Viktigheten av Data Governance - EY
Data Governance SAS FANS 4.2.2015 Where is the wisdom we have lost in knowledge? Where is the knowledge we have lost in information? T.S Eliot. The Rock (1934) Side 2 “…det er identifisert feil i 88% av regneark …” Journal of End User Computing Side 3 http://www.eusprig.org Side 4 Utfordringer i klassisk håndtering av data ► En vesentlig andel av data som benyttes i virksomhetsstyring forvaltes helt uten IT Governance Side 5 Side 6 One of the most significant lessons learned from the global financial crisis that began in 2007 was that banks’ information technology (IT) and data architectures were inadequate to support the broad management of financial risks. Side 7 Utfordringer i klassisk håndtering av data ► ► En vesentlig andel av data som benyttes i virksomhetsstyring forvaltes helt uten IT Governance Rapportering er ikke egnet til å reagere på vesentlige endringer i markedet Side 8 Digital business models Use insight and analytical capabilities to adapt business model and operating model, and to drive product innovation Digital maturity 3 Analytics enabled transformation Systematic experimentation Replace or enhance human decisionmaking with automated algorithms 2 Digitalization of processes Automating business processes Managing your master data Enable digital exhaust 1 0 011010111110 Analog to digital Paper (physical) to data (digital) Unstructured to structured Business value Side 9 Drammensveien 1 0010 OSLO Drammensveien 1 0010 OSLO Norge Side 10 Utfordringer i klassisk håndtering av data ► ► ► En vesentlig andel av data som benyttes i virksomhetsstyring forvaltes helt uten IT Governance Rapportering er ikke egnet til å reagere på vesentlige endringer i markedet Digitalisering krever at ulike IT-systemer som støtter ulike funksjoner har felles informasjon Side 11 Antall sider i millioner Relativt antall Google-søk 501 Analytics Business Intelligence 47 Analytics Side 12 Big Data 14 Business Intelligence Big Data 2005 2007 2009 2011 2013 Side 13 Markedsdirektører forventer å investere i teknologi over de neste fem år Avansert (prediksjons-) analyse 94% Markedsdirektører forberedt på dataeksplosjonen 71% 82% Ikke forberedt Mobile løsninger Kundebetjeningsløsninger 94% 89% 29% 2011 Kilde: IBM, C-suite studies: From stretched to strengthened, 2014 Side 14 18% 2013 Forberedt Utfordringer i klassisk håndtering av data ► ► ► ► En vesentlig andel av data som benyttes i virksomhetsstyring forvaltes helt utenom IT Governance Rapportering er ikke egnet til å reagere på vesentlige endringer i markedet Digitalisering krever at ulike IT-systemer som støtter ulike funksjoner har felles informasjon Suksess med å bruke avansert analyse i stadig flere prosesser avhenger et skift i agilitet i bruk av ny data Side 15 Utviklingen knyttet til «felles informasjon» de siste 20 årene 1990-tallet 2000-tallet Big data, the data lake Konsolidert, standardisert, kvalitetssikret, batch-orientert, tilrettelagt for informasjonskonsumenter. Enterprise data warehouse Datavarehuset utnyttes for å dekke stadig nye krav. 2010-tallet Analytical sandboxes Enterprise DWH Active DWH Operational DWH Real-time DWH Et datavarehus som skal bli alt for alle blir monolittisk og rigid for brukerne og dyrt for BI/IT. Enterprise data warehouse Operational data stores Master data management Side 16 Virksomhetsstyring (Business Governance) handler om tørst Data Governance handler om vann IT-styring (IT governance) handler om infrastruktur og rør Side 18 Krav til data governance (DG) ► DG må være uavhengig av IT-system ► DG kan ikke bare være på aggregerte sammenstillinger ► DG må dekke operasjonelle bruksområder så vel som data for rapportering og analyse ► DG må differensiere mellom ulik anvendelse av data ► DG må være en del av en helhetlig governance-struktur Side 19 En modell for data governance Governance Datastrategi og -policy Risikostyring og etterlevelse av eksterne krav Verdiskapning og operativ drift Kravområder Tilgang til, og anvendelse av, data Datakvalitet Informasjonssikkerhet og personvern Dataeierskap Dataarkitektur Dataforvaltning Datastrukturer Datalagring og -utveksling Teknologistøtte Side 20 Databeskrivelser, logging og måling Datalivssyklus Forretningsbegrep, krav og regler Formål Innen bankvirksomhet har data governance blitt et sentralt tema 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Finanskrisen BCBS176 Corporate Governance BCBS158 (spesielt om markedsrisiko på egen bok) IIF: Risk IT and Operations: Strengthening capabilities Side 21 BCBS239 Risk data aggregation 2015 BCBS239 setter ny standard for krav til bankers kontroll på egne data Overarching governance and infrastructure Governance Data Architecture and IT infrastructure Risk data aggregation capabilities Accuracy and integrity Completeness Timeliness Adaptability Risk reporting practices Accuracy Side 22 Comprehensiveness Clarity and usefulness Frequency Distribution De to overordnede prinsippene gir spisse føringer på håndtering av data Eksemplifisering av sentrale føringer Governance Data Architecture and IT infrastructure 1. Styret og toppledelse skal vurdere og godkjenne rammeverk brukt for risikoaggregering og risikorapportering. 1. Banken skal etablere en integrert taksonomi og arkitektur på tvers av banken 2. Roller og ansvar må etableres for eierskap til data både fra forretning og IT. 3. Eiere må sikre tilstrekkelig kontroll i hele livssyklusen til data. 4. Rollen inkluderer å sikre at data registreres korrekt i frontsystem, holdes oppdatert og i tråd med gjeldende taksonomi. Side 23 Tilsynsmyndighetene har blitt vesentlig mer sofistikerte i sine datakrav Governance Datastrategi og -policy Risikostyring og etterlevelse av eksterne krav Verdiskapning og operativ drift Kravområder Tilgang til, og anvendelse av, data Datakvalitet Informasjonssikkerhet og personvern Dataeierskap Dataarkitektur Dataforvaltning Datastrukturer Datalagring og -utveksling Teknologistøtte Side 24 Databeskrivelser, logging og måling Datalivssyklus Forretningsbegrep, krav og regler Formål Verdikjede for definisjon av styringsinformasjon Analyse og design Styringsbehov Eksterne krav Måltall KPI’er Forretningslogikk Informasjonskrav Dataelement Detaljeringsbehov Datamodell Rett informasjon til rett person på riktig tidspunkt og format Distribusjon Presentasjon Tilrettelegging Beregninger Aggregeringer Transformasjon Historisering Master Kildeuttrