SOLUZIONI > RISK DATA AGGREGATION & REPORTING

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Risk Data Aggregation
& Reporting

Rettifiche e tracciabilità – BCBS 239

Risk Data Aggregation
& Reporting

Rettifiche e tracciabilità

Client testimonials

intesa-sanpaolo-transparent

Intervista a Silvia Caffi
Intesa Sanpaolo

Responsabile ufficio Data Technology
Direzione sistemi informativi

Silvia Caffi ha partecipato in qualità
di relatore all’Irion Innovation Day
2019, che si è tenuto a Milano presso la
Fondazione Cariplo.

Tra i temi affrontati:

audit, data quality, data aggregation, reporting, risk management

ESIGENZE, SFIDE E SOLUZIONE
Needs

Le esigenze
Una soluzione unica, tracciabile e manutenibile

Efficienza

  Soluzione unica e centralizzata comprensiva di tutte le funzionalità tipiche di Data Management

Tracciabilità

  Archivio completo delle operazioni di rettifica (dati e metadati).

  Funzionalità di ricerca e reportistica.

Manutenibilità

  L’aggiunta di nuove «applicazioni» verso piattaforme già abilitate è una attività di parametrizzazione

  Capacità di auto adattarsi alle modifiche che le applicazioni apportano alle proprie strutture dati (tabelle, colonne) senza interventi di manutenzione

La soluzione

La soluzione
Rettifiche e tracciabilità con Irion EDM®

Capabilities

Alcune delle funzionalità di Irion EDM® utilizzate:

  Metadata Driven Engine, Execution & Datastore

  Data Editing & Human Task Interface

  Business Workflow & Collaboration

  One Click Web API

  External Command & API Call

Risultati raggiunti

  Ottobre 2018: Remediation Repository attivo

  Dicembre 2018: Remediation Engine attivo

  Luglio 2019: Remediation Explorer attivo

Tempi medi di elaborazione E2E:

20′ – 40′ per tabelle da 8 milioni di record
da pubblicazione ad archiviazione sul Remediation Registry

Challenges

Le sfide
Data Editing

Integration

Differenze relative alla «sorgente» dati
(Teradata, SAS, Oracle)

Differenze relative al modello di utilizzo del  database da parte dell’applicazione

Metadata Complexity

Dizionario degli oggetti rettificabili, disponibili e non, comprensivo delle informazioni di struttura quali colonne, tipi dati, primary Key, where condition, ecc.

Data Quality

Necessità di introdurre controlli formali e di chiave sui record rettificati sulla base dei metadati messi a disposizione dall’applicazione

Usability

Data Editing modalità puntuale, massiva e via script

Orchestration

Request Response
Services

On Demand
Process Activation

Integration

Differenze relative alla «sorgente» dati
(Teradata, SAS, Oracle)

Differenze relative al modello di utilizzo del  database da parte dell’applicazione

Metadata Complexity

Dizionario degli oggetti rettificabili, disponibili e non, comprensivo delle informazioni di struttura quali colonne, tipi dati, primary Key, where condition, ecc.

Data Quality

Necessità di introdurre controlli formali e di chiave sui record rettificati sulla base dei metadati messi a disposizione dall’applicazione

Usability

Data Editing modalità puntuale, massiva e via script

Orchestration

Request Response
Services

On Demand
Process Activation

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