Pénzügyi adattárház építése az Aegon Biztosító Zrt-nél. ELNÖK-IGAZGATÓ SEBESTYÉN ZSOLT

Hasonló dokumentumok
2011. November 8. Boscolo New York Palace Budapest. Extrém teljesítmény Oracle Exadata és Oracle Exalogic rendszerekkel

SAS Enterprise BI Server

ADATTÁRHÁZ MENEDZSMENT ÉS METAADAT KEZELÉS

Exadata, a világ leggyorsabb adatbázisgépe

Mérésadatgyűjtő rendszer Oracle Database Appliance alapon. Szabad Miklós vezérigazgató-helyettes XperTeam ZRt. Budapest, Róbert Károly krt. 59.

Self Service szekció. XXVIII. Budapesti Menedzsment és Controlling Fórum. Havas Levente. Budapest, május 26. IFUA Horváth & Partners

Oracle Enterprise Metadata Management

Self service reporting fogások, technikák és megoldások controllereknek, nem csak Excel alapon

Önkiszolgáló BI infrastruktúra az adatvezérelt teljesítménymenedzsmentben

Teljeskörű BI megoldás a gyakorlatban IBM eszközök használatával, Magyarországon

Adattárház kialakítása a Szövetkezet Integrációban, UML eszközökkel. Németh Rajmund Vezető BI Szakértő március 28.

BI megoldás a biztosítói szektorban

Data Integrátorok a gyakorlatban Oracle DI vs. Pentaho DI Fekszi Csaba Ügyvezető Vinnai Péter Adattárház fejlesztő február 20.

Adattárház és BigData Szimbiózisa. Baranyi Szabolcs IM Technical Sales

Döbrönte Zoltán. Data Vault alapú adattárház - Fél óra alatt. DMS Consulting Kft.

Szemléletmód váltás a banki BI projekteken

Hogyan lehet megakadályozni az üzleti modellezés és az IT implementáció szétválását? Oracle BPM Suite

Pénzügy, számvitel. Váradi Mónika

Adatbányászat és Perszonalizáció architektúra

BEVEZETÉS AZ ADATTÁRHÁZ AUTOMATIZÁLÁSBA

A webanalitika változó világa 4 felvonásban

Kővári Attila, BI projekt

Valós idejű megoldások: Realtime ODS és Database In-Memory tapasztalatok

Papp Attila. BI - mindenkinek

Analitikai megoldások IBM Power és FlashSystem alapokon. Mosolygó Ferenc - Avnet

Oracle SQL Developer Data Modeler és a DW adatmodellezés. Gollnhofer Gábor Meta Consulting Kft.

Van-e ingyen-ebéd? Avagy mire elég a nyílt forráskodú Pentaho? Fekszi Csaba Ügyvezető október 4.

Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás

Piaci körkép és szállítók

Microsoft SQL Server telepítése

A USER Kft - mint Open Text partner - bemutatása

Az adatvagyon kezelés és a metaadatok. Gollnhofer Gábor DMS Consulting

SAP tanfolyam értékesítés, termékstratégia. Berczik Márton, SAP Hungary Kft. ELTE, április 9.

ADATTÁRHÁZAK MINŐSÉGBIZTOSÍTÁSA

<Insert Picture Here> Közeli jövőkép az üzleti intelligenciáról

Exalytics. Fekete Zoltán, principal sales consultant ORACLE PRODUCT LOGO. Month, Day, Year Venue City

1 Copyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

ETL keretrendszer tervezése és implementálása. Gollnhofer Gábor Meta4Consulting Europe Kft.

Big Data adattárházas szemmel. Arató Bence ügyvezető, BI Consulting

Oracle adatkezelési megoldások helye az EA világában. Előadó: Tar Zoltán

STANDARD DEVELOPMENT U.L. FACTORY SYSTEMS GROUP IT DEPARTMENT

Tenant szeparáció Exadata platformon Koncepció

Klotz Tamás earchitect Oracle

A tudás handrendbe állítása, azaz SPSS PES

Szabálykezelés a gyakorlatban

<Insert Picture Here> Cloud, Oracle tervezett célrendszerek, Exadata Database Machine adatbázisgép Fekete Zoltán, Principal sales consultant

BI modul a lízing üzletágban márc. 21. Előadó: Salamon András

GENERÁCIÓS ADATBÁZISOK A BIG DATA KÜLÖNBÖZŐ TERÜLETEIN

Data Vault 2.0 és az Oracle DW/BD referencia architektúra. Gollnhofer Gábor Meta Consulting Kft.

