Данные решают. Как управлять данными, чтобы создавать ценность для бизнеса - Светлана Бова

аврал с участием десятка аналитиков. Но у банка был готов инструмент Data Lineage[38]. За 20 минут сотрудники банка визуализировали маршрут: сырые данные из CRM и бюро кредитных историй → скрипты очистки с сохраненным версионированием → таблицы в хранилище → алгоритмы скоринговой модели → итоговая цифра в отчете. Это был момент истины. Регулятор увидел прозрачность и контроль.

Каталог данных позволил сразу найти все источники, связанные с каждым клиентом, а единый глоссарий исключил разночтения: все в банковской группе понимали под «дефолтом» и «автокредитами» одно и то же.

Внедрение инструментов не только помогло пройти проверку регулятора, но и вошло в жизнь банка, упростив большую часть процессов и вселив в топ-менеджмент уверенность в цифрах.

• Единый бизнес-глоссарий положил конец вавилонской башне терминов. Теперь «крупная сделка» в Лондоне и Шанхае определялась через единый алгоритм с привязкой к валюте и юрисдикции, а управление лимитами валютного риска стало более прозрачным.

• Data Lineage стал цифровой картой всех потоков данных. Теперь, когда у руководства появлялся запрос: «Покажите происхождение цифр в отчете по рыночным рискам для азиатского портфеля», команда банка не рылась в логах, а визуализировала маршрут от торговой системы в Гонконге до консолидированного отчета за считанные часы.

• Каталог данных стал «единым окном» для поиска и понимания данных. Аналитик в Нью-Йорке мог найти и запросить доступ к обезличенным данным о транзакциях из ЕС, не отправляя десятки писем.

Оперативность подготовки аналитики повысилась в разы, сократившись с нескольких недель до нескольких часов и даже минут. Это особенно важно для принятия решений в стрессовых ситуациях — например, когда нужно понять, какие остатки по счетам зависли в недружественных странах в момент введения санкций.

Именно для таких случаев банковские регуляторы настаивают на внедрении продвинутых инструментов управления данными. Руководство должно иметь возможность принимать обоснованные решения на основе данных в момент, когда все рушится.

Качественное внедрение этих инструментов, вместе с внедрением платформы данных, — действительно дорогая инициатива, как мы уже не раз говорили. Тем не менее она четко контролируется регуляторами, которые считают ее обязательной.

Внедрены ли в вашем бизнесе ключевые инструменты описания данных — бизнес-глоссарий, каталог данных, Data Lineage? Насколько оперативно и обоснованно данные доступны вам для принятия важных и срочных решений?

4. БИЗНЕС НА АВТОПИЛОТЕ: АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ

Регулятор запросил статистику по операциям, где данные вводились или изменялись вручную в процессе управления рисками. Банк предоставил отчет, показавший, что ключевые процессы — присвоение клиенту риск-рейтинга, расчет резервов, проверка санкционных списков — были на 98% автоматизированы. Там, где оставался ручной ввод (например, обработка сложных заявок), стояли автоматические контроли качества (Data Quality Indicator, DQI): система не пропускала идентификатор клиента с буквами или дату рождения из будущего. Это резко снизило операционный риск.

По остальным процессам банк ответил демонстрацией дорожной карты по автоматизации. В ней ручные Excel-файлы и выборочные проверки стояли в плане замены на автоматизированные конвейеры. Ручные процессы допускались только для нерутинных операций и ad-hoc-аналитик (анализа по запросу).

Хотя автоматизация — довольно дорогая история, мировые регуляторы настаивают на практически полной автоматизации критичных процессов. Например, европейский регулятор просит автоматизировать все регулярно повторяющиеся операции при подготовке отчетности по управлению рисками в банках, а российский требует полной автоматизации расчета нормативов по продвинутому подходу (845-П) на ежедневной основе и контроля качества данных. Достаточность уровня автоматизации процессов проверяется в компании валидаторами и аудиторами, отчеты о соответствии планов автоматизации предоставляются регулятору.

Требования об автоматизации, как и внедрение инструментов описания данных, значительно повышают необходимые бюджеты на внедрение программы управления данными. Нужно понимать, что пока процессы не автоматизированы, пока данные не вносятся в ИТ-системы регулярно, об управлении ими говорить рано. Но именно автоматизация сокращает операционные риски, в том числе ненадлежащей обработки и искажения данных, в разы.

Есть ли в вашей компании перечень процессов с оценкой уровня их автоматизации? Какова доля автоматизированных процессов? Есть ли план по достижению целевого уровня автоматизации в обозримом будущем?

5. ИСПЫТАНИЕ НА ПРОЧНОСТЬ: У ВАС ЕСТЬ ТОЛЬКО 48 ЧАСОВ

При проверке регулятор дал условный сценарий: «В вашем филиале в Гамбурге обнаружена подозрительная серия транзакций. Предоставьте всю аналитику по этим клиентам и операциям за последние 90 дней, с детализацией до исходных записей, включая цепочку их преобразований (Data Lineage)». Задачу, согласно требованиям ЕЦБ, нужно выполнить не более чем за 48 часов (это европейский регулятор называет fire drill exercise, учебная тревога).

Команда банка, используя связанные каталог данных и Lineage, справилась за 36 часов. Это доказало, что система управления данными создана не для галочки, а представляет собой рабочий механизм для кризисного реагирования. Например, для добывающей компании аналогичный сценарий — расследование инцидента на платформе — требует столь же быстрого доступа к целостным данным со всех датчиков за последние часы.

Это стало решающим доказательством работоспособности всей системы, а не просто наличия документов. Банк показал, что может управлять данными в условиях кризиса. Именно такое упражнение в условиях ограниченности времени дает проверяющим итоговое представление о том, работает ли система.

На практике мы видим, что восстановление карты потоков данных для любого отчета средней сложности в крупной организации от систем-источников до итогового отчета требует долгих месяцев работы большого количества архитекторов и дата-инженеров. Этой скорости недостаточно для принятия оперативных и обоснованных решений. По мнению мировых регуляторов, анализ происхождения данных, которые легли на стол в виде отчета для управленцев высшего уровня, не должен занимать больше 48 часов.

И именно отсутствие такой возможности во всех международных банках стало одной из причин международного финансового кризиса[39], что и легло в основу европейского стандарта по управлению данными[40], который теперь обязателен для всех глобальных системно значимых банков, включая крупнейшие американские и китайские[41]. Это и есть тот оплаченный чужими ошибками и написанный кровью опыт, к которому можно присмотреться, особенно если в вашем бизнесе при принятии некоторых решений счет идет на часы и даже минуты.

Проводили ли вы проверку работоспособности инструментов описания данных в условиях ограниченности времени на практике? Уверены ли вы в источнике происхождения данных, лежащих в основе вашей управленческой отчетности?

6. ОСОЗНАННАЯ ОТЧЕТНОСТЬ ДЛЯ РУКОВОДСТВА

Кульминацией стал диалог с правлением. Регуляторы спрашивали не только о цифрах в отчетах, но и о том, какие ограничения и допущения в данных за ними стоят. Члены правления, обученные и вовлеченные в дата-повестку, могли честно сказать: «В отчете используется модель, которая не учитывает заемщиков с технической просрочкой и не превышает пороги материальности в определении дефолта, поэтому показатели дефолтности могут быть занижены на 0,5% по сравнению с финансовой отчетностью».

Трезвость и прозрачность вызвали уважение. Регулятор увидел не