Il Data Quality a supporto dei sistemi
di reporting
Metodologia ed esperienze Bip.
AIEA – Sessione di Studio
Torino, 28 novembre 2013
Agenda
Obiettivi di governo del dato e approccio alla data governance
Un Framework per la data governance
Introduzione e approccio al Data Quality
Requisiti normativi del settore finanziario da Basilea II a Solvency II
La declinazione dei requisiti normativi in categorie di controlli IT
La reportistica sui controlli nell’ambito del “sistema dei controlli interni”
Potenziali implicazioni funzionali per le soluzioni applicative di reporting
Governance sulla struttura dei dati a supporto dei sistemi di reporting integrato
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Obiettivi di governo del dato
Confrontati con altri asset IT, i dati presentano alcune peculiarità che rendono necessario identificare
degli obiettivi specifici per il loro governo, garantendone così manutenzione ed evoluzione nel tempo
coerenti alle esigenze aziendali
CARATTERISTICHE FONDAMENTALI DEL DATO
• I dati sono un asset trasversale rispetto a:
sistemi, processi, organizzazione, etc.
• I dati vengono continuamente modificati e
trasformati nel tempo, sia in modo
automatico che manuale
• I dati hanno “memoria” (una volta creati,
perdurano mantenendo i pregi e difetti
iniziali)
• I dati hanno quindi un impatto rilevante
avendo conseguenze dirette su:
• La modellazione dei processi di
business
• Il disegno delle soluzioni lato IT
• Le attività operative dei gruppi di
lavoro
OBIETTIVI DI GOVERNO DEL DATO
• Stabilire un linguaggio comune (IT,
Business e terze parti) di riferimento per il
dato
• Identificare e ridurre le criticità in
essere legate ai dati in termini di: :
• Controllo e comprensione della loro
creazione/ trasformazione
• Mastership
• Qualità dell’informazione
• Affidabilità dei dati di reporting
• Etc.
• Condividere la visione sull’evoluzione
attesa dei dati ed anticipare il
cambiamento
• Guidare l’evoluzione dei dati
• Etc.
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Un framework per la data governance
L’approccio
La Data Governance nasce dall’esigenza di avere un approccio strutturato per indirizzare gli obiettivi
specifici inerenti il governo del dato
Clienti
MACRO-ATTIVITA’
Fornitori
Terze
Parti
1• Creazione di un layer comune (Data
Model) in grado di incrementare la
comprensione sui dati e uniformare la
comunicazione tra gli attori, sia interni
che esterni, al perimetro aziendale
2• Impostazione delle attività di analisi
1
2
3
dell’esistente (AS IS), supportate dal
Data Model, per l’individuazione delle
criticità
3• Disegno del modello target (TO BE) e
realizzazione di un programma di
interventi per indirizzare le criticità e
abilitare il miglioramento continuo
(Roadmap)
Gruppi operativi
Gruppi direzionali
Criticità
Enterprise
Mitigazioni
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Un framework per la data governance
Benefici attesi
Business Units
Demand
Architetture
Sviluppo
Business
Intelligence e
Reporting
Terze Parti
• Requisitazione guidata da modello condiviso con l’IT
• Trasparenza dell’IT
• Allineamento tra evoluzione dei dati aziendali e Business Plan di medio – lungo termine
• Analisi e disegno della soluzione guidata dal modello condiviso con sviluppo e business
• Riduzione dell’effort di analisi grazie alla disponibilità di una visione aggiornata dei dati e
della ownership / mastership
• Disegno di soluzioni architetturali coerenti con la visione di medio lungo termine
sull’evoluzione dei dati
• Sviluppo guidato da disegno condiviso con i gruppi di analisi e con gli altri sistemi
• Miglioramento della soluzione tecnica in termini di modello dati fisico sui singoli sistemi e
progettazione delle interfacce
• Visione sulla evoluzione attesa dei dati e predisposizione al cambiamento
• Chiarezza sulle fonti alimentanti (dato ricevuto dai sistemi) (back-end)
• Terminologia comune con gli utenti nel disegno e realizzazione degli ambienti di analisi e di
reporting (front-end)
• Condivisione di una terminologia comune sui dati scambiati tra le parti, e conseguente
agevolazione nella definizione di linee guida di Data Quality / disegno Interfacce / etc.