Cloud computing. Cloud computing. Dr. Bakonyi Péter.

Hiperkonvergens infrastruktúra. Brenner Zoltán rendszermérnök

Vodafone ODI ETL eszközzel töltött adattárház Disaster Recovery megoldása. Rákosi Péter és Lányi Árpád

Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter

2013. Október 17. PROJEKTMENEDZSMENT ÉS IT SZERVEZETEK LEGFŐBB KIHÍVÁSA. Minden jog fenntartva! PROVICE

Közösség, projektek, IDE

IT trendek és lehetőségek. Puskás Norbert

VÁLLALATI INFORMÁCIÓS RENDSZEREK. Debrenti Attila Sándor

Érettségi tétel az IT vizsgán: Felhő

2016. április 21. Hotel Aquincum

Az INSPIRE előírásai szerinti hazai téradatok szolgáltatásának, forgalmazásának megoldandó kérdései. GIS OPEN konferencia

Üzleti intelligencia eszköztár a SAS 9.2 platformon

Önkiszolgáló BI Az üzleti proaktivítás eszköze. Budapest,

Oracle TTS migrációs technológia használata

Oracle Middleware megoldások helye üzleti esettanulmányokon keresztül bemutatva, különböző iparágakban

<Insert Picture Here> Jelentéskészítés és elemzés térképes megjelenítési támogatással Location Intelligence

DW/BI rendszerek kialakítása bevezetői szemszögből. Gollnhofer Gábor - Meta Consulting Kft.

Pentaho 4: Mindennapi BI egyszerűen. Fekszi Csaba Ügyvezető október 6.

Lépésről lépésre - a siker útján

SAS szoftverek felhasználási lehetőségei a felsőoktatásban

Oracle Enterprise Manager: Az első teljesértékű felhő üzemeltetési megoldás

Rendszermodernizációs lehetőségek a HANA-val Poszeidon. Groma István PhD SDA DMS Zrt.

MMK-Informatikai projekt ellenőr képzés 4

Cloud computing Dr. Bakonyi Péter.

TOGAF elemei a gyakorlatban

Informatikai Tesztek Katalógus

A hibrid DB cloud biztonsági eszköztára. Kóródi Ferenc Budapest,

Magyar Posta központi Oracle infrastruktúrája VMware alapokon

Oracle EBS Dilemmák GE Capital International Budapest Bank. Slezák András

Segítség, összementem!

Feltörekvő technológiák: seam, drools, richfaces és társai a JBossban

Hogyan növelje kritikus üzleti alkalmazásainak teljesítményét?

Oracle E-Business Suite auditok tapasztalatai. Gáspár Gyula Senior Manager Oracle License Management Services, Central Europe április 6.

Nagy adattömbökkel végzett FORRÓ TI BOR tudományos számítások lehetőségei. kisszámítógépes rendszerekben. Kutató Intézet

Felhőszolgáltatások megvalósítása PureSystems eszközökön

Alkalmazásokban. Dezsényi Csaba Ovitas Magyarország kft.

Takács Gábor mérnök informatikus, okl. mérnöktanár

IBM Váltsunk stratégiát! Budapest, 2012 november 14. V7000

IBM Power 550 Express szerver

Ügyfél- és címadatok feldolgozása Talenddel

Hatékony iteratív fejlesztési módszertan a gyakorlatban a RUP fejlesztési módszertanra építve

Konszolidáció és költségcsökkentés a gyakorlatban. Az Országos Tisztifőorvosi Hivatal Oracle adatbázis konszolidációja

Vezetői Összefoglaló. Állami Hivatalok számára

Soltész Gábor. Önéletrajz Budapest, Lechner Ödön fasor em 26. a.

