- Рейтинг рассчитывает взвешенные оценки. Система динамически пересчитывает показатели при каждом новом голосе, учитывая весовые коэффициенты и мультикритериальную оценку. Текущее значение рейтинга может демонстрировать нелинейную динамику.
-
487
Опубликовано проектов
-
106
Оставлено комментариев
-
1128
Количество голосов
Data Trust: создание культуры осознанного владения данными
-
Руководитель проекта со стороны заказчика
-
Категория
-
Номинация
-
Цели
Внедрить корпоративную систему управления качеством данных и процессы Data Governance для трансформации данных в управленческий актив:
-
обеспечить достоверность, полноту и прослеживаемость ключевых данных для финансовой, рисковой и клиентской отчетности;
-
снизить операционные риски и ручную доработку данных;
-
ускорить принятие решений за счёт единой версии правды (single source of truth);
-
обеспечить соответствие требованиям регулятора и внутренним политикам безопасности. Проект нацелен на создание процессов владения данными (stewardship), централизованного каталога и автоматизированных валидаций, что даст устойчивое качество данных и возможность масштабирования на новые бизнес-сервисы.
-
-
Сроки выполнения
январь, 2024 — май, 2025 -
Год завершения проекта
2025
-
Масштаб проекта
1 человеко-час -
Результаты
-
Снижение ошибок и расхождений в критичных отчётах (финансовых, клиентских, риск-моделях) на до 70%.
-
Сокращение ручных доработок и исправлений данных на 60%, благодаря автоматическим правилам качества и контролям.
-
Ускорение подготовки управленческой и регуляторной отчётности в 3–5 раз за счёт прозрачного lineage и централизованного хранилища.
-
Повышение доверия к данным среди бизнес-подразделений: создано более 1200 правил качества и единая витрина KPI качества данных.
-
Вовлечение сотрудников: обучению data stewards, разработка и внедрение курсов для всех сотрудников Банка по Data Governence и внедрена система персональных дашбордов качества по каждому владельцу домена.
-
Снижение регуляторных рисков: соблюдены требования ЦБ РФ по управлению данными и информационной прозрачности.
-
Экономический эффект - снижение затрат на ручную сверку и исправления данных, оптимизация процессов на десятки миллионов рублей в год.
-
-
Уникальность проекта
Уникальность решения заключается в комплексном подходе «организация - процессы - платформа»: мы объединили автоматизированный Data Quality Engine, систему бизнес-каталога и lineage, формализованные зоны ответственности (data owners/stewards) и интеграцию с корпоративным лендинговым каталогом сервисов. Технически реализовали гибридную архитектуру (on-prem + облако) с готовыми коннекторами к основным банковским системам и модулем интеллектуальной дедупликации на основе правил и ML-паттернов. Проект сопровождался программой обучения и KPI-системой для stewards, что позволяет не только мониторить качества, но и управлять им на операционном уровне - редкая комбинация технологии, организационного включения и демонстрируемых бизнес-метрик.
-
Использованное ПО
--
-
Решение из каталога Global CIO
В проекте не используются решения из каталога Global CIO
-
Сложность реализации
Высокая: проект требовал согласования между многочисленными бизнес-подразделениями (финансы, риск, операционный блок, клиенты, ИТ), пересмотра текущих процессов и формирования новой операционной модели владения данными. Технически: интеграция с десятками источников (дата-лейк), настройка real-time и batch-валидаций, обеспечение производительности и безопасности при работе с персональными и критичными данными. В проекте были уникальные риски: распылённость ответственных, необходимость миграции мэппингов, и интеграция с регуляторными отчётными процессами. Для снижения рисков применялись итерационные релизы, шаблоны stewardship, автоматические тесты качества и план управления изменениями с обучением персонала.
-
Описание
Проект Data Trust стал стратегической инициативой по созданию корпоративной системы управления качеством данных и внедрению Data Governance во всех ключевых бизнес-процессах банка. Его цель - превратить данные в полноценный управленческий актив, повысить их достоверность, прозрачность и ценность для бизнеса.
В рамках проекта была выстроена единая архитектура качества данных: от бизнес-каталога и data lineage до автоматизированных правил валидации и системы мониторинга отклонений. Создана структура ролей - data owners, stewards, custodians - с чёткими зонами ответственности и KPI. Построена платформа Data Quality, интегрированная с источниками данных в финансовом, клиентском и риск-блоке, а также с облачным хранилищем и корпоративным Data Lake.
Помимо технологий, проект запустил культурную трансформацию владения данными. Для сотрудников проведены обучающие программы по принципам Data Governance, организованы регулярные комитеты качества данных, разработаны дашборды прозрачности и метрики «здоровья данных».
Data Trust позволил банку перейти от фрагментированных ручных проверок к системному управлению качеством данных - с измеримым эффектом для бизнеса, регуляторной отчётности и принятия решений. Проект стал точкой объединения ИТ, аналитики и бизнеса вокруг одной цели - доверия к данным как ключевой ценности цифровой трансформации.
-
География проекта
Проект реализован в масштабах всей организации с мульти-географическим охватом: центральный узел в России (корпоративный дата-центер и облачные сервисы) и интеграция с региональными операциями (филиалы и сервисные центры по всей России). Архитектура спроектирована для быстрого развёртывания в дополнительных юрисдикциях и филиалах, включая поддержку локальных нормативных требований и мультивалютных операций. Включены ключевые бизнес-единицы: розничный бизнес, корпоративный блок, кредитование, операции и риск-менеджмент - что обеспечивает покрытие всей операционной географии компании.
-
Заказчик
ОТП БАНК
-
ИТ-поставщик
ОТП Банк
Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам войти в систему или зарегистрироваться.