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Framework per la Data Governance
Visione d’insieme
Per affrontare in modo strutturato le problematiche e le iniziative connesse alla data governance, e
guidare l’individuazione delle attività di dettaglio, Bip. ha sviluppato un framework che schematizza gli
ambiti di azione e i concetti chiave
DATA GOVERNANCE - FRAMEWORK
Linee guida
Azioni di
mitigazione
Roadmap evolutiva
Modello operativo
Data Governance
Catalogo e Modello
logico di
riferimento dei
dati (as is e to be)
Data Framework
Identificazione azioni di
mitigazione
Identificazione
Criticità/
Ottimizzazioni
Warning
Definizione modello to-be
Mapping dei dati di sistema
sul modello (as-is e to-be)
Mapping del
modello logico sui
sistemi
Sistemi e dati applicativi
Censimento
issue, punti di
attenzione e
possibilità di
ottimizzazione
Identificazione
Criticità/
Ottimizzazioni
Deliverable di area
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Introduzione e approccio al Data Quality
Introduzione e aree di intervento
Nell’esperienza Bip. un progetto di Data Quality richiede da un lato la realizzazione di interventi puntuali
su modello organizzativo, processi e strumenti, dall’altro l’evoluzione dell’architettura applicativa con
l’obiettivo di garantire la qualità, l’affidabilità e la coerenza interna dei dati
AREE DI INTERVENTO
PRINCIPALI BENEFICI
MODELLO E PROCESSI
Macro Processo DQ:
trattamento dei dati nel loro
ciclo di vita
Definizione di controlli ex-ante
ed ex-post
Norme e standard a supporto
della qualità dei dati (es.
dizionario dati)
Aumento della qualità e dell’affidabilità del
patrimonio informativo aziendale
Maggiore diffusione della conoscenza del
patrimonio informativo aziendale
Compliance con requisiti normativi in tema DQ
(validazione)
Riduzione dei rischi derivanti dal mancato
rispetto di normative e policy vigenti
AMBITI DI
INTERVENTO
DATA QUALITY
SISTEMI
Strumenti di analisi qualità dati
Strumenti di reporting e
monitoraggio delle anomalie
Strumenti di aggiornamento e
correzione delle anomalie
ORGANIZZAZIONE
Struttura del presidio di DQ
Comitato di DQ
Interazione fra strutture e
individuazione di Focal Point
Definizione di ruoli e
responsabilità nel processo
Maggiore adeguatezza della reportistica
gestionale/direzionale (supporto ai processi
decisionali e all’attuazione delle strategie di
business) e regolamentare
Migliorare stabilità e predittività dei modelli
interni di misurazione dei rischi
Benefici in termini di assorbimento di capitale
a fronte dei rischi assunti
Riduzione del time-to-market di nuove
applicazioni e dei relativi costi
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Introduzione e approccio al Data Quality
Approccio al DQ
A tal fine, l’approccio adottato da Bip. in diverse esperienze progettuali del settore bancario e assicurativo
parte da un Modello di DQ che integra in modo strutturato le diverse aree di intervento
SCHEMA LOGICO
DESCRIZIONE
1
GOVERNANCE DQ
3
2
MACRO PROCESSO DQ
Implementazion
e del (meta)dato
e delle regole
nei sistemi
Definizione,
Aggiornamento,
Estinzione del
(meta)dato
Creazione
Aggiornamento
CICLO
DI VITA
DIZIONARIO
DATI
Controllo
sistematico del
rispetto delle regole
e risoluzione
anomalie
4
PROCESSI
TRASVERSALI
Reporting Risk
Management
Riconciliazion
e Rischio /
Contabilità
Monitoraggio
PROCEDURE E APPLICAZIONI IT
Strumenti di Controllo, Monitoraggio e Reporting
5
Perimetro di Dati: Interventi DQ
…
•1 Insieme delle attività di
coordinamento e gestione del
DQ per tutte le strutture ed i
ruoli coinvolti
2 Insieme di regole, processi e
strumenti standard di controllo,
validazione e certificazione del
dato che devono integrarsi in
tutte le fasi del ciclo di vita
3 Elenco dei dati rientranti
nell’ambito del DQ per i quali
ciascuna informazione risulta
univocamente definita in termini
di codifica, semantica, domini,
formati e ownership
4 Tool di analisi e reporting a
supporto del processo di DQ
che consente l’applicazione delle
regole di controllo ex-ante e expost sulle basi dati e sugli
applicativi nei differenti step del
ciclo di vita del dato
5 Il Framework di DQ viene
applicato al set di dati