Fejlesztési projektek menedzselése IBM Rational CLM termékekkel. Ker-Soft Kft. Kaszás Orsolya - üzleti tanácsadó

<Insert Picture Here> Oracle üzleti intelligencia

Strausz János. Cisco Magyarország Február Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. 1

Data Governance avagy adatvagyon kezelés Rövid bevezető. Gollnhofer Gábor DMS Consulting

Oracle9i Alkalmazás Szerver Üzleti folyamat integráció. Molnár Balázs Vezető értékesítési konzultáns Oracle Hungary

Data Governance avagy adatvagyon kezelés Rövid bevezető. Gollnhofer Gábor DMS Consulting

Oracle cloudforgatókönyvek

Átírás:

Pénzügyi adattárház építése az Aegon Biztosító Zrt-nél ELNÖK-IGAZGATÓ SEBESTYÉN ZSOLT +36-30-385-14-05 sebestyen.zsolt@bpc.hu

Mivel foglakozunk? Üzleti folyamat Egyedi ügyviteli rendszerek fejlesztése Core biztosítói rendszer fejlesztése Workflow Adat tárolás Adattárház építése Data Vault modellezés ETL Üzleti előny BI kiaknázás Prediktív analízis, pénzügyi tervezés

Bemutatkozás számokban ZRT. alakulás éve 2011 2011 IBM Cognos Év üzleti partnere 2012 IBM Cognos Év üzleti partnere 2014 IBM Cognos Év üzleti partnere IBM Cognos BI 10 fő (alkalmazott)(minősítés 28 db) DWH szakértő 13 fő (alkalmazott) Szoftverfejlesztés 18 fő (alkalmazott)

Referenciák

Az Aegon termék portfolió Balesetbiztosítás Utasbiztosítás Életbiztosítás Befektetési Kockázati Vállalati vagyon biztosítás Gépjármű biztosítások Csoportos életbiztosítás Nem biztosítási termékek LTP Önkéntes nyugdíj Viszontbiztosítás Lakásbiztosítás

Kiválasztási folyamat Több mint fél éves előkészítés Kiírás, több mint 30 első körös meghívott 6-os shortlist Prezentációk, bemutatók, árak

Megrendelői siker kritériumok MNB jelentések Adattárház alapú főkönyvi feladás Kontrolling elemzések Aktuáriusi számítások támogatása Önkiszolgáló BI Mindezt egységesített analitikával, több mint 10forrás rendszerből

Másodlagos célok Gyorsabb zárási folyamat Gyorsított tartalék számítások Egyszerűen auditálható, transzparens folyamatok Integrált Data Governance, Data Quality Managements Önkiszolgáló riporting, dashboarding Adatbányászati támogatás Data Science Experience Aktuáriusi számítások támogatása Beépített R támogatás

Mivel nyert a BPC Zrt.? Biztosítási szakma ismerete Reporting szaktudás Adattárház szaktudás MNB jelentések készítése, követése Több mint 15 éves biztosítástechnika rendszer fejlesztésében szerzett tapasztalat

One more thing És még egy dolog A nyertes ajánlatunk nem tartalmazott hardver és adattárház adatbázis szoftver licenceket Kiderült, hogy a szükséges licenc igen drága Ekkor ajánlottuk az IBM appliance lehetőségét Megcsináltunk egy proof of concept feladatot IBNR tartalék számítás volt, amely az eredeti környezetben 6 órán keresztül futott Az IBM appliance környezetben a kérdéses számítás 1 perc! Az IBM appliance hardverrel együtt olcsóbb volt mint a konkurrens szoftver termék.

HW SW környezet Reporting IBM Cognos Analytics Data Governance IBM InfoSphere Information Governance Catalog ETL IBM InfoSphere Data Stage Adattárház IBM Integrated Analytic System

HW SW környezet Reporting IBM Cognos Analytics Data Governance IBM InfoSphere Information Governance Catalog ETL IBM InfoSphere Data Stage Adattárház IBM Integrated Analytic System

