Data Governance keretrendszer implementációja a Raiffeisen Bank Hungarynél. Zsarnoci Richárd, Vályogos Róbert

Hasonló dokumentumok
Szemléletmód váltás a banki BI projekteken

ELMÉLET ÉS GYAKORLAT

BI megoldás a biztosítói szektorban

Önkiszolgáló BI infrastruktúra az adatvezérelt teljesítménymenedzsmentben

A Projekt portfoliómenedzsment projekt iroda (PMO) alkalmazási feltételei, lehetőségei - szekció bevezető gondolatok

Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás

Pénzügy, számvitel. Váradi Mónika

Cloud computing. Cloud computing. Dr. Bakonyi Péter.

Cloud computing Dr. Bakonyi Péter.

Decision where Process Based OpRisk Management. made the difference. Norbert Kozma Head of Operational Risk Control. Erste Bank Hungary

ADATTÁRHÁZ MENEDZSMENT ÉS METAADAT KEZELÉS

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

Teljeskörű BI megoldás a gyakorlatban IBM eszközök használatával, Magyarországon

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

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

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

AZ UNICREDIT BANK HUNGARY ZRT ÉVRE VONATKOZÓ KOCKÁZATKEZELÉSI JELENTÉSE

Melyik feladatra melyik eszközt? Kontrolling eszközök összehasonlítása. Csernus Attila Vörös-Nagy Ágnes

Több mint BI (Adatból üzleti információ)

Az Oracle Fusion szakértői szemmel

Megfelelés, újragondolás a Data Governance égiszében. Mit látunk a RaDAR-on?

Önkiszolgáló BI Az üzleti proaktivítás eszköze. Budapest,

Fogalomtár bevezetése a Magyar Telekomnál

BEVEZETÉS AZ ADATTÁRHÁZ AUTOMATIZÁLÁSBA

PMO Érettségi szint és versenyelőny. Kovács Ádám

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

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

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

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

A USER Kft - mint Open Text partner - bemutatása

Az alkalmazás minőségbiztosítás folyamata Fókuszban a teszt-automatizálás

Modellezési Kockázat. Kereskedelmi Banki Kockázatmodellezés. Molnár Márton Modellezési Vezető (Kockázatkezelés)

Érettségi tétel az IT vizsgán: Felhő

Melyek az újdonságok a Microsoft Dynamics AX 2012-ben? Sasfi Imre

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

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

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

TÉRGAZDÁLKODÁS - A TÉR MINT VÉGES KÖZÖSSÉGI ERŐFORRÁS INGATLAN NYILVÁNTARTÁS - KÜLFÖLDI PÉLDÁK H.NAGY RÓBERT, HUNAGI

GE ITSG Industrial Technology Services Group

Ropogós - Oracle BI EE 12C

Vállalatirányítási rendszerek

Lehet-e projektiroda módszertan? (Egy PMO BoK kezdmény) Szalay Imre, PMP. 22. PM Fórum, április 4.

Servicedesk bevezetés tapasztalatai Nagy Gábor

Waberer s BI a BO-n túl. WABERER S INTERNATIONAL Nyrt. Szatmári Johanna, Tobak Tamás

Számlakezelés az ELO DocXtraktor modullal

VvAaLlÓóSs IiıDdEeJjȷŰű OoDdSs goldengate alapokon a magyar telekomban

Tőkekihelyezés és projektkövetés informatikája

Business Service Management Varga Zsolt NPSH operatív vezető

Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar. Tóth Béla 2015.

Az eladást támogató portfólió menedzsment gyakorlat az ericsson-ban

Oracle EBS Dilemmák GE Capital International Budapest Bank. Slezák András

Szabó Zoltán & Fehér Péter. & ITSMfMagyarországMagyarország

NYUGAT-MAGYARORSZÁGI EGYETEM VIR KOMPETENCIA KÖZPONT ÜGYRENDJE

Eladni könnyedén? Oracle Sales Cloud. Horváth Tünde Principal Sales Consultant március 23.

Integrált tervezés bevezetése (MKB Bank Zrt.)

Változások előtt hol áll a banki (adat)elemzés? Nándorfi György

Szépes Annamária február 28.

Partnertalálkozó október 3.

BI FÓRUM Üzleti Intelligencia Osztály Motto: szenvedélyünk az adat

ACCESS Befektetési Alapkezelő Zártkörűen Működő Részvénytársaság. Üzleti jelentés 2014


Újdonságok. Jancsich Ernő Ferenc

Dr. Sasvári Péter Egyetemi docens

KOGGM614 JÁRMŰIPARI KUTATÁS ÉS FEJLESZTÉS FOLYAMATA

Üzleti intelligencia - eszközöktől a megoldásokig

IT ellenőrzés feladata válság idején

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

Amit mindig is tudni akartál a Real Application Testing-ről. Földi Tamás Starschema Kft.

