Implantación de punta a punta de un Modelo Corporativo de Datos y su explotación para la Gestión de Riesgos, Análisis Financieros e Inteligencia de Negocios.

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1 Implantación de punta a punta de un Modelo Corporativo de Datos y su explotación para la Gestión de Riesgos, Análisis Financieros e Inteligencia de Negocios CLAB - Agosto 2009

2 Contenido 1. Objetivos del Proyecto 2. Estrategia de Implementación
Alcance del Proyecto Análisis de Riesgo del Proyecto Factores Críticos de Éxito

3 Arquitectura de Datos y Sistemas de Gestión
El proyecto de Arquitectura de datos y Sistemas de Gestión tiene como objetivo principal proporcionar un Data Warehouse corporativo con un modelo alineado a las mejores prácticas financieras y de visión única al cliente. Cubre 3 perspectivas principales: Control integral de Riesgo Toma de decisiones de Negocio CRM Analítico (Customer Relationship Managment) Beneficios del Proyecto Fortalecer la inteligencia de negocio ofreciendo capacidad para derivar información de sus datos, analizar operaciones y apoyar la toma de decisiones tácticas y estratégicas en MERCANTIL. Ofrecer servicios financieros con visión única e integral del cliente (CRM Analítico). Disponer de una solución de control de gestión que facilite la elaboración de los diferentes presupuestos y la medición de los resultados obtenidos desde diferentes perspectivas de costos y rentabilidad. Disponer de una visión consolidada y oportuna de la gestión gerencial y financiera de MERCANTIL . Consolidar bajo una misma plataforma y con una solución especializada los procesos de generación y administración de la gestión de riesgo Etapas del Proyecto Etapa I Etapa II Análisis de Brecha y definición Empresarial Implementación y Roll Out de las Soluciones Riesgo de Crédito y FTP Soluciones a Implementar Riesgo Operacional y de Mercado MIS y Budgeting CRM

4 Objetivos Específicos
Objetivos del Proyecto Objetivos Específicos Implantar un Data Warehouse mediante la utilización del modelo BDW, con los datos, información y ambiente de MERCANTIL disponibles. Implantar los sistemas de Gestión CRM, Sistema de Riesgo de Crédito, Operacional y de Mercado, y de Administración de Rendimiento (MIS), con la información y datos disponibles. Adoptar un modelo y mecanismos únicos de entendimiento, análisis y utilización de la información disponible en la organización mediante la integración de un modelo físico y lógico de datos, información estructurada para toma de decisiones y reportes enfocados para cada área usuaria de la información estratégica. Adoptar los mecanismos y hábitos eficientes en la concepción, desarrollo y consumo de información de gestión en el mediano y largo plazo.

5 Estrategia de Implementación

6 Estrategia de Implementación
Solution Development (CRM) Solution Validation (CRM) Solution Deployment (CRM) Business Discovery Solution Definition Solution Development (MIS) Solution Validation (MIS) Solution Deployment (MIS) Etapas Solution Development (RIESGO) Solution Validation (RIESGO) Solution Deployment (RIESGO) Blue Print BDWM* Soluciones de Riesgo, MIS y CRM* Durante esta fase se confirman y validan los requerimientos (Funcionales y tecnológicos), así como la estrategia de la solución Durante esta fase se realiza el diseño lógico de la solución y se detalla el plan de ejecución de la Etapa 2 (Implementación y Rollout) Solution Development: Durante esta fase se detalla el diseño de la solución y se realiza la instalación y configuración de las herramientas seleccionadas. Solution Validation: Durante esta fase se ejecuta el plan de pruebas funcionales y de integración de la solución. Solution Deployment: Durante esta fase se ejecuta el entrenamiento, acompañamiento a los usuarios y las pruebas de aceptación de la solución. * Entregas graduales según planificación y priorización

7 Estrategia de Implementación
Solution Development (CRM) Solution Validation (CRM) Solution Deployment (CRM) Business Discovery Solution Definition Solution Development (MIS) Solution Validation (MIS) Solution Deployment (MIS) Etapas Solution Development (RIESGO) Solution Validation (RIESGO) Solution Deployment (RIESGO) Blue Print BDWM* Soluciones de Riesgo, MIS y CRM* Frente 1 Funcional Asegurar y capitalizar los esfuerzos destinados a resultados concretos de negocio. Asegurar el modelo BDW en MSF Frente 2 Tecnológico Asegurar la capacidad de realización y eficiencias tecnológicas. Asegurar las herramientas en el contexto de MSF Frente 3 Gcia. Proyecto Asegurar la integración de las áreas funcionales y tecnológicas durante y después de la ejecución del proyecto * Entregas graduales según planificación y priorización

