитель направления Упраления по развитию розничной сети,
      Бекова Лариса - начальник отдела
    • • Использование и обогащение государственных справочников и данных внешних официальных сервисов (ОКВ, ОКСМ, КЛАДР [ФИАС], MCC, ДУЛ, ОКОПФ, СПАРК).


Энергия идеи   dvbi.ru                    Последнее изменение: 2021-03-02 14:13:03Z         Возрастная аудитория: 14-70         Комментариев:  0
Теги:  Методология DWH BI Справочники
Связанные статьи:

Пожалуйста, проголосуйте и ниже поставьте лайк:   rating
2 2 0


  Comments


Следующая статья:    Модель потоков данных в SAP PowerDesigner
Предыдущая статья:  Виды реляционных моделей данных