Hagyományos adattárház komplexitás

Appliance egyszerűsített adattárház

1 Erőmű az adattárházhoz 2X - 5X Powered by RedHat on Power X86-os géphez képest 4x több szál magonként, 4x nagyobb memória sávszélesség, 4x több cache memória IBM Flash Storage Az alapértelmezett Flash tároló a hardveres gyorsító architektúrával közelít az in memory sebességhez POWER Tiered Storage Technology Több hőmérsékletű tárolás, a forró adatok az extrém gyors Flash, míg a hidegebb adatok a gazdaságos merevlemez alapú tárolóba kerülnek Designed For Massively Parallel Performance Memory Optimized In memory BLU columnar technology Data Skipping Skips unnecessary processing of irrelevant data Actionable Compression Patented technique that preserves order so data can be used without decompressin PL/SQL compatibiltity

IBM Integrated Analytics System configurations IBM Power 8 S822L 24 core server 3.02GHz TMS 900 Flash systems In-place Expansion Tiered storage Mellanox 10G Ethernet switches Brocade SAN switches M4001-003 1/3 Rack M4001-006 2/3 Rack M4001-010 Full Rack M4001-020 2 Racks M4001-040 4 Racks Servers 3 5 7 14 28 Cores 72 120 168 336 672 Memory 1.5 TB 2.5 TB 3.5 TB 7 TB 14 TB 1 16 User capacity (Assumes 4x compression) 64 TB 128 TB 192 TB 384 768 Business Process Consulting_Pénzügyi adattárház_vezetői összefoglaló_20171212

A Db2Wh BLU gyorsító Az IBM Research & Development páratlan innovácója Next Generation In-Memory In memory Oszlop folytonos feldolgozás és dinamikus adatmozgatás a tároló rétegről C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Analyze Compressed Data A szabadalmazott tömörítési technika megtartja a sorrendet, az adat a kitömörítés nélkül is használható Encoded CPU Acceleration Több magos feldolgozás, egyutasítással több adat SIMD (Single Instruction Multiple Data) Data Skipping Az irreleváns adatok átlépésével kihagyjuk a szükségtelen műveleteket Instructions Data Results

1 MACHINE LEARNING READY Beépített Spark és DSX az interaktív és csoportos Data Science képességekhez Built-in Jupyter Notebooks for visualizing and coding on data science tasks using Python, R, & Scala. Built-in RStudio with Spark embed parallelizes & accelerates data science tasks using Sparklyr and dplyr libraries. Full Integration with Tools for Model Building and Scoring IBM SPSS, SAS, Open Source R, Fuzzy Logix Data mining, prediction, transformations, statistics, spatial, data preparation for predictive and prescriptive in-place analytics Full Integration with Tools for BI & Visualization IBM Cognos, Tableau, Microstrategy, Business Objects, SAS, MS Excel, SSRS, Kognitio, Qlikview Full Integration for Custom Analytics Open Source R, Java, C, C++, Python, LUA For additional value Self Service Data for new Discoveries Full Integration with InfoSphere Governance Catalog

HW SW környezet Reporting IBM Cognos Analytics Data Governance IBM InfoSphere Information Governance Catalog ETL IBM InfoSphere Data Stage Adattárház IBM Integrated Analytic System

InfoSphere DataStage A beépített funkciók lehetővé teszik, hogy kódolás nélkül vizuálisan tervezzük meg az adatfolyamokat Támogatja a batch és a valós idejű feldolgozásokat Újra felhasználható komponenseket készíthetünk, amelyek más jobokban ismét felhasználhatunk Teljes körű, metaadat-vezérelt ETL funkcionalitás Teljes körű csapatmunka támogatás Támogatja és integrálja a különböző adatforrásokat Integrate, transform and deliver data on demand across multiple sources and targets including databases and enterprise applications Load Join Lookup Transform Load Dataset

Transzformációs stagek Több mint 50 előre beépített transzformációs és adatfeldolgozó stage-gel rendelkezik, elősegítve a gyors munkavégzést Számos beépített függvénnyel rendelkezik a bonyolultabb transzformációs logika egyszerű elkészítéséhez Az egyszerűen használható stagek gyors testreszabást tesznek lehetővé C++ és JAVA segítségével bővíthető a funkcionalitás

DataStage szekvenciák Dinamikus munkafolyamatok is definiálhatóak Külső folyamatokat indíthatunk és komplex kiértékeléseket is végezhetünk Haladó funkciók, mint például a ciklusok készítése is támogatott

