ЗАПРОГРАММИРОВАННЫЙ УСПЕХ

1. ЗАПРОГРАММИРОВАННЫЙ УСПЕХ Использование индустриальной модели банковского хранилища данных с использованием IBM BDW на примере отчетности в МСФО 23апреля 2013 www.iba.by www.ibagroupit.com

2. Бизнес - Метаданные • 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 • 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 • 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 • 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, SarbanesOxley, AML) –всегда идти в ногу со временем.

6. Бизнес-глоссарий • 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).

7. Аналитические требования • 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.

8. Поддерживающий словарь • 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.

9. Location Involved Party Resource Item Condition Arrangement Product Event Classification Атомарная модель хранилища • Общая корпоративная модель хранения исторических атомарных данных в нормализованном виде, сгруппированных в 9 основных концепций: • Базовая бизнес-информация о бизнес-транзакциях и событияхтаких 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.

10. Размерная модель хранилища Cognos • 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

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

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

13. МСФО – 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. МСФО - Архитектура ETL ETL ОТЧЕТНОСТЬ Данные баланса Соответствие стандартам агрегир. данные КХД Корректировки Риски агрегир. данные Проводки Планирование агрегир. данные Вспомогательные данные … агрегир. данные Источники Извлечение Хранилище Трансформация Агрегация Отчетность

15. МСФО - 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. ЗАПРОГРАММИРОВАННЫЙ УСПЕХ Спасибо за внимание! Более подробную информацию можно получить: Евгений Буря Директор отделениябизнес приложений Тел.: +375 17 21739 32 E-mail: EvgenyBurya@iba.by СП ЗАО «Международный деловой альянс» (IBA) ул. М. Богдановича, 155, г. Минск, 220040,Республика Беларусь Тел.:+375 17 2173333 Факс:+375 17 2173232 Email:info@iba.by www.iba.by www.ibagroupit.com