individuati come “key” e si
sostanzia in interventi volti a
sanare e prevenire anomalie sui
dati con un processo strutturato
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Requisiti normativi del settore assicurativo (Solvency II) …
Classificazione normativa e classificazione di uso corrente
Si riportano, a titolo esemplificativo, i requisiti normativi per il settore assicurativo previste sui controlli
della qualità dei dati previsti dalla Direttiva 2009/138/CE Solvency II e da proposte di normative di
secondo livello correlate
ESEMPIO REQUISITI DI QUALITA’ DEL DATO IN
AMBITO ASSICURATIVO (SOLVENCY II) *
CLASSIFICAZIONE DEI CONTROLLI IT: CATEGORIE
DI USO CORRENTE
Appropriatezza - il dato è considerato appropriato se:
• adatto per gli obiettivi desiderati (ad esempio la
valutazione delle riserve tecniche, stabilire delle
assunzioni);
• rilevante in relazione al portafoglio di rischi in analisi
(cioè direttamente legato ai risk drivers sottostanti).
• Formali: Osservanza caratteristiche formali del dato
rispetto al dizionario dati
Completezza - Il dato è considerato completo se:
• è riconducibile ai principali gruppi omogenei di rischio
presenti nel portafoglio assicurativo;
• è sufficientemente granulare per identificare trend di
comportamento dei rischi sottostanti
• è riferito a periodi storici sufficientemente lunghi, dei
quali è possibile ottenere informazione storica
•
Accuratezza – Il dato è considerato accurato se:
• è esente da errori materiali e omissioni;
• la registrazione delle informazioni è adeguata,
effettuata in modo continuo nel tempo e mantenuta
coerente nel tempo;
• viene stabilito un alto livello di confidenza sui dati;
• la compagnia è in grado di dimostrare che considera il
dataset credibile utilizzandolo nel contesto delle
operazioni aziendali e dei processi di decision making.
NOTE: * IMPLEMENTING MEASURE LEVEL II (ex CP 43)
• Congruenza: Comparazione con altre informazioni
con cui vi è un legame di coerenza.
• Integrità Referenziale: Confronto presenza dello
stesso dato in sistemi diversi fra loro in relazione.
• Quadratura: Completezza flussi di alimentazione
• Significatività: Individuazione anomalie rispetto
confronto con trend storici
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… e la declinazione dei requisiti normativi in categorie di controlli IT
la creazione di un linguaggio comune
Una possibile soluzione è quella di creare una trascodifica tra terminologia corrente e classificazione
dettata dalle normative del Data Quality
Riportiamo, a titolo
esemplificativo, una tabella
tratta dall’approccio Bip.
applicato in progetti che
coinvolgono le aree IT di
primari gruppi assicurativi,
per facilitare il dialogo tra
l’IT e le aree funzionali
(Risk Management,
Amministrazione e
Bilancio, … ). Nello
specifico, le cinque
categorie di controllo
facilmente comprensibili da
referenti IT sono state
ricondotte ai tre criteri
Solvency II secondo la
tabella di seguito riportata.
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La reportistica sui controlli nell’ambito del
“sistema dei controlli interni”
Ai fini del corretto presidio della Data Quality e in linea con quanto stabilito dalla vigente normativa
nazionale e internazionale, il sistema di Data Quality dovrà essere integrato nel più ampio sistema di
controlli interni che si basa su tre livelli
• Controlli di primo livello, quale insieme di
controlli di linea, in larga parte integrati nei
sistemi informatici aziendali attuati da tutti
gli utenti che partecipano ai diversi
processi operativi, anche sulla base dei
livelli gerarchici e del meccanismo di poteri
e deleghe
• Controlli di secondo livello, effettuati da
altre funzioni aziendali nel rispetto del
principio di separazione dei compiti e da
strutture specialistiche, quali il controllo di
gestione, il dirigente preposto, l'attuario, la
funzione controllo reti, il risk management,
la compliance
• Controlli di terzo livello, ovvero i controlli
e le verifiche effettuati dall’Audit di Gruppo,
preposta al monitoraggio del
funzionamento del sistema di controllo nel
suo complesso ed alla valutazione della sua
adeguatezza e dei processi di decision
making.
