Přední české bance Adastra pomohla s optimalizací provozu

Jedním z cílů projektu Data Governance Pilot bylo vytvoření základny pro plnohodnotný Data Management.

Jsou data skutečně majetkem vaší firmy? Zákazník, přední česká banka, si plně začal uvědomovat potřebu uchopit data jako majetek a tento majetek zvelebovat.

Jako první jsme identifikovali potřebu ustavit governance, tedy poznat spravované prvky a přidělit je do správy příslušným pracovníkům. Bylo totiž více než zřejmé, že zlepšování dat nebude možné, pokud data „budou patřit všem a nikomu“.

Jaký problém jsme řešili

Pro ustavení Data Governance jsme museli vyřešit nejen věci spojené s evidencí datových prvků a odpovědností za ně, ale bylo také třeba definovat kompletní procesní chování v oblasti a stanovit organizační strukturu péče o data. Z hlediska komplexního Data Managementu jsme vyjasnili celkovou koncepci přístupu ve všech oblastech tohoto řízení, stanovili priority, kam zaměřit své úsilí, a zejména získali podporu tohoto dění napříč celou bankou.

Zavedením Data Governance jako základny pro Data Management chtěl zákazník při práci s daty postupně eliminovat:

  • Neefektivní rozhodování.
  • Opakované vymýšlení již použitých postupů.
  • Duplicitní činnosti při vývoji a provozu systémů pro data.
  • Duplikovaná řešení v různých systémech.
  • Nedostupnost informací oprávněným uživatelům v požadovaném čase a kvalitě.
  • Neefektivní vynaložení prostředků na předcházení problémů, kde náklady překročí užitek z prevence.
  • Nedorozumění v komunikaci při řešení problémů a tvorbě systémů.

Jedním z cílů projektu Data Governance Pilot bylo vytvoření základny pro plnohodnotný Data Management, tedy zajistit, že:

  • Základní termíny a definice spojené s Data Managementem budou všeobecně známy a akceptovány v celé bance.
  • Odpovědní pracovníci budou vědět o činnostech a metodách spojených s Data Managementem.
  • Odpovědní pracovníci budou vědět o svých odpovědnostech, pravomocech  a povinnostech spojených s řízením dat, o možnosti využití prostředků Data Managementu.
  • Budou existovat udržované prostředky pro přesnou a jednoznačnou definici dat a informací v celé bance (slovníky, modely, metadata).
  • Dojde ke sjednocení pravidel pro návrh a vývoj aplikací. Budou sdíleny praktiky a znalosti jak pro práci s daty, tak pro práci s technologiemi.
  • Bude se sledovat a vyhodnocovat kvalita  klíčových dat (core banking data).
  • Bude se definovat, implementovat a kontrolovat bezpečnostní politika pro práci s daty (odpovědnosti, vlastníci dat, pravidla).
  • Bude existovat přesný model klíčových dat, model transformací a toku dat v celé bance. Bude-li to smysluplné, použijí se jednotné technologické prostředky pro tyto modely.
  • Bude zavedena Data Governance – způsob, jak organizačně zajistit Data Management.
  • Vzniknou metriky pro sledování přínosů Data Managementu. Bude se vyhodnocovat přínos Data Managementu a na jeho základě bude probíhat jeho trvalé zlepšování.

Patří-li data všem – a tedy nikomu – nelze zlepšovat jejich kvalitu.

Jaké jsme dodali řešení

Úkolem konzultantů projektu bylo připravit koncepci organizace práce v oblasti Data Governance. Opírali jsme se přitom o DAMA-DMBOK (DAMA – Data Management Book Of Knowledge) a framework DGI (Data Governance Institut). Pro zpracování konkrétních principů a metodik práce v rámci Data Governance jsme vytvořili modely s využitím frameworku pro modelování Adastra EAF GG (Enterprise Architecture Framework – Governance Generation), který již banka využívala i v jiných projektech.

Velmi významnou částí projektu bylo také sestavení koncepce pro firemní slovník s možností využití informací z modelu. Takto připravenou koncepci jsme ověřili v rámci „Proof-of-concept“ za použití řešení firmy Semanta se všemi tehdy dostupnými komponentami včetně modulu Air.

Jak projekt dopadl

S odstupem doby lze potvrdit, že výchozí úvahy projektu o přínosech zavedení Data Governance a zavedení podpůrných nástrojů jako jsou modely, slovníky, evidence přiřazení governance apod. byly správné a skutečně tato oblast přináší do života firmy významné benefity. Prokázalo se, že:

  • Existence jednotného slovníku a správa modelů zjednoduší definici a analýzu požadavků na vývoj a změny systémů.
  • Existence modelů umožní efektivní a přesnější analýzu dopadů změn. Pomůže zrychlit řešení datových incidentů.
  • Sníží se náklady na integraci, protože bude možné přesněji definovat distribuovaná data a jejich transformace, zamezí se tvorbě duplicitních dat a systémů nebo nepřímým přenosům dat.
  • Přínosem je i zvýšení kvality testování (neboť testování rychleji získává potřebné odpovědi) a rychlosti změnových řízení dané dostupností a kvalitou metadat.
  • Přesné definování kompetencí a procesů zajistí rychlejší zpracování obchodních požadavků.
  • Sjednocení technologických prostředků a úsilí v rámci celé banky sníží provozní náklady na údržbu těchto prostředků.

Inspirujte se na našem blogu

3 rady úspěšných českých manažerů pro zavedení data governance

Prosadit data governance u managementu organizací a stakeholderů bývá pro CIO, CDO nebo data strategistu nadlidský úkol. Vlastní implementace a dlouhodobé dodržování nastavených procesů...

Číst více

Bez funkční data governance to nepůjde. Více než pětina velkých českých firem však neví, jak začít   

Až 72 % velkých českých firem v tuto chvíli prochází počátečními fázemi data governance. Zhruba pětina firem si uvědomuje její důležitost, ale neumí si...

Číst více

Vlastní infrastrukturu nebude mít firmám kdo udržovat, cestou je cloud

Vlastní on-premise infrastruktura se pomalu stává historií jako stará dobrá disketa. Jak zvládnout přechod do cloudu, vysvětluje David Kaláb z Adastry.

Číst více