8 Estrategia de Implementación: Business Discovery
Solution Development (CRM) Solution Validation (CRM) Solution Deployment (CRM) Business Discovery Solution Definition (MIS) (MIS) (MIS) Etapas (RIESGO) (RIESGO) (RIESGO) Entregables Principales Actividades Principales Plan detallado – Fase Solution Definition Informe de estado quincenal Carta del proyecto (Project Charter) Documento Informe Situación Inicial Documento Informe de Brecha Instalación del ambiente de Desarrollo y Test Instalación Licencias de SW y aplicativos en ambientes de Desarrollo y Test. Iniciar definición de solución Definir requerimientos de infraestructura Revisar ambiente de Mercantil Identificar requerimientos y estrategia de la solución Determinar requerimientos analíticos Determinar requerimientos de repositorio de datos Determinar requerimientos de integración Evaluar impacto al negocio Confirmar estrategia de solución

9 Estrategia de Implementación: Solution Definition
Development (CRM) Solution Validation (CRM) Solution Deployment (CRM) Business Discovery Solution Definition (MIS) (MIS) (MIS) Etapas (RIESGO) (RIESGO) (RIESGO) Entregables Principales Actividades Principales Blue Print y Roadmap Plan Detallado – Fase Solution Development Doc. Informe Recomendaciones Doc. con estrategia de consolidación de información Doc. con Estrategia de Certificación de soluciones Verificación de Instalación del ambiente de TEST y DESARROLLO Instalación del ambiente de Producción Instalación Licencias de Software y aplicativos en ambiente de Producción. Iniciar diseño general Diseño lógico de capa analítica Diseño lógico de capa de repositorio de datos Diseño lógico de capa de integración de datos Diseñar modelo de arquitectura Conducir pruebas estáticas Diseñar planes de solución Diseñar especificaciones de prueba Crear ambiente de desarrollo Manejar excepciones de diseño general Confirmar diseño general

10 La metodología de trabajo está estrechamente ligada con la Arquitectura de Referencia de “Business Intelligence” Access (Portals) Analytics (Reports, OLAP) Data Repositories (ODS, DW, Data Marts) Data Integration (EAI, ETL) Business Discovery Solution Startup BI Strategy & Planning Solution Outline Solution Definition Macro Design Solution Development & Validation Micro Design Build Cycle Solution Deployment Deployment

11 Alcance del Proyecto

12 El alcance del proyecto corresponde a la puesta en producción del Modelo de Datos, CRM, Gestión de Riesgo de Crédito y Mercado y Administración de Rendimiento (MIS)

13 Soluciones seleccionadas para soportar el modelo y el alcance definido

14 Alcance BDWM Diseñar e implantar una Arquitectura de Datos Corporativa, integrada con el modelo de datos corporativo y arquitectura de Data Warehouse Asegurar la incorporación de la información del DWH actual en cuanto a las áreas funcionales cubiertas y las necesidades de información de las herramientas de gestión. Definir la estrategia para implantar y poblar el Data Warehouse como fuente principal de información histórica para análisis y toma de decisiones. Personalizar el modelo de industria (BDWM) según requerimientos específicos de MERCANTIL. Diseñar e implantar los procesos ETL asociados con el poblamiento del DWH. Definir e implantar los procedimientos de control de calidad de datos. Alcance BDWM

15 Item Dirección de Negocio
CONCEPTOS DE NEGOCIO El IFW propone una concepción basada en nueve (9) objetos de negocio Participante Acuerdo / Contrato Condición % Producto Ubicación Clasificación Item Dirección de Negocio Evento Recurso Estos serán básicos para la definición de las áreas de interés y las entidades contenidas en cada una * Information FrameWork

16 ESTRUCTURA DEL MODELO DE DATOS
Banking Data Warehouse Model (BDWM) Agrupa todas las entidades de BDWM que describen las posibles áreas de resumen del almacén de datos global. Estas entidades de resumen describen las totalizaciones Almacén de Datos Área de tránsito Área de registro Área de Resúmen Agrupa todas las entidades BDWM que describen las estructuras de análisis dirigidas a las necesidades específicas de un departamento o área determinada del negocio Análisis Área de retroalimentación e Integración Agrupa las entidades del BDWM sobre las cuales se recibe información procedente de aplicaciones de soporte a la toma de decisiones Contiene las áreas de integración y tablas temporales requeridas durante los procesos de extracción, transformación y carga de los datos El sistema de registro es el área normalizada primaria de almacenamiento en la que se sitúan los datos de los sistemas operativos. Los datos del sistema de registro se almacenan para ser utilizados posteriormente por las aplicaciones de soporte a decisiones