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Potenziali implicazioni funzionali per
le soluzioni applicative di reporting
Si riportano, a titolo esemplificativo, i requisiti di alcuni requirement della normativa Solvency II e le
possibili implicazioni nell’ambito di applicazione ai sistemi di reporting
REQUIREMENT NORMATIVI (ESEMPIO SOLVENCY II)
IMPLICAZIONI FUNZIONALI
RACCOLTA E ARCHIVIAZIONE
• registrati e conservati nel loro complesso
• I dati storici conservati
• Ogni modifica ai dati originali deve essere
documentata
• conservare traccia delle correzioni a fronte di errori
o omissioni .
• Audit dati di origine dei report
• Audit trasformazione dei dati di origine dei
report
• Archiviazione dati inseriti manualmente:
• Controlli di validità / coerenza dei dati inseriti e
gestione delle
• Tracciatura ed archiviazione dei risultati
intermedi di elaborazione
• Audit trail azioni eseguite
• Analisi storica elaborazioni/ variazioni dati:
DIZIONARIO DATI
• directory di ogni dato usato
CONTROLLO DEI DATI
• check di data quality
DATA POLICY
• policy sul data quality e sul data update
REPORTING
• descrivere in sintesi i processi e gli standard
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Governance sulla struttura dei dati a supporto dei sistemi di
reporting integrato
Nell’ambito di reporting soggetti a recenti normative, viene posta una particolare attenzione ai
requisiti di Governance della struttura dei dati sia in area finance sia nelle altre industry
REQUISITI NORMATIVI VALIDI PER TUTTI I SETTORI
ALTRI REQUIREMENT NORMATIVI PER IL
SETTORE FINANCE
Tra le norme che richiedono implicitamente o
esplicitamente un processo di Data Quality si ricordano a
titolo esemplificativo ma non esaustivo:
• le norme inerenti la trasparenza dei mercati finanziari
e, in particolare, le norme CONSOB relative alla
comunicazione ai mercati finanziari di informazioni
“sensibili” anche in occasione di incontri con la comunità
finanziaria
In tutti gli ambiti sopra evidenziati, sarà opportuno
analizzare e valutare gli impatti del sistema di reporting
per organizzare e pianificare sia gli interventi volti
all’auditabilità e riconciliabilità dei dati prodotti, sia
inerenti i controlli effettuati dal sistema di reporting nelle
varie fasi di aggregazione, caricamento, elaborazione e
produzione di report.
• I dati dei controlli dovranno essere pianificati in linea e in
coerenza con:
• le normative internazionali
• le normative nazionali europee dei diversi regulator
• le linee guida interne all’eventuale gruppo
• le linee guida nazionali applicate dalle sub-holding
• Il sistema di reporting in ambito normativo di
area finanza dovrà inserirsi all’interno dei
sistemi di controllo interni avrà alcune linee
guida di Gruppo che verranno implementate
o aggiornate alla luce dell’evoluzione
normativa
• In particolare, ci si riferisce alle norme di
Governance previste da Solvency II e Basel
II nel Pillar 2 per il rispetto dei requisiti
qualitativi relativi alla gestione interna
(governance, controllo interno e
organizzazione) dell'impresa finanziaria.
• Sono, inoltre, indicate anche le norme relative
al processo di autovalutazione periodica
delle esigenze di solvibilità, e
all’identificazione e valutazione dei rischi non
quantificabili cui l’impresa è esposta.
