Případové studie


Velká ruská banka

Velká ruská banka

Adastra zrealizovala audit datového skladu v jedné z top 10 ruských bank

Jedné z největších ruských bank, která se zařadila mezi deset nejspolehlivějších bank v Ruské federaci (podle Forbes 2015), dodala Adastra kompletní audit datového skladu (DWH). Auditovali jsme všechny aspekty DWH od business oblastí přes architekturu a procesy až po infrastrukturní a technologické otázky. Výsledky projektu, které jsme prezentovali vedení banky, jsou zdrojem pro strategické plánování v oblasti DWH/BI. Důležitou součástí dodávky Adastry byly i strategie pro oblast data governance.

Jaký problém jsme řešili

Dlouhodobě provozované datové sklady fungující v dynamickém prostředí se časem mohou stát rigidními a přestat dostatečně rychle plnit požadavky business uživatelů. Důvodem mohou být změny ve vedení organizace, sloučení s jiným subjektem, změny tržního prostředí a mnohé další.

Organizace také časem ztrácí přehled o svých datech. Často totiž není jasně stanoveno vlastnictví dat. Není jasné, jaká je kvalita uložených dat a jak ji vylepšit. Nebo není jasné ani to, jaká data jsou vůbec pro uživatele k dispozici, případně kde jsou dostupná.

V podobné situaci byla i velká ruská banka, a proto se rozhodla provést nezávislý audit datového skladu a data governance.

Neuspokojuje váš DWH požadavky business uživatelů? Pak nastal čas pro audit datového skladu!

Jaké řešení jsme zvolili

V bance jsme provedli komplexní audit datového skladu, jeho obsahu, architektury a využívání a navrhli způsob řešení identifikovaných nedostatků. Pro všechny auditované oblasti jsme provedli odborné zhodnocení vyspělosti řešení zákazníka pro danou oblast, porovnání s ideálním stavem a také se stavem běžným na trhu. U každé oblasti jsme identifikovali problémy stávajícího řešení a cesty, jak je eliminovat. Audit probíhal v následujících hlavních směrech:

  • Business potřeby – pokrytí business potřeb datovým skladem, jeho schopnost poskytovat data v požadované struktuře, správnost a využitelnost poskytovaných dat, vnímaná kvalita a spolehlivost poskytovaných slu žeb
  • Architektura – vhodnost architektonického řešení DWH, jeho vnitřních struktur a datových toků, adaptability na měnící se požadavky, flexibility datového modelu a výkonnostní optimalizace
  • Infrastruktura – využitá hardwarová a síťová infrastruktura, způsob integrace s okolními systémy, identifikace „úzkých hrdel“ a návrh optimalizace využití infrastruktury
  • Datová kvalita – celková úroveň kvality zpracovávaných a poskytovaných dat, způsobu jejích sledování, měření a procesu oprav identifikovaných chyb a vyhodnocování tohoto procesu
  • Data governance – existence a efektivita procesů definice dat, jejich business významu a pravidel, datového slovníku, existence rolí a zodpovědností za data a jejich kvalitu, porozumění datům a jejich jednotná interpretace.
2

části projektu: v první jsme identifikovali problémy a navrhli jejich řešení, ve druhé jsme formulovali roadmapu vedoucí k dosažení stavu navrženého v první části.

Jak projekt dopadl

Projekt auditu datového skladu přinesl již během několika týdnů identifikaci hlavních nedostatků a problémů stávajícího stavu. V následující, již podstatně delší fázi, jsme se zaměřili na potvrzení a rozpracování těchto zjištění a na návrh budoucího rozvoje a odstranění těchto nedostatků. Celý projekt trval zhruba pět měsíců.

V rámci projektu jsme zmapovali procesy a navrhli jejich novou strukturu na úrovni odpovědnosti jednotlivých aktérů, definovali roli tzv. BICC (Business Intelligence Competency Centra) a procesů datové governance. Dodali jsme také podrobnou architekturu nového řešení včetně technické infrastruktury, která směřovala zejména k odstranění problému s duplicitním zpracováváním některých dat, existencí několika „verzí pravdy“ a nekonzistentních dat v jednotlivých částech datového skladu. Vytvořili jsme i návrh rozšíření business oblastí i IT systémů pokrytých datovým skladem i poskytovaných reportů a výstupů.

Pro všechny oblasti návrhů jsme popsali hlavní nedostatky stávajícího stavu, rizika a omezení z něj plynoucí, navrhovaný cílový stav eliminující tyto nedostatky a zejména návrh postupné realizace kroků směřujících k cílovému stavu zohledňující všechny technologické, finanční a businessové priority a omezení. Tento plán byl bankou přijat a začal se postupně realizovat.

5

měsíců trval audit datového skladu ve velké ruské bance.

Kdo se na projektu podílel

Naše dobrá pověst stojí na schopných lidech, kteří dotáhnou projekt do zdárného konce. V tomto případě se zákazník mohl spolehnout na tyto konzultanty.

Sdílejte dále:
Jan Fiala

Consultant

Jan Fiala

Zajímá vás podobné řešení? Ozvěte se nám.

Děkujeme

V co nejbližší době se vám ozveme.