Gestión de la Información Empresarial y Iniciativas de Inteligencia de Negocios en el Federal Reserve
XXXIV Meeting on Central Bank Systematization
7-9 September 2011
Kenneth Buckley
Associate Director
Division of Reserve Bank Operations and Payment Systems
Agenda
• Antecedentes y Desafíos
• Gestión de la Información Empresarial
(EIM) respuestas y estrategias
• EIM en el Federal Reserve Bank of New
York (FRB NY)
• Iniciativas de Inteligencia de Negocios
• Perspectivas general y los próximos pasos
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Antecedentes y desafíos- El Federal Reserve System es compuesto de 12 bancos dispersos geográficamente
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Regionally Located Business Lines:
•Research Departments at all Banks and the Board
•Markets Group at FRB New York
Centrally operated -
national mainframe, server,
network data centers
Regional IT Operations:
•Application
development
•Local server operations
•Local IS operationsEn mayor o en menor grado, todas estas organizaciones
tenían sus propios esfuerzos de datos con sus propias
infraestructuras de apoyo establecidas o estaban
considerando opciones
• El Federal Reserve colecta y usa una variación extensa de fuentes de datos internos y externos
para apoyar la misión del banco central á:
evaluar las condiciones de las instituciones financieras;
pronosticar condiciones económicas
ejecutar la política monetaria; and
operar pagos domésticos y servicios del Tesoro del Estados Unidos
• Datos apoya la monitoreo de riesgos del mercados
fracasos bancarios
ciclos de negocios y condiciones de mercado
liquidez y las restricciones de crédito
• A los mediados de los 1990s, cambios significados ocurrió en los mercados financieros
productos y instituciones llegaron ser más complejo
los mercados se consolidaron y transfronteriza economías se hicieron interdependiente
la revocación de la ley, de Glass-Steagall Act elimino la separación entre bancos de inversión y
bancos depositarios
• La crisis financiera del 2008
amplio desconfianza de los inversores a todo tipos de crédito privado – especialmente los productos
de crédito complejo
en gran medida, no fue previsto por las normas del índices de mercado
un aumento en riesgo resultando del la deterioración de los precios de activos que fue instantáneo
con un impacto fuerte y se extendió rápidamente globalmente
presión internacional para los bancos centrales a actuar rápidamente
Antecedentes y desafíos- Los cambios estructural en los entornos del mercado y bancarios
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Antecedentes y desafíos- Lagunas en los datos y herramientas de gestión del conocimiento
• La respuesta del banco central
provisión de liquidez a corto plazo a los bancos y otras instituciones financieras
acuerdos de swap de intercambio de monedas con otro bancos centrales para asistir en crear liquidez en
sus jurados
• Desafío operativos resultando de la crisis financiera
extendiendo el balance general financiera para tomar en cuenta las nuevas clases de activos de los nuevos
instalaciones de préstamos
comprendiendo herramientas financiera compleja
dirigiendo el nivel de la demanda de prestamos y complejos instrumentos de garantía
la necesidad para aumentar las analíticas de riesgo
fuentes de información diversas para evaluar activos y gestión de riesgo
los procesos de negocios requisita socios externos
• Problemas con la administración de la gestión de datos se hizo mas reconocido y visible:
fuentes de datos y repositorios estaban organizados y administrados en una manera inconsistente
individuos podían crear, adquirir, y guardar datos sin mucho estandarización
propiedad de los datos no estaba claro y resulto en la estabilización de silos y limitaciones en el control
y compartimento de los datos
faltó administración consistente de los datos y la calidad total de los datos sufrió o fue difícil
frecuentemente establecer “un punto de la pura verdad”
insuficiente y inadecuado directrices de la empresa, las políticas, la gobernanza y los controles
muchos esfuerzos en alcenses y enfoque locales a resultado en duplicación de datos, disponibilidad
limitada y falta de clara responsabilidad/propiedad para la integridad de los datos, la calidad, y
disponibilidad
muchos datos disponible, pero eso no ha mejorado la inteligencia ó perspicacia proporcionalmente
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Datos
Antecedentes y Desafíos – Incapacidad para satisfacer la demanda de servicios de los trabajadores del conocimiento
Información ConocimientoAcciones yResultados
Entregar Acceso Reportar Analizar Comprender Decidir Actuar Producir Medir
Aprender
La Habilidad de Crear Inteligencia Empresarial
Capacidad de aprovechar los Activos de Información