• le norme in corso di emanazione inerenti i
conglomerati finanziari
• le norme inerenti i processi di governo in aree
finanza (ICAAP e ORSA)
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Allegato
Metodologia DQ applicata ai sistemi di reporting
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Framework Data Quality Management
Il nostro approccio al Data Quality Management prevede due pilastri principali: la definizione del
modello di Data Quality e la definizione di processi e architettura di CdG
L’obiettivo è definire,
implementare e monitorare le
regole e i processi necessari a
garantire la qualità dei dati del
reporting, dei sistemi di sintesi
del CdG e del DWH
Interventi di
Data Quality
Data Quality
Management
Accounting
Analisi dei dati, individuazione anomalie e
pianificazione interventi per eliminazione
anomalie
Attivazione interventi crash (bonifiche) e
strutturali
Attivazione processo strutturato di
monitoraggio dei dati, prevedendo controlli ex
ante ed ex post sui dati
Razionalizzazione del “ciclo di vita” dei dati
critici
Interventi di
processo
e sui sistemi
di CdG e DWH
Analisi e revisione della
reportistica di CdG prevendo
interventi di razionalizzazione
sul sistema di CdG, sui motori
di applicazione delle regole
gestionali e sul DWH (approccio
bottom up nell’audit trail del
dato)
Analisi della reportistica e del processo di
produzione del dato
Gap analysis e analisi delle criticità e
categorizzazione per ambito funzionale per
identificarne impatto e priorità di intervento
Analisi dell’architettura funzionale e
applicativa (e dei sistemi a supporto) del
management accounting (flussi di
input/output, restitution, golden rules del
CdG, ...)
Definizione del processo di audit trail del dato
e monitoraggio anomalie
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Interventi di Data Quality
Vista di sintesi
In primo passo consiste nella definizione di un framework, immediatamente applicabile, costituito da
un insieme strutturato di processi, regole e strumenti a supporto delle attività di controllo e
certificazione dei dati e al presidio del ciclo di vita del dato, dalla nascita del bisogno informativo alla
certificazione della qualità del dato
Ambito
WORKFLOW
Principali Interventi
Asset Bip.
Definizione del macro processo di Data Quality con l’obiettivo di presidiare il ciclo di vita del dato,
Macro
processi e
processi di
dettaglio
dalla nascita del bisogno informativo alla certificazione della qualità del dato, stabilendo ownership,
attività e tempistiche di intervento in relazione alle fasi di:
Definizione: nascita esigenza di un nuovo dato, definizione e valutazione degli impatti
CICLO
DI
VITA
Implementazione del dato e delle regole nelle procedure applicative della banca e
consolidamento delle informazioni (es. aggiornamento manuali utente)
Gestione operativa: Inserimento, aggiornamento ed eventuale cancellazione del dato nelle
procedure, in modo manuale o automatico (in base alle regole di alimentazione)
Monitoraggio
Monitoraggio: Verifica anomalie ed errori e indirizzamento per la risoluzione delle stesse,
risoluzione anomalie e validazione dell’intervento
Certificazione: validazione finale del dato e rimozione dell’anomalia
CODIFICA e
SEMANTICA DEI DATI
Costruzione di un dizionario dati finalizzato ad agevolare il controllo dei dati e a garantire:
univocità di definizione
Dizionario
Dati
codifica e semantica del dato
Owner del dato
REGOLE DI
CONTROLLO
Censimento, classificazione e codifica delle regole ex ante da applicare nei sistemi di origine del dato
ed ex post da applicare nei sistemi di destinazione del dato, dei dati soggetti a controllo e delle
Check List
regole
tipologie di warning che rappresentano gli elementi di base su cui costruire il sistema di
monitoraggio della qualità
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Interventi di Data Quality
Dizionario Dati
Per agevolare il controllo dei dati può essere utile definire un “Dizionario Dati” con l’obiettivo di
garantire univocità di definizione, codifica e responsabilità delle informazioni che impattano sul
controllo di gestione
O
ATIV
C
I
F
I
MPL
ESE
Struttura