KOGGM614 JÁRMŰIPARI KUTATÁS ÉS FEJLESZTÉS FOLYAMATA

A Belső Ellenőrzés szerepe a jó irányítási gyakorlatok. Ivanyos János Trusted Business Partners Kft

2016. április 21. Hotel Aquincum

Az IATF 16949:2016 szerinti tanúsításra való felkészülés tapasztalatai

A kockázatkezelő feladatai az AEGON gyakorlatában Zombor Zsolt május 30.

INNONET Innovációs és Technológiai Központ

A projektmenedzser "barátai"

Integrált Kampánymenedzsment Rendszer kialakítása

IT Szolgáltatás Menedzsment az oktatási szektorban - 90 nap alatt költséghatékonyan

VÁLLALATI INFORMÁCIÓS RENDSZEREK. Debrenti Attila Sándor

EEA, Eionet and Country visits. Bernt Röndell - SES

A SOX törvény alapjai és informatikai vonatkozásai

ELO Digital Office ERP integráció

Tőkekihelyezés és projektkövetés informatikája

1) Végdátum mérföldkövei, elvárások az euró zónában és azon kívül. 3) A SEPA irányítás lehetséges változási irányai.

Határokon átnyúló Költségvetés tervezés Cognos eszközökkel

Az Open Data jogi háttere. Dr. Telek Eszter

Projekt menedzsment és kontrolling a kormányzati szektorban

Felhasználó-központú biztonság

Continuous delivery: cél a működő szoftver

A tudás handrendbe állítása, azaz SPSS PES

Lexington Public Schools 146 Maple Street Lexington, Massachusetts 02420

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

dashboard technika segítségével Dobos Zoltán IBM Business Analytics

2016 ŐSZI PROGRAMJAINK

Semi-Annual Report 2016

Az üzleti igények átültetése a gyakorlatba eszköz és módszertan: - ARIS és WebSphere megoldások együttes használata a folyamatmendzsmentben -

Best Practices for TrusBest Practices for Trusted Digital Repositories in HOPE. ted Digital Repositories in HOPE.

SAS szoftverek felhasználási lehetőségei a felsőoktatásban

Dokumentum kompozíció


Újdonságok az AX2012-ben! Hauserné Kozák Veronika

Átírás:

Data Governance keretrendszer implementációja a Raiffeisen Bank Hungarynél Zsarnoci Richárd, Vályogos Róbert

Lehetséges problémák amelyek a Data Governance bevezetését igénylik. chapter 27/06/2017 2

Üzleti döntések Tőkekövetelmény Kik igénylik, hogy rend legyen? Hatóságok és belső stakeholderek MNB zero tolerancia a kötelező jelentésekben: COREP, portfolió riportok, állományi riportok ECB: BCBS 239 11 alapelv, keretrendszer 2019.01 a megfelelés határideje Risk data aggregation capabilities, and risk reporting practice should be subject to strong governance Data Governance explicite megjelenik Tulajdonosok Management Business - Risk chapter 27/06/2017 3

Egyszerűsített IT Landscape Local DM1 Local DM2 Local DM3 Ebben a világban kell rendet rakni. Local DM4 Local DM5 Local DM6 chapter 27/06/2017 4

Hogyan értelmezzük, mi az a data governance? Wikipedia: Data governance is a set of processes that ensures that important data assets are formally managed throughout the enterprise. Data governance ensures that data can be trusted and that people can be made accountable for any adverse event that happens because of low data quality. Data governance encompasses the people, processes, and information technology required to create a consistent and proper handling of an organization's data across the business enterprise. Minden belső és külső szereplő egy adott szervezettel kapcsolatban "tisztán" szeretne látni és megbízható adatokat, riportokat szeretne kapni. Ki kell alakítani és működtetni kell azokat a technológiai és felelősségi folyamatokat amik ezt biztosítani tudják. Kell egy keretrendszer. Ez a Data Governance Ennek a 3 erőforrásnak kell olajozottan együttműködni chapter 27/06/2017 5

Miért kontrolling? Controlling reporting: az évek alatt egy nagyon magas szintű controlling riporting épült ki. Helyi controlling BI csapattal, teljes üzleti fókusszal, komoly IT és BI tudással. DWH alapú MIS rendszer Adatpiacok Cognos OLAP dashboardok (i Pad ) Profi, rugalmas folyamatokkal Az IT sokkal messzebb volt az üzlettől, nem volt eléggé rugalmas chapter 27/06/2017 6