17 Repositorio Corporativo de Datos (BDWM)
Con la implementación del modelo de industria de IBM, el “Banking Data Warehouse Model”, se logra la automatización y consolidación bajo una misma plataforma y con herramientas especializadas, de los procesos de generación, cálculo y distribución de la información. Total de áreas de Integración: 164 ( ) Modelo de Datos (BDWM de IBM): Habilitación de 170 entidades de 1.071 Habilitación de atributos de 6.210 Procesos de Extracción, Transformación y Carga (ETLs): 1.800 Levantamiento de Reglas: Reglas de calidad: 4.875 Reglas de negocios: 600 Reglas de cálculos: 80 Aseguramiento de Calidad Pruebas de contraste: 80 Casos de usos: 92 Casos de prueba: 437

18 Alcance CRM Poner en producción la herramienta de gestión de SAS CRM Marketing Automation: Alcance CRM Integrar el modelo de BDWM con el modelo del módulo de Marketing Automation de SAS. Poner en producción los productos de SAS para CRM Analítico según los modelos de BSTs que se prioricen dentro de la fase de Business Discovery Poner en producción los módulos de visualización y reportes de Marketing Automation de SAS.

19 Alcance MIS Poner en producción la herramienta de gestión de SUNGARD, MIS & BUDGETING: Poner en producción los siguientes módulos: BancWare Funds Transfer Pricing BancWare Profitability-Org&Product BancWare Profitability-Enhance Customer&Account Drill Down BancWare Profitability- Capital Allocation BancWare Profitability- Reporting BancWare Budgeting Bancware Web Application Poner en producción el cálculo de rentabilidad para MIS y FTP. Generar cubos OLAP de rentabilidad en función de los BSTs seleccionados. Alcance MIS

20 Poner en producción la herramienta de gestión de SUNGARD RIESGO:
Alcance Riesgo Poner en producción la herramienta de gestión de SUNGARD RIESGO: Poner en producción los siguientes módulos: Bancware Asset & Liablity y Basil II: Capital Management BancWare Capital Manager – Credit Risk Poner en producción la herramienta para reportes y control de Riesgo Crediticio. Poner en producción la herramienta para reportes y control de Riesgo de Mercado con base en el modelo de datos. Alcance Riesgo

21 Resumen Entregables por Area Funcional
TOTAL ENTREGABLES = 66

22 Instalación y puesta en funcionamiento de la plataforma tecnológica de “Business Inteligence” de MERCANTIL, basada en el sigiente esquema

23 AD&SG - Data Warehouse Model (BDWM) Modelo de Integración de la Arquitectura del Data Warehouse
Áreas de Integración Fuente I Fuente II Fuente N Data Entry Fuentes Externas … Almacén de Datos (BDWM) Área de registro Área de retroalimentación Área de resumen Área de análisis Área de Tránsito (Staging area) Marketing Automation (SAS) SUNGARD ALM5 FTP Profitability ByP B2CM Oracle, DB2, ADABAS,VSAM DB2, Archivos Planos, DataStage Transformación Carga Extracción Análisis y Visualización Servidor Fuente Servidor ETL Servidores Aplicaciones ETL DataStage ETL in House Conexión BDI (Sungard) SqlServer BD Propietario

24 Diagrama de Repositorio de AD&SG Ambiente Producción
Arquitectura BI MERCANTIL COMMERCE BANK/ DATA WAREHOUSE CB DATA APLICACIONES FACILIDAD CLIENTES SUCURSALES LEGACY MART DE NEGOCIO WEB EMPRESAS PROCESOS DE ETL AL DATA WAREHOUSE CB SOLUCIONES ANALITICAS PROCESOS ETL Cliente AS400 INTEGRACIÓN CommerceBank AREAS DE AS400 SqlServer DATAPRO Sungard Sungard Web Report FISERV DATASTAGE OTROS DATASTAGE Webfocus Cliente CB . Web Focus VISUALIZADORES DE LAS SOLUCIONES BM – CARACAS LEGACY DATA WAREHOUSE BM Sungard SqlServer Web Report Cliente BM Sungard DATA WAREHOUSE BM PROCESOS DE ETL AL SOLUCIONES ANALITICAS PROCESOS DE CARGA AREAS DE INTEGRACIÓN SAS Web Cliente BM SAS Inversiones SAS CRM ETL Adabas Servidor LA SAS BI Appl Mainframe . VSAM OTROS DATASTAGE DATASTAGE Webfocus Cliente . BM Web Focus PROCESO DE ACTUALIZACIÓN DE METADATA , METASTAGE M1 - ERWIN

25 Análisis de Riesgos del Proyecto

26 La Curva del Cambio Recomendaciones
Entusiasmo Compromiso Inicio del Proyecto Fin del Proyecto Entendimiento Retroceso Avance Resistencia Negativa Pérdida gradual del soporte de los principales stakeholders Efecto “Caja Negra” de proyectos de larga duración Recomendaciones Realizar análisis y seguimiento de expectativas de nuestros clientes Implementar Quick wins que permitan mostrar avances tangibles (A mediano plazo) Definir métricas de éxito del proyecto