Struttura del
del Dizionario
Dizionario Dati
Dati
Principali caratteristiche
Definizione univoca dei dati oggetto di
monitoraggio in termini di codifica, semantica,
domini, formati e ownership
Creazione, gestione e manutenzione del Dizionario
Dati con l’obiettivo di aggiornare il Dizionario con
cadenza periodica oppure “on demand “laddove
intervengano modifiche significative nella
semantica o nella codifica delle informazioni
Definizione insieme delle regole, processi e
strumenti standard di controllo, validazione e
certificazione del dato
Nuovi requisiti di business oppure richieste di
modifiche dei dati devono essere evidenziate
dall’owner del dato e prevedono una nuova
codifica/ semantica del dato
La richiesta di modifica della scheda Dizionario
Dati attiva il processo di analisi di impatto
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Interventi di Data Quality
Tipologie di Controlli
La rilevazione delle anomalie può essere effettuata introducendo due momenti di controllo: controlli
ex ante sui sistemi origine del dato(es. legacy, motori di CdG) e controlli ex post sui sistemi destinatari
del dato (es. Management Information System, DWH…)
FAMIGLIA DI
CONTROLLI
TIPOLOGIA CONTROLLO
DESCRIZIONE
CONTROLLI DI PRIMO LIVELLO (FLUSSI)
CONTROLLI
EX ANTE
PRESENZA FLUSSI ATTESI
Verifica della avvenuta produzione dei flussi di input ed output attesi
NUMEROSITA’ RECORD
Verifica numerosità dei record caricati rispetto ai record presenti nei flussi di origine
NUMEROSITA’ CAMPI
Verifica numerosità dei campi caricati rispetto ai campi presenti nei flussi di origine
CONTROLLI DI SECONDO LIVELLO (CAMPI)
VALORIZZAZIONE CAMPI
Verifica della presenza dei dati obbligatori
COERENZA FORMALE CAMPI
Verifica del rispetto dei vincoli di codifica, semantica e di dominio del dizionario dati
COERENZA SOSTANZIALE CAMPI
Verifica di consistenza dei dati tra le diverse fonti e di coerenza della valorizzazione
delle informazioni destinate a diversi sistemi
QUADRATURE/RICONCILIAZIONI
QUADRATURE SISTEMI ALIMENTANTI SISTEMI DI SINTESI
QUADRATURE TRA SISTEMI DI SINTESI
CONTROLLI
EX POST
Quadrature di periodo (giornaliere, decadali, mensili) tra stok dei sistemi origine del
dato (es. partitari) e stock dei sistemi destinatari (es. stock contabili)
Quadratura dei dati appartenenti al patrimonio informativo comune dei sistemi di
sintesi (es. Contabilità vs CdG, CdG vs ALM e vs CRM, CdG vs Marketing)
MONITORAGGIO ANOMALIE
RILEVAZIONE ANOMALIE
RICORRENZA FENOMENO ANOMALO
VERIFICHE ANDAMENTALI
Intercettazione dei fenomeni anomali attraverso l’impostazione di range di tolleranza,
valori minimi e massimi del dato
Verifica numerosità e diffusione dell’anomalia (nuova anomalia, anomalia già
riscontrata e corretta con bonifica, anomalia già riscontrata ma non ancora corretta…)
Verifica degli scostamenti dei fenomeni anomali avvenuti tra elaborazioni successive
(es. confronti year to date, month to date , daily..)
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Interventi di Data Quality
Dati di Management Accounting oggetto di controllo
Nella nostra esperienza, i dati di management accounting di natura economica oggetto di controllo e
riconciliazioni mensili appartengono a due cluster principali: dati contabili e dati extracontabili
Cluster
1
DATI CONTABILI
Dati
Margine di Interesse (interessi reali attivi e passivi)
Commissioni Nette (commissioni attive e passive)
Altri Oneri e Proventi (Utile/perdita da negoziazione)
Costi Operativi (personale, ASA)
2a
Mercato/Segmento Commerciale di appartenenza del
DATI
EXTRACONTABILI
Cliente
Portafoglio Commerciale di appartenenza del Cliente
REFERENZIALI
EFFETTI FIGURATIVI (interessi figurativi attivi e passivi
2b
DATI
EXTRACONTABILI
IMPORTI
calcolati al TIT)
Tasso Interno di Trasferimento (TIT) e Volumi
Punti di Attenzione
Necessità di quadrare i dati gestionali con i dati contabili
sulla base della riclassificazione gestionale del Bilancio
mediante il raccordo:
Contabilità e CdG a livello di singolo rapporto
Piano dei Conti vs Catalogo Prodotti Gestionale
Difficoltà nel riconciliare le informazioni gestite nei
sistemi referenziali con le informazioni acquisite nei