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EIM respuestas and estrategias
1. Crear y evolucionar el marco de la
gestión de la Información Empresarial
del Federal Reserve (FedEIM)
• Una estrategia de gestión de datos
comprensiva compuesta del las disciplinas
de los gestiones de datos integrados
• Dirigido por la central función del Enterprise
Architecture
• Objetos Primarios:
1. Mejorar la eficiencia operativa,
promover la transparencia y ( más
importante) ayudará y permitirá mejor
percepciones de negocios y manera de
tomar decisiones
2. Poder responder a los cambios en las
prioridades reguladoras, las
condiciones de negocios, y la dirección
de la industria
• La necesidad de estructurar, describir, y
gobernar datos como activos a través de
áreas funciónales, sin tomar en cuenta las
fronteras organizativas y técnicas
• Establecer un punto de vista negociante en
referencia al marco tecnológico7
EIM respuestas and estrategias
2. Proceder a alinear los esfuerzos de la gobernabilidad de los datos con los esfuerzos de la
organización
• Desarrollar el pensamiento y el enfoque de la organización– gestión de los datos efectivo es
una disciplina de la organización, y no sólo un asunto técnico
• Estableciendo funciones, responsabilidades, y estructuras organizativas que pueden
adaptarse a condiciones que cambian
3. Racionalizar and coordinar la adquisición de datos y la adquisición de herramientas
• Procesos y organización para apoyar:
Eficiente / compartir datos adquirido
Herramientas de gestión de datos
• Maneras mejores de identificar y administrar demandas
de los usuarios
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EIM repuestas y estrategias
• La estrategia general es contar con y fomentar un enfoque que será una combinación de lo
local y de lo regional
con el tiempo desarrollar una combinación apropiada
realizar beneficios y economías de un enfoque nacional sin perder el valor de permitir
flexibilidad y innovación localmente
• Hay numerosos esfuerzos regionales a través de el Federal Reserve que siguen la guía del
marco nacional del FedEIM
• Hasta hoy las funciones de negocios en FRB New York y el Board of Governors son los
mas grande “ consumidores “ de datos, ambos han tomado pasos significantes para
avanzar y coordinar la capacidades de la gestión de datos
• Actualmente los esfuerzos de FRB NY se centran en
estableciendo una oficina formal para la gestión de data, Data Management Office (DMO);
mejorando y institucionalizando los procesos estándar y la gobernabilidad relacionado con
los procesos;
mejorando la flexibilidad y las capacidad de responder de la necesidades del negocio
cuando las necesidades cambian;
participando (con el resto del FRS) en esfuerzos a racionalizar herramientas y fuentes de
datos
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EIM en el FRB NY - Estrategia
• Análisis de la Situación
han evaluado el estado de activos de datas y las gestión de datos corporativas en la función
de Markets para realizar estructuras necesarias para el futuro y para apoyar las necesidades
estratégicas
concluyeron que una organización dedicada con un fuerte estructura de gobernabilidad es
necesario parar el plan del estado futuro y apoyar las operaciones en curso
• Establecieron el Data Management Office (DMO) como el “adhesivo de la organización”
uniendo el negocio, operaciones, y la tecnología
dirigir la estrategia de la gestión de datos (a lo largo mientras que siguen apoyando los
entregables de cada día)
establecer la gobernabilidad de datos; identificar los dueños de los datos
establecer “fuentes autorizadas” de analíticas, datos de referencia y del mercado
definir políticas para gobernar la adquisición, almacenamiento, y acceso
• Objetivos tácticos principales del DMO objetivos
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mejorar la colaboración entre las funciones de
Market Operations, Bank Supervision, and
Economic Research
racionalizar las relaciones con los vendedores de
los datos de mercado y proveedores de servicios
colaborar con el grupo de Markets Technology a
implementar las aplicaciones necesarias
continuar a dar apoyo para la adquisición de datos,
almacenamiento de datos, y sistemas de entrega
de datos
EIM en el FRB NY - DMO Estructura de Organización Funcional
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• El DMO es una función de NEGOCIOS que sirve de enlace entre “los consumidores” y “los proveedores”
• El DMO tiene un grupo de especialistas de Datos de Mercado, analistas de gestión de datos, gestor de proyectos, y especialistas en control de calidad (QA) dedicados a la entrega de soluciones de gestión de datos
Los Consumidores
La Oficina de Data Management Office (DMO)
Los Proveedores de Datos
Servicios
DMO• Market Data Specialists
• Data Management BAs
• Project Managers
• QA Specialists
• Market Data Vendor