Timeline CEO - 2015 : legyen a kontrollingon a Data Governance kompetencia központ. A DQM marad az IT n. 2015 vége: megszületett az elméleti koncepció, főbb scope elemek meghatározásra kerültek 2016 eleje: koncepció rollout, stakeholders on board : risk (6 főosztály), számvitel, kontrolling, IT, folyamatszervezés 2016 tavasz nyár eleje: intenzív worksholopolás: KPI priorizálás - heatmap, definiciós rendszer keretei, adattárház mint kályha, felelősségi rendszer 2016 augustus szeptember : elindul egy project Sponzor CEO. Commitment a vezetőktől elkerülhetetlen. chapter 27/06/2017 7

Mi van a középpontban és a scope? 1. Szervezet, definiciók, non IT folyamatok önmagukban nem segítenek. Kell az adat(bázis)integráció => legyen az adattárház az igazi kályha, ha megmaradnak a silok akkor nem lehetünk sikeresek. 2. Üzletorientált Data Governance kell, cél minél előbb adni valamit, agilis, prototipus alapú fejlesztés 3. Kommunikáció Adatintegráció, konszolidáció Adattárház & BI Technical Meta Data Definíciós tár DATA GOVERNANCE Folyamatok és szervezet DATA GOVERNANCE Törzsadat, dimenziók, hierachiák Adatminőség Data Security chapter 27/06/2017 8

Munkamódszer Logical datamodel (BDM) Prototyping IT database development (BVL) Business Glossary (BG) Több Agilis üzleti módszertan, workshop-ontémakörök logikai adatmodellezés feldolgozása a Risk átlapolva. & Finance területekkel Data A logikai Owner-ek, adatmodellel definíciók, elsődleges párhuzamosan források, prototípusok szükséges DQi-képítése meghatározása és Közös tesztelése. priorizálása a témaköröknek, mutatószámoknak (BDE) (heatmaps) Témakörök: Customer A kialakult draft Deal logikai adatmodell prototípusának elkészítése DWH alapokon DWH gap-ek feltárása Exposure (hiányzó v. hibás töltések) Prototípus összevetése Collateral a logikai modellel (előtesztelés) Past Due Securities* A prototípus alapján robusztus adatbázis fejlesztés megrendelése, véghezvitele Restructuring* (dokumentációk, minőségbiztosítás, rendszeres töltés, jogosultságok, indexek, 2-2 Üzleti workshop minden témakörre partíciók stb.) On Board: 10 főosztály (Credit Risk Management, Retail Risk BVL fejlesztés és DWH gap-ek zárása, néhol forrásrendszeri fejlesztések. Management, Integrated Risk, Collection, Workout, Accounting, Controlling, Treasury, Investment Product Center, IT) A logikai 30+ munkatárs modell karbantartására, aktív részvétele nyilvántartására Business Glossary applikáció fejlesztése 392 BDE és feldolgozása feltöltése. A tulajdonosok véglegesítik a definciókat a fizikai adatmodell tesztelésének végén. chapter 27/06/2017 9

Business Data Model (BDM) Business Data Element BDE név BDE definíció BDE felhasználás Source of Record Rendszer Adatbázis Model Melyik BDS (domain)-hez kapcsolódik a mutató? Melyik témakörhöz tartozik a mutatószám. Ki a definíciós adattulajdonos? Melyik főosztályhoz tartozik a mutatószám. Példa: BDE:: IFRS unwinding ID: 10019 BDE description: According to IFRS/HAS standards the bank P&L statements can not contain those interest and commission records which realization is uncertain. In order to exclude these uncertain incomes the bank should "suspend" this incomes. Main part of suspended incomes: interest, fees and commissions, interest accrual, penalty interests. BDE Értékkészlet Információk Értékek, értékkészletek és azok jelentése formátum BDE Governance Információk BDE BDE Folyamat/ Riport Információk Példa: Data owner: Accounting Lóránt Zsuzsanna Data domain: Profit&Loss BDE Mapping Információk Példa: Select: keovdan as basic_number, kedlr as deal_id, t.kebrnm t.kedlp t.kedlr as counterparty_id, kehi, ketype dql_type, sum(t.ifrs_suspended_amt_huf) as suspended From acd.ai_fuggkam_r_ke_analytic t Példa: Cognos Controlling Reports (10002,10003,20003) Calculation: part of Gross Income, Net Asset Margin, CMI Def.created: 2010.10.01. Hoigyan használjuk ezt az adatot? Milyen folyamatok épülnek rá? Mely kalkulációban használjuk ezt az adatot. Hol és hogyan riportoljuk az adott információt? chapter 27/06/2017 10

Business Glossary Központi, közös tárhelyet biztosít a Business Data Modellben szereplő üzleti definícióknak. A Business View Layer (DWH alapú) riport adatbázis üzleti tartalmát biztosítja. Hozzárendeli az üzleti definíciókat és csoportokat a felelős kollégákhoz = Data Definition Owners. Segíti a jövőbeni fejlesztéseket az egzakt definíciók révén. Csökkenti az adatok rossz felhasználásából, félreértéséből fakadó kockázatokat. Hozzájárul a szervezet adatvagyonának növeléséhez. Segíti a szervezet data governance koncepcióját. chapter 27/06/2017 11