sistemi di CdG finalizzate al breakdown dei dati:
CdG vs archivi anagrafici per allineamento Customer
Segmentation e calcolo revenue allocation
Allineamento CdG vs Marketing per riconciliazione
portafogliazione clientela e monitoraggio clientela
non portafogliata (es. Mercato “Non Attribuito”)
Difficoltà nel riconciliare la componente figurativa a causa di:
Tempi diversi di elaborazione del dato nei sistemi di CdG
(mensile) e ALM/Tesoreria (giornaliera)
Differente base di calcolo utilizzata per il calcolo dei
volumi (es. 360 vs 365)
Differente modalità di rilevazione del TIT (assegnazione
giornaliera, nei sistemi di ALM vs calcolo media mensile nei
sistemi di CdG
La presenza di uno strato centralizzato di applicazione delle regole e arricchimento delle informazioni semplifica le attività di
quadratura/riconciliazione con conseguente riduzione delle attività manuali dedicate ad adjustment del dato
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Interventi di Data Quality
Riconciliazione Contabilità vs CdG
Tutti i dati di ricavo/costo sono quadrati alla fonte o riconciliabili con la contabilità attraverso livelli di
aggregazione del catalogo prodotti che riproducono le voci di Conto Economico
Margine Intermediazione
Raccordo contabile (Voci di CE) – gestionale (Prodotti Gestionali)
10
Interessi attivi e proventi ass.
20
Interessi passivi e oneri ass.
Raccolta Diretta/Impieghi
(es.: Conti Correnti, Depositi Risparmio, Mutui ).
Commissioni nette
Raccolta Indiretta/Servizi Transazionali
(es.: Risparmio gestito, Previdenza, Cash Management)
80
Profitti da operazioni finanziarie
Profitti su Derivati, profitti su equity e fixed income
90, 100,
110
Altri proventi e oneri gestionali
Recupero bolli e spese
(es.: recupero bolli su C/C passivi)
Dividendi e altri proventi
Dividendi da partecipazioni e investimenti
40,50
70
Il catalogo prodotti gestionali deve essere strutturato per poter essere raccordato alla contabilità e allo stesso tempo per
consentire l’analisi dei fenomeni gestionali
Per ogni prodotto è disponibile un set differenziato di misure che rendono possibile il calcolo di tassi, spread e pricing
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Interventi di Data Quality
Mappatura Prodotti – Misure CdG
L’incrocio di prodotti e misure consente l’analisi di tassi, mark-up/mark-down e pricing tipica dell’ottica
gestionale
Mappatura Prodotti - Misure
Volumi
medi
10
20
40,50
Interessi attivi e proventi ass.
(Impieghi clientela)
Interessi passivi e oneri ass.
(Raccolta clientela)
Commissioni nette
(Raccolta clientela)
80
Profitti operazioni finanziarie
90, 100,
110
Altri prov. e oneri di gest.
70
Dividendi e altri proventi
Interessi
reali
Interessi di Interessi
Commissioni
mora
figurativi
Flussi
Entrata/
uscita
Analisi
tassi e
spread
Analisi
pricing
La misura, dimensione che si affianca al prodotto, consente di acquisire ed analizzare diverse tipologie di informazioni per lo
stesso prodotto (es.: per la raccolta diretta sono acquisiti volumi medi, interessi passivi e ricavi figurativi; per i fondi comuni
vengono acquisite le diverse tipologie di commissione, i volumi medi e diverse misure di flusso come conferimenti, piani di
accumulo)…
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Interventi di Processo e sui Sistemi
Linee Guida EVolutive
Un modello avanzato di certificazione dei dati prevede alcuni interventi sui processi e sui sistemi (in
particolare sistemi di sintesi e DWH), definiti nell’ottica arricchire il patrimonio informativo e la
profondità di analisi a supporto delle strategie decisionali e snellire i processi di di riconduzione/audit
trail del dato
Linee guida
Convergenza dell’architettura verso un unico punto di consistenza e aggregazione dei dati nel DWH
Definizione di un modello dati unico integrato per tutta la reportistica gestionale
Razionalizzazione delle alimentazioni in un’ottica di controllo della qualità dei dati:
• Individuazione delle fonti di alimentazione corrette per ciascun dato
• Bonifica di flussi ridondanti in termini di contenuto informativo, di flussi duplicati (flussi identici con periodicità e