Admin Specialists
(contracts)
RM’s
Domestic Markets
Treasury Markets
Domestic MM & Reserve
Disc Window & Collateral
Market Analysis
Foreign Exchange
Facilities Market Data Terminal Providers
Internal sourcing
Market Data Feed Providers
Markets Business Technology
Automation Group Technology
Automation Group QA
Market Data Service Providers
Orientado a los negocios
Habilitado con al
tecnología
Las operaciones
apoyadas
• Acquisition of
“golden” copy
data from
external sources
• Acquisition of
“golden copy”
data from
INTERNAL
operations
• Control and
governance over
purchases
• Require “Data
Review” for all
new systems to
ensure proper
use of shared
repositories
• Extract and
transform data
from internal and
external sources
that fit business
needs
• Understanding
of system data
flows
• Perform quality
checks,
exception
handling and
data remediation
• Identify existing
“authoritative
sources” of data
• Define future
data repositories
• Define the
strategic
repository
infrastructure
• Determine data
ownership -
stewardship
• Implement
proactive
processes to
maintain quality,
timeliness and
completeness
data (Data
Quality)
• Provide
Centralized
“Customer
Service” to
consuming
systems
• Define Data
Standards (Data
Models, Data
Dictionary,
Metadata, etc.)
• Define the
methods for
quick and
organized data
access (i.e.:
Portal; Excel; BI
tools; SAS;
Access)
• Partner with
consuming
applications to
ensure data is
“fit for purpose”
• Ensure ease of
access to data
(provide end-to-
end solutions)
Datos de Creación
y AdquisicionesProcesamiento
“Factorías”
de datosMantenimiento Distribución
de Datos
Consumo
La Gobernanza
La Gestión de Datos es una función multifacético compuesta de una serie de “disciplinas de componentes” que siguen el Circulo de Vida de la Gestión de Datos
EIM en el FRB NY - El Alcance del DMO
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EIM en el FRB NY– Datos / Adquisicion de Herramientas
Racionalizar and coordinar la adquisición de datos y la adquisición de
los del la herramientas
• Han establecido un comité transversal del banco con los representantes de Markets,
Supervision, Research, y otras funciones para seguir y controlar todas las compras
de datos de mercado.
• Han desarrollado y ahora mantienen un inventario completo de todos los datos
comprado en una herramienta de adquisición (FITS) que es un estándar de la
industria
• Han trabajado con vendedores de datos del mercado parar identificar y adquirir
datos, colaborando estratégicamente a través de funciones en el Banco con otros
Reserve Banks y el Board of Governors
• Han participado en toda la empresa esfuerzos para pilotar y estandarizar la gestión
de datos y las herramienta de inteligencia empresarial(e.g., Informatica and FITS)
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Iniciativas de Inteligencia de Negocios
• Como consecuencia de su experiencia durante la crisis financiera, el Federal Reserve esta
cometido a mejorar su capacidad de respuesta y la flexibilidad del uso de las herramientas BI
para análisis y la toma se decisiones
• La experiencia con manipulando cantidades de conjuntos datos con herramientas de BI a
resultado con los siguiente lecciones aprendidas:
productos de software tradicionales no aprovechan el máximo rendimiento del hardware
métodos tradicionales para análisis estadístico y computacional puede ser caro y desafiantes
la transferencia de grande cantidades de datos de un lugar a otro puede ser lenta
los asuntos relacionados con la gestión de datos de gran tamaño son analíticos y no son transaccionales
(paralelo contra de serie)
asuntos grandes de datos son de problemas de hardware/software
• Hoy, muchas de las iniciativas BI se concentran en evaluando la aplicación practica de las varios
conjuntos de herramientas que incluyen,
GreenPlum DW aparato para el RADAR plataforma (ofrece DB capacidades analítica para los préstamos
del los consumidores usando masivamente la tecnología de procesamiento paralelo )
se descubrió que TIBCO Spotfire, una herramienta de uso general. Es muy poderosa como una herramienta
de autoservicio para acceso de datos, manipulación, reportaje, y análisis y colaboración
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Initiativas BI - RADAR
RADAR (Asseso de Riesgo, Análisis de Datos, Y Investigación)
• RADAR es un almacén de datos (así como un servicio separado para evaluar valores) usado por
la función de Bank Supervision así como la función de Research
una variación de datos de crédito a los consumidores- tarjetas de crédito, prestamos para automóviles,
prestamos para estudiantes,hipotecas
actualmente sobre 9 TB and 350 millones de registros
• Generar y and observar datos por varios parametros, mapas, gráficos geografía, varios demografías, períodos de tiempo ó el estado de prestamos.
