ОСОБЕННОСТИ УПРАВЛЕНИЯ МАСТЕР-ДАННЫМИ В БАНКОВСКОЙ СФЕРЕ

Научная статья
DOI:
https://doi.org/10.23670/IRJ.2022.119.5.045
Выпуск: № 5 (119), 2022
Опубликована:
2022/05/17
PDF

DOI:https://doi.org/10.23670/IRJ.2022.119.5.045

ОСОБЕННОСТИ УПРАВЛЕНИЯ МАСТЕР-ДАННЫМИ В БАНКОВСКОЙ СФЕРЕ

Научная статья

Бубекова А.Г.1,*, Гантц И.С.2

1, 2 Российский технологический университет, Москва, Россия

* Корреспондирующий автор (aleks21618[at]yandex.ru)

Аннотация

В работе рассматриваются особенности управления основными данными компании, которое поддерживается системой MasterDataManagement (MDM). Основные данные помогают компании накапливать важную информацию о своей деятельности, решать важные вопросы и строить стратегические планы, но проблема их заключается в том, что они ведутся в различных источниках, формируются несколькими сотрудниками и департаментами, что приводит к дублированию и неполной картине. Данные проблемы помогает решить MDM-система. Для рассмотрения особенностей управления основными данными компании проведен анализ соответствующего процесса и рассмотрен клиентский домен мастер-данных, который имеет название CustomerDataIntegration (CDI).

Ключевые слова: мастер-данные, золотая запись, система управления мастер-данными, управление основными данными.

SPECIFICS OF MASTER DATA MANAGEMENT IN BANKING SPHERE

Research article

Bubekova A.G.1,*, Gantc I.S.2

Russian Technological University, Moscow, Russia

* Corresponding author (aleks21618[at]yandex.ru)

Abstract

The article studies the specifics of basic data management of a company, which is supported by Master Data Management (MDM). Basic data help companies to gather important information about their activities, solve important tasks and make strategic plans, but the problem is that it is maintained in different sources, is formed by a number of employees and departments, which leads to its duplication and incomplete painting. MDM-system helps to solve these problems. To analyze the main data management specifics of a company, a study of the relevant process was conducted and the client domain master-data, which has the name of Customer Data Integration (CDI), was considered.

Keywords: master data, golden record, Master Data Management, basic data management.

Введение

В основу всех ключевых бизнес-процессов компании заложена потребность в достоверных, качественных данных. Более точная информация о клиентах компании, предоставляемых ею продуктах позволяет достигать поставленных целей организации, так как такая информация помогает проводить более точную аналитику, а в дальнейшем принимать важнейшие решения. Поэтому компаниям важно совершенствовать процесс управления основными данными, формировать унифицированные и консолидированные справочники, который подойдет для всех департаментов компании.

Описание процесса

Управление основными данными (MasterDataManagement) обеспечивает унифицированное представление данных в нескольких системах для удовлетворения аналитических потребностей глобального бизнеса. MDM создает уникальные представления основных и справочных данных, независимо от того, описывает ли он клиентов, продукты, поставщиков, местоположения или любой другой важный атрибут.

Большинство компаний полагаются на "мастер-данные", которые совместно используются в операционных и аналитических системах. Эти данные включают в себя информацию о клиентах, поставщиках, учетных записях или организационных подразделениях и используются для классификации и определения транзакционных данных.

В данной работе рассматривается такой домен мастер-данных, как клиенты. Клиенты являются основным звеном организации, так как они являются важным источником прибыли, они формируют спрос на услуги организации, производят их оценку, формируют рейтинг компании во внешней среде, клиенты являются стимулом для роста и производительности, без них бы не было смысла продолжать деятельность организации. Следовательно, важно иметь достоверные, полные, актуализированные и корректные данные о клиентах, чтобы проводить различную аналитику и в ходе нее выстраивать стратегию для продвижения.

На Рисунке 1 представлено дерево процесса «управления мастер-данными».

1

Рис. 1 – Дерево процесса управление мастер-данными

Управление мастер-данными исходя включает в себя импорт данных из внутренних источников компании, а также из внешних источников, таких как налоговая, федеральная адресная система и другие для обогащения внутрибанковских данных. Вторым этапом идет обработка данных из внутренних источников компании, это их стандартизация, очистка и обогащения дополнительной информацией. В дальнейшем происходит сопоставление данных и формирование единой версии объектов, т.е. золотой записи клиента.

Анализ в данном процессе включает в себя поиск проблемных карточек клиентов во внутрибанковских системах, поиск дублей, устаревших данных, различные проверки из внешних систем источников и другую аналитику.

В Таблице 1 представлена информация о входных и выходных данных подпроцессов.

Таблица 1 – Определение ресурсных потоков (входов/выходов) предмета исследования «управления мастер-данными»

Наименование подпроцесса Основные ресурсы
Преобразуемые Преобразованные
1. Импорт данных
1.1. Получение данных из внутренних систем источников Включение etl-процесса Необработанные клиентские данные из внутренних источников
1.2. Получение данных из внешних источников Включение etl-процесса Необработанные клиентские данные из внешних источников
2. Повышение качества данных
2.1. Очистка данных Необработанные клиентские данные из внутренних источников; Необработанные клиентские данные из внешних источников Очищенные клиентские данные
2.2. Обогащение данных Очищенные клиентские данные Обогащенные клиентские данные
2.3. Внесение изменений Обогащенные клиентские данные Обработанные клиентские данные
3. Создание мастер-записи
3.1. Сопоставление данных Обработанные клиентские данные Найденные дубликаты
3.2. Объединение данных Найденные дубликаты Золотая запись
4. Анализ Золотая запись Аналитические отчеты

К нормативным документам процесса «управления мастер-данными» можно отнести правила очистки, обогащения, сопоставления данных, правила формирования золотой записи и единые правила компании по управлению клиентскими данными.