Business Glossary Saját fejlesztésű, rugalmas, költséghatékony APEX applikáció Felhasználói szintű jogosultságkezelés (BDE-k szerkesztése is jogosultsági mátrixhoz kötött). Széleskörű szűrési lehetőségek. Interaktív könnyen kezelhető rendszer. Csatolmányok kezelése. Log-olt tranzakciók Szerkesztő és megjelenítő felület egyben. E-mail küldési lehetőség a változtatásokról. 27 June 2017 12

Business View Layer DWH alapú fizikai adatbázisréteg, szerkezete a logikai adatmodell által meghatározott ezáltal üzlet által könnyen érthet, használható. DWH előnyei Főkönyvhöz napi szinten rekonsziliált (MIS) pénzügyi adatok. Predesztinált Single source of truth szerepe (rengeteg projekt, adatigény kívánja meg) Stabil, robusztus, IT üzemeltette rendszer DWH hátrányai Főkönyhöz csak napi szinten rekonsziliált (hóvégi back valued bookings, manual bookings). Nincs jelenleg Single Source of truth szerepe, mindenki a saját referencia rendszerében hisz (még akkor is ha az DWH-ra ül, mutathat mást) Stabil, robusztus, IT üzemeltette rendszer (lassú a töltés, nehézkes a fejlesztés, hibajavítás) A teljes kontrolling riportolás (MIS) rá épül, így számos információ már elérhető, referensek által átvitt értelemben kontrollált - csak utilizálni kellett. chapter 27/06/2017 13

Data Governance Organisation & Roles Data Governance Partners (DGP) Regulatory & Compliance, Project Management Office (PMO), Information Technology (IT) Staff including Application Development, Data Design, Security, and other Data Resource Management Data Governance Team (DGT) Data Governance Chair Responsible for administering the program, facilitating use of the Data Governance Council, communicating program components and value to the organization. Advisory assistance from other levels. Executive Strategic - Enterprise Tactical Level Cross Business Unit Executive Level Senior Leadership Team (SLT) Senior-Most Level knowledge of the program. Leverage existing business structure as possible. If no structure exists, utilize a Steering Committee or an executive founded board or council. Strategic Level Data Governance Council (DGC) Senior Management VPs and Directors of Group of similar participation. One person, plus alternate, for each Business Unit represented & IT. Tactical Level Data Domain Stewards (DDS) Directors and Managers per identified subject areas. Data Steward Coordinators (DSC) CFO,CIO,CRO B1-B2: risk, finance and IT B2-B3: risk, finance and IT Directors and Managers per business of funcional unit. Operational Level Business Unit Specific Operational Level Data Stewards Expert level Managers and individual contributors, data definers, producers, users. These people are presently defining, producing and using data as part of their jobs. Recording of the Data Stewards will be an important enabler of improved communications, coordination and cooperation among stewards.

Folyamatok Kiemelten fontos a keretrendszer körüli folyamatok meghatározása, és megfelelő szerepkörökhöz rendelése. BDM változáskezelési folyamat: BUSINESS: új BDE / meglévő BDE beterjesztése az operatív testület előtt történik az üzleti területek által, meghatározzuk a végleges tulajdonost és mindenki közösen elfogadja a definíciót. Ezt követi az IT igénykezelési folyamatba csatornázás. IT IMPACT folyamat: IT rendszerbeli változások is érinthetik a BDM-et / BVL-t, ez esetben az IT (projekt) felelős a szükséges változtatások megtörténtéért. Defekt & Incidens Managment: kiemelten fontos a hatékony, gyors reágálású defekt incidens menedzsment felépítése az adatpiac köré. Elfogadói folyamat: Automatizált rendszeres (napi) rekonsziliáció a főkönyvhöz lehetőleg ügylet szinten. Havi elfogadói dashboard-ok (plauzibilitás check az üzleti területek által) és visszajelzés kérése. chapter 27/06/2017 15

Buktatók Alulról jövő kezdeményezésként nem áll meg a lábán, erős felsővezetői részvétel, igénytámasztás szükséges. Felelősségvállalástól való félelem. IT vs. Finance/Risk területek közötti határvonal meghúzása konfliktusokat szül. Emberi és pénzügyi erőforrások hiánya. Dedikált erőforrások szükségesek. Glossary adatintegráció nélkül nem megoldás. Regulatory nyomás extra stresszt jelenthet (ECB, MNB) A megszokott banki IT Incidens Management nem feltétlenül hatékony BI rendszerek esetében. Erős, üzlet közeli Data Quality Management szükséges Üzleti területek meggyőzése a közös igazság előnyeiről chapter 27/06/2017 16