opciones para adaptar las vistas de datos incluyendo la habilidad de desarrollar mapas o gráficos
• Creado por los empleados de los Philadelphia and Kansas City Reserve Banks y
permite predefinidos y ad-hoc capacidades de consulta
• La plataforma es de alta rendimiento compuesta de servidores de web de Linux en
Apache/Tomcat, agrupados y junto con la base de datos de Greenplum y15
herramientas de software de análisis que son comercial/ código abiertos (SAS,
Matlab, C/C++, etc.), y también varios herramientas hechas dentro de la empresa
para investigaciones de datos y para crear los reportes
• Aunque el almacén de datos es usado principalmente por el propósito de la vigilancia
de banco, se ha demostrado de ser útil en las iniciativas de asuntos publicos15
Iniciativas BI - RADAR
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Mortgage
Delinquencies
by County: 90+
Past Due,
Foreclosure, All
50 States,
201009
Incitativas BI – National Cash Data Warehouse
• Proporcionar la capacidad a agregar y observar la actividad de la moneda en
instituciones de depósitos y el Federal Reserve
• El NCDW, junto con el análisis de datos asociados y herramientas de reportaje
contribuye funcionalidad importante al negocio de Cash
vigilar y hacer cumplir ciertas reglas de negocios,
apoyar al la facturación de la actividad del cliente que supere sus parámetros, and
apoyar análisis que sirve como una función de perdida de control para el negocio.
• Migrar a la plataforma de Microsoft SQL 2008 con herramientas de reportaje de
Business Objects
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Perspectivas General y los próximos pasos
• EIM and BI va a continuar de ser un objeto de alta prioridad en nuestro estragedias
de negocios y tecnología. Estos objetivos influiría otras iniciativas estratégicas como
la colaboración, movilidad y herramientas de análisis para los trabajadores del
conocimiento
• Los próximos pasos tácticos incluyen: superando los éxitos y aplicando las lecciones aprendidas, continuando a apoyar esfuerzos de DM locales ,
y evolucionando programas de toda la empresa que acomodan necesidades
seguir superando las capacidades analíticas
crear interfaces basados en directorio estándar para el uso de analistas usando herramientas como
Spotfire que pueden liberar los analistas de la preocupación del físico DB y las tecnologías usadas y
asociadas con el físico DB
desarrollar capacidades para reportar y analizar mas complejo y grande volúmenes de datos
aun mas definición de políticas y normas para la gobernabilidad de datos y apoyando su extensivo
implementación y aceptación como una fundamental (y típico) aspectos de como dirigimos nuestras
actividades del banco central
racionalizando los conjuntos de herramientas y tecnología y mediante aplicando las arquitecturas, hacer la
transición en tiempo a plataformas que optimizan el rendimiento y reducen los costos de operaciones
la iniciativas corrientes en curso incluyen moviendo en la dirección en entornos operativos
consolidados para Informatica
estableciendo taxonomías estándar en toda la empresa o metadatos que cruzan las corriente fronteras de la
organización y de negocios
mejorando habilidades especiales asociado con el papel de datos y tecnología BI que puede reducir el
tiempo de comercialización para la entrega de soluciones
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