Рассмотрение CDI-системы

Для автоматизации процесса «управления мастер-данными» используется MDM-система (MasterDataManagement) – совокупность процессов и инструментов, используемая для осуществления непрерывного управления основными данными предприятия.

Основные данные помогают организации накапливать важную информацию о ее деятельности, но проблема их заключается в том, что те же клиентские данные ведутся в различных источниках, в банках заявки на кредит и, следовательно, информация о заемщике ведется в одной системе, после одобрения кредита карточка клиента формируется в иной системе. Также клиентские карточки заносятся в CRM-системы. В итоге в каждой системе хранятся определенные данные по клиентам, где-то эта информация уже может устареть, в связи с этим в основных данных компании накапливаются ошибки, появляются дубликаты и теряется вся история по клиенту или продукту. Данные проблемы позволяет устранить MDM-система, она формирует консолидированный и унифицированный источник информации по основным данным компании. Для управления непосредственно клиентскими данными существует тип MDM системы – СDI (Customerdataintegration). CDI дает компаниям последовательное и точное представление об их отношениях с клиентами.

На Рисунке 2 изображена контекстная диаграмма модели «tobe» процесса «управления мастер-данными», представленная в нотации IDEF0.

1

Рис. 2 – Контекстная диаграмма «tobe» процесса «управления мастер-данными»

На Рисунке 3 представлена декомпозиция процесса «управления мастер-данными».

1

Рис. 3 – Декомпозиция модели «tobe» процесса «управления мастер-данными»

После внедрения CDI-системы в организацию, ежедневно из внутренних и внешних систем загружаются данные в схему stage для дальнейшей обработки, результат которой сохраняется на слой core, в дальнейшем они сопоставляются и формируется золотая карточка клиента.

Из CDI-системы данные могут импортироваться в различные банковские системы, такие как корпоративное хранилище данных, системы CRM, ERP. Для этого существует схема export. Получается, что CDI-система содержит три схемы, это схема stage, в которой хранятся данные из систем источников, схема core, в которой хранятся очищенные клиентские данные и сформированные золотые записи. Последняя схема – это схема export, это схема в которой хранятся пакеты импортируемых данных.

Система CDI собирает все данные о банковских клиентах в одном месте из различных систем, которыми пользуются разные департаменты организации, это делает информацию более доступной для всех отделов банка. Данные, собираемые CDI-системой, включают в себя личные, финансовые данные, уровни риска, поведение потребителей и общие отношения с компанией. Получается, что благодаря системе CDI в компании появляется унифицированный источник информации о банковских клиентах, сотрудниках различных подразделений доступна вся историчность клиентов, обогащенные и очищенные данные.

Заключение

В статье были рассмотрены особенности построения системы управления клиентскими данными, позволяющей единообразно работать с данными компании. Приведены результаты анализа ключевых бизнес-процессов управление мастер-данными в виде модели «tobe», в которой демонстрируется решения ключевых проблем в работе с клиентскими данными.

Подводя итоги, можно сделать вывод, что внедрение системы CDI решает такие проблемы, как отсутствие унифицированного и консолидированного источника информации о клиентских данных, устраняет противоречивость, недостоверность и некорректность этих данных. Внедренная система предоставляет компании надежный источник информации, который устраняет различные риски, такие как операционные, кредитные и другие. Это все дает возможность сотрудникам и самой компании видеть полную картину по клиентам.

Конфликт интересов Не указан. Conflict of Interest None declared.

Список литературы / References

  1. Fundamentals of Data Warehouses / M. Jarke, M. Lenzerini, Y. Vassiliou et al. – Berlin :Springer Verlag, 1995. – DOI:10.1007/978-3-662-05153-5.
  2. Bovee M. A Conceptual Framework and BeliefFunction Approach to Assessing Overall Information Quality. / M. Bovee, R. Srivastava, and B. Mak // In: Proceedings of the 6th International Conference on Information Quality. – Boston: MA, 2001.
  3. Krawczyk H. Visual GQM approach to quality-driven development of electronic documents. / H. Krawczyk, B. Wiszniewski //In: Proceedings of the Second International Workshop on Web Document Analysis (WDA2003). – 2003.
  4. Svolba G. “Data Quality for Analytics Using SAS”. / G. Svolba. – SAS Press, 2012. – pp. 182-192.
  5. Loshin. D. Master Data Management / D. Loshin. – Morgan Kaufmann Publishers. – pp. 94-96, ISBN 978-012-374-225-4.
  6. Why does the quality of health care continue to lag? / I.M. Nembhard, J.A. Alexander, T.J. Hoff et al. // Insights from management research. – Academy of Management Perspectives, 2009. – No 23. – pp. 24-42.
  7. Mosadeghrad A. M. Obstacles to TQM success in health care systems / Mosadeghrad A. M. // Int J Health Care Qual Assur. – 2013. – No. 26. – pp. 147–73.
  8. Hellstrom A. Process management in healthcare: investigating why it’s easier said than done. / A. Hellstrom, S. Lifvergren, J. Quist // Journal of Manufacturing Technology Management. – 2010. – No. 21. – pp. 499–511.
  9. Lee K. C. Six Sigma management activities and their influence on corporate competitiveness. / K. C. Lee, B. Choi // Total Quality Management & Business Excellence. – 2006. – No. 17 (7). – pp. 893–911.
  10. Six Sigma: definition and underlying theory / R. G. Schroeder, K. Linderman, C. Liedtkeet al. // Journal of Operations Management. – 2008. – No. 26. – pp. 536–554.