Банковская группа ANZ находится на полпути к серьезному пересмотру того, как она создает и управляет своими обширными запасами данных, чтобы лучше понять ценность, которую она может извлечь из них.
Программа работы была подробно изложена на нескольких сессиях конференции IBM THINK 2019 в Сан-Франциско Томасом Люси, самопровозглашенным “информационным стратегом”, консультирующим ANZ.
Люси сказала, что эта работа была частично вызвана желанием ANZ лучше понять, что такое master data management (MDM) и что он может сделать.
“[АНЗ] уже вложил в него довольно много денег и на самом деле не совсем понимал всю его ценность», — сказала Люси.
“У нас было много упрощений, связанных с нашим ландшафтом.
“У нас было около четырех МДМ, которые фактически конкурируют друг с другом и дают разные результаты.
“Мы хотели превратить это в единый MDM-пакет, где мы объединили различные источники данных и получили единый результат.”
Получение доступа к данным рассматривалось как ключевой основополагающий элемент успеха в различных областях-от цифровой трансформации до клиентского опыта и аналитики.
“Приоритет номер один-это доведение качества данных до такого уровня, при котором это повысит ценность бизнеса”, — сказала Люси.
“Если вы посмотрите на то, как осуществляется традиционное банковское дело, банковское дело было [о том, чтобы пойти] к кому-то, чтобы осуществить финансовую транзакцию.
“Цифровая трансформация означает, что клиент собирается сделать это сам. Они будут отвечать за свою собственную судьбу, они будут контролировать ее, и они будут уполномочены принимать гораздо больше решений. Тогда банку придется следить за тем, что ищет клиент.
“Я думаю, что для ANZ [цифровая трансформация] стала реальной в прошлом году или около того, когда ANZ вышла на улицу в поисках людей, которые традиционно не являются банкирами, и принесла этот талант на уровне C-level.
“Они довели потребность в данных до того, чтобы они были в центре цифровой стратегии, до такой степени, что правление очень чувствительно к ним относится.
“Сейчас мы смотрим на данные, которые находятся в центре всего этого, и если мы не сможем правильно организовать путешествие данных, мы не сможем правильно организовать цифровое путешествие.”
Как обстоят дела
В настоящее время АНЗ уже полтора года занимается капитальным ремонтом МДМ, и Люси сказала, что у этого учреждения “вероятно, есть еще полтора года.”
В то время как некоторое время уже было потрачено на “настройку и поддержку [единого MDM] актива” — банк привлек IBM Lab Services для помощи в этом направлении, — Люси сказала, что большая часть работы, составляющая “около 6-8 месяцев, была [вокруг] получения бизнес-вовлеченности” для продолжения программы.
“Мы должны удовлетворить множество игроков — руководителей, владельцев бизнеса, управляющих данными, брокеров, банкиров и клиентов, — все они требуют, чтобы различные части данных были качественными и своевременными. У них у всех разные требования к данным и разные планы, — сказала Люси.
“Проблема, которую мы пытались решить в ANZ, заключалась в том, чтобы лучше создавать, [принимать], подключать, поддерживать, а также управлять данными клиентов.
“Это означало, что нам нужно было лучше понять, как мы собираем данные, иметь некоторые средства управления, чтобы делать это правильно, и устранить погрешность в точке захвата.
“В то же время [нам нужно было] посмотреть сразу же, как мы захватили [данные], и на то, что уже было захвачено в устаревших системах, и как мы очистим это и сделаем доступным для фронтовой задачи, чтобы иметь возможность повторно использовать его.”
Это включает в себя некоторые значительные усилия по изменению культуры, заставляя команды и команды внутри банка думать о данных, которые они создают, и убедиться, что они чисты и отформатированы таким образом, чтобы их можно было повторно использовать другими с самого начала.
С помощью ИИ
Люси сказал, что надеется, что искусственный интеллект и технологии машинного обучения могут помочь в очистке данных.
В целевой информационной архитектуре ANZ (надеюсь, чистые) данные попадают в озеро данных, прежде чем они вытекают в то, что Люси называет “рекой данных” для повторного использования.
“Мы смотрим на данные с точки зрения озера и реки, где озеро-это унаследованные данные, которые уже есть в наших системах, а затем река-это возможность повторно использовать эти данные, чтобы иметь возможность обслуживать клиента”, — сказал он.
“Мы обнаружили, что озеро данных нуждается в очистке, и там много данных, поэтому мы используем такие инструменты, как управление основными данными, управление данными и множество людей, чтобы пойти и очистить его. Но это большая работа.
“Мы смотрим на искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы иметь возможность оптимизировать этот процесс.”
Люси сказал, что он также видит потенциал для использования ИИ/МЛ ближе к тому месту, где создаются данные.
“То, что мы пытаемся сделать, — это побудить проекты и отряды принять ИИ, чтобы изучить исходные системы, которые они хотят начать очищать, — понять, каковы риски, и принять некоторые меры по смягчению последствий, прежде чем взять на себя обязательство взять эти данные и [потенциально] поставить стресс и нагрузку на другие системы ниже по течению, которые предназначены для фактического освоения данных”, — сказала Люси.
Он сравнил влияние ИИ/МЛ в этом случае с сглаживанием данных по мере их загрузки в озеро.
“Это для того, чтобы у вас был четкий метод приема данных и никаких камней и комков на конвейере, — сказала Люси.
Хотя выгоды от наличия хороших, чистых данных были относительно ясны, Люси неоднократно поднимала сложность программы работы, разработанной, чтобы добраться до этой точки.
“Это так сложно, — сказал он.
— Это все равно что пойти на пляж и сказать, что ты перестроишь весь песок- с чего ты начнешь? А что делать вам расставить приоритеты? Как он должен выглядеть, когда вы с ним закончите? И поймут ли люди, что вы действительно что-то с ним сделали?”
Используя несколько иную аналогию с песком, Люси довела до конца суть программы работы.
— Проще всего объяснить это тем, что данные-это как песок для раствора для дома, который вы хотите построить.
“Если песок загрязнен другими элементами, такими как почва, вы сделаете плохой раствор, и здание упадет.
“Мы действительно смотрим на основы. Мы должны сделать все правильно.”
Рай Крозье посетил IBM THINK 2019 в Сан — Франциско в качестве гостя IBM.