Párhuzamosítás Folyamat szintű párhuzamosítás Partíció szintű párhuzamosítás A fejlesztő által készített job A végrehajtás során pedig a több példányban futó job

InfoSphere QualityStage Adatminőség ellenőrző folyamat a tiszta, szabványosított és egyedi információkhoz Vizuális eszközök segítenek az egyes szabályok és a hozzájuk tartozó logika kialakításához Intuitív felhasználói felület a gyorsabb fejlesztésért és karbantartásért Zökkenőmentes integráció az DataStage programmal Rules Development Toolkit Summary Reporting on Data Standardization Visual Match Rule Design

HW SW környezet Reporting IBM Cognos Analytics Data Governance IBM InfoSphere Information Governance Catalog ETL IBM InfoSphere Data Stage Adattárház IBM Integrated Analytic System

Information Server Az InfoSphere portfólió egyedülálló szinergikus értékkel rendelkezik, melynek köszönhetően vállalkozás hatékonyabbá és gyorsabbá válik. Költségei és kockázatai csökkennek, így javítva üzleti eredményességét. Segíti a gyorsabb értékteremtést: A komponensek mély integrációja Hozzáférés a központi tudástárhoz IT és az üzlet együttműködését segítő eszközök A gyors élesítést segítő funkciók

Information server A teljes adatintegrációs folyamat támogatása Import Industry Data Models Exchange Data Structures Services Oriented Architecture InfoSphere Data Architect Populate Link Information Services Director Deploy Common Enterprise Vocabulary Search and Profile Source Data Map Sources to Target Model Transform and Cleanse Information Governance Catalog Share Information Analyzer FastTrack DataStage and QualityStage Share Share Share 27 Metadata Server Active Cross-Platform Administration, Management and Reporting Business Process Consulting_Pénzügyi adattárház_vezetői összefoglaló_20171212

Information Governance Catalog Elősegíti az üzlet és informatika hatékonyabb kommunikációját egy közös üzleti szótár létrehozásával Rálátást biztosít az üzleti összefüggésekre Nagyobb bizalom és elfogadottság az információk kontextusba helyezése révén Összekapcsolja az üzleti fogalmakat a technikai eszközökkel Adatszótárhoz való hozzáférhetőség számos eszköz segítségével Information Governance Catalog Browser InfoSphere Glossary Anywhere REST API (bármely alkalmazásba történő integráció) Blueprints Glossary Anywhere Smart Hover Taxonomy Business Terms

Information Governance Catalog Segít a változáskezelési kockázat felmérésében és enyhítésében Támogatja a vállalati információk hatékony kezelését az adatok, adatmodellek és a BI tartalom változásainak nyomon követhetősége révén Vizsgálhatóak az Information Server és a nem IBM eszközök közötti függőségek Testreszabott lekérdezések készíthetőek Policies and Rules Queries Lineage 29 Business Process Consulting_Pénzügyi adattárház_vezetői összefoglaló_20171212

Az Information Governance Catalog segítségével... Függőségeket és kapcsolatokat vizsgálhatunk: Nyomon követhető az információ áramlása az adatbázisoktól az ETL folyamatokon keresztül a BI riportokig Megérthetjük az adatbázis táblák és oszlopok tartalmát A lineage (származás) segítségével meghatározható, hogy az adatok honnan származnak, vagy hova tartanak. Az impact (behatás) analízis segít megérthatjük a függőségeket, valamint a töltési folyamatok, vagy oszlopok változtatásának hatásait A futáskori meta adatok vizsgálatával megtudjuk, hogy egy folyamat futtatása hány sort érintett és sikeres volt-e

HW SW környezet Reporting IBM Cognos Analytics Data Governance IBM InfoSphere Information Governance Catalog ETL IBM InfoSphere Data Stage Adattárház IBM Integrated Analytic System

Történelem

Kvíz I. Cognos

Kvíz II. Cognos

Kvíz III. Cognos

Köszönöm a figyelmet! SEBESTYÉN ZSOLT ELNÖK - IGAZGATÓ +36-30-385-14-05 sebestyen.zsolt@bpc.hu 36