latenza differenti) e correzione dei dati anomali (carenze informative, valori di dominio errati…)
Dismissione dei report e dei flussi ridondanti
Creazione tool automatici a supporto dei processi di quadratura/riconciliazione/verifiche o adjustment manuali
Creazione di datamart tematici e viste verticali specializzate per aree di business
Arricchimento del patrimonio informativo e della profondità di analisi a supporto delle strategie decisionali, sulla base
requisiti espressi dagli utenti
Proponiamo una prima fase progettuale finalizzata al perseguimento di specifici obiettivi conseguibili in ottica quick win su
un perimetro circoscritto di dati da definire in ottica:
- Riduzione manualità
- Riduzione tempi di elaborazione e produzione reportistica (fast close)
- Miglioramento qualità del dato
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Interventi di Processo e sui Sistemi
Impatti Architetturali
Il miglioramento della qualità dei dati genera impatti su tutti i layer architetturali (in particolare sui
sistemi di sintesi e storage) prevedendo attività di analisi e sviluppo sulle fonti alimentanti, motori, data
storage e applicazioni di sviluppo della reportistica
Fonti
alimentanti
Schema concettuale architettura
Sistemi
Operazionali
Sistemi
Referenziali
Highlights
Altre fonti
Motori
contabili
Data
Storage
Motori di calcolo
Disaccoppiamento
applicativo
Motori
gestionali
Motori
commerciali
Motori di
rischio
Data Storage
• Analisi dati per arricchimento
set informativo
• Introduzione di controlli a
monte sui dati (controlli ex ante
nei flussi di output dei sistemi
legacy)
• Accentramento e
razionalizzazione delle
alimentazioni vs il DWH
• Definizione di un modello dati
unico integrato per tutta la
reportistica gestionale
• Introduzione controlli di qualità
dei dati sui diversi livelli di ETL
di DWH
• Evoluzione/arricchimento flussi
di alimentazione
Reporting
Disaccoppiamento
tecnologico
DM
DM
Rischio
DM
Gestionale
riconciliazioni
Commerciale
riconciliazioni
• Evoluzione attuale reportistica
CFO sulla base delle nuove
alimentazioni da DWH
• Implementazione controlli di
qualità dei dati su sistemi di
reporting (controlli ex post)
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Interventi di Processo e sui Sistemi
Tool di Data Quality
Alcuni Clienti, per rilevare, monitorare e indirizzare le anomalie sui dati, hanno implementato un tool di
DQ in grado di centralizzare le anomalie, effettuare controlli di qualità sui dati, memorizzarne i risultati
in un database centralizzato ed elaborare report di sintesi
Schema logico
Principali caratteristiche
Sistemi in ambito
CRM
CdG
COGE
Basilea II
...
TBD
L’interfaccia con i sistemi applicativi ha il compito di
richiedere al componente Motore la lista dei controlli da
effettuare, di eseguirli sul sottosistema interessato, di
rilevare le eventuali anomalie e di inviarle al modulo Motore
per la memorizzazione accentrata
Interfaccia sistemi di sintesi
Motore controlli
Gestione
regole
Il componente Motore consente di effettuare il censimento,
la classificazione e la codifica delle regole, degli oggetti di
controllo e dei controlli che costituiscono gli elementi di
base su cui è costruito il sistema di monitoraggio della
qualità
DB anomalie
DB regole
Cruscotti
Reporting
Ipercubo
Utenti
Report
Il componente Reporting mette a disposizione dell’Utente
un set di report, suddivisi in diverse categorie (Cruscotti,
Analitici, Documentali, Operativi, Scorecard, ecc.), attraverso
i quali è possibile analizzare e comprendere rapidamente i
fenomeni relativi alla Qualità dei Dati, individuare le criticità
più rilevanti e definire le azioni da intraprendere
Il database centralizzato consente di archiviare sia le regole
di controllo che le anomalie riscontrate
La strategia di realizzazione della soluzione a regime può essere “make or buy”, di conseguenza la scelta del tool di Data
Quality richiede la valutazione dell’opportunità di un’implementazione custom a fronte della scelta di acquisire un
pacchetto software presente sul mercato
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Luca D’Onofrio
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