27 El Triángulo del Desarrollo
El tiempo es una variable crítica en el proyecto y debe ser reconocida como tal por el equipo Recursos para cubrir la “superficie” del triángulo Objetivos Formalización de un Plan de Trabajo unificado Recomendaciones Equipo de trabajo completo Evitar cambios en el Gantt salvo aprobación de Comité Crear una cultura de compromiso con las fechas planificadas Alcance Calidad Tiempo

28 El Costo de la Calidad Recomendaciones
Retrasos producto de la búsqueda de la calidad, en desmedro de otras variables Esto genera un efecto dominó en las tareas actuales y futuras con dependencias en el plan de trabajo Recomendaciones Congelar versiones parciales que permitan iniciar el desarrollo Priorizar y ejecutar las tareas en función de un análisis de costo/beneficio “Lo perfecto es enemigo de lo bueno” Calidad Costo

29 CALIDAD DE DATOS – REQ. GENERALES
Organización: Se debe crear o habilitar una unidad o grupo responsable de velar por la calidad de los datos y hacer seguimiento a las incidencias asegurando la resolución a nivel de fuente cuando así sea necesario, Tarea de MSF Reglas de Negocio: Se identificará las reglas de negocio que se pueden aplicar a nivel de ETL para detectar registros que vengan con errores de calidad de datos y evitar en la medida de lo posible su carga en el almacén Sistemas Fuentes: A nivel de ETL se pueden detectar algunos errores, pero la solución debe estar en el sistema fuente, lo cual es tarea de MSF mejorar

30 Proceso de Calidad de Datos
Areas de Integración (Areas de Interes) Proceso de Calidad de Datos Equipo D Q Perfilamiento (Information Analizer) Reglas Clasificacion Participante Activo Pasivo Tesoreria Contabilidad Garantia Liquidacion Transacciones Otros productos 1 Incidencias (Service Desk) Equipos de : Gerencias OyT Áreas Funcionales Equipos de AD & SG BDWM Datos cabecera Sumaries (Montos, Personas, Transacciones, Balance) Queries de Contraste (Information Analizer) 2 Solución de Incidencias Riesgo 3 CRM MIS ◘ Construcción por fases (1.- AI, 2.- BDWM, 3.- Datamarts) ◘ Actividad de carácter permanente

31 Certificación Funcional - Premisas
La metodología seleccionada para la puesta en producción fue la de “Smoke Test”, es decir, una vez culminada la Certificación Funcional en el ambiente de Pre-Producción, este mismo se convertirá en el de Producción. PREMISAS Las mejores prácticas según el FSSC (Financial Services Solution Center) de IBM para proyectos de BI, en lo referente a certificación funcional, es cumplir tres ciclos de certificación Estos Ciclos de certificación se ejecutan sobre un set de datos controlado, que pueda ser contrastado Se inicia basado en dimensiones Luego se avanza por subsistema (pasivos, activos, tdc, transacciones, etc.) Dedicación y compromiso de los usuarios, dado que son los únicos que pueden validar el contraste requerido Tiempo de solución de incidencias

32 Factores Críticos de Exitos

33 Las 7 Claves de Éxito del Proyecto
Stakeholders comprometidos Beneficios identificables para el negocio Trabajo y cronograma claros y concretos Alcance realista y manejable Equipo de alto rendimiento Riesgos controlados Entrega de beneficios a la organización realizados

34 Framework de Seguimiento

35 Consideraciones Finales
Minimizar la definición de objetivos “móviles”, a través de una adecuada priorización de requerimientos y control del alcance del proyecto Las áreas funcionales son los líderes del proyecto y tienen contacto continuo con el equipo Maximizar la sinergia de la funcionalidad actual con las soluciones a ser implantadas Enfocar el análisis en los requerimientos de las áreas funcionales, y no en lo que hay en los sistemas actuales Definir un Modelo de gobierno efectivo y estrategia de transferencia de conocimientos, que asegure el adecuado mantenimiento, uso y actualización de la solución en el Banco Establecer mecanismos claros y ágiles de certificación de entregables

36 Reflexión El Mayor valor de las empresas del Siglo XXI vendrá dado por
La Gestión del Conocimiento La clave del éxito para triunfar en el siglo XXI: la administración del conocimiento El mayor valor de las empresas del Siglo XXI ya no viene de activos físicos como edificios, terrenos ó maquinaria. Es el conocimiento sistematizado acerca de sus procesos, servicios y productos lo que cada día se convierte en el activo más importante. El éxito de las organizaciones en un mundo globalizado depende cada vez más de: Su capacidad de sistematizar el conocimiento. Entrar en un entorno de mejora continua. Competir en un mundo globalizado. No basta con: Tener información y datos. Tener procesos certificados (ej: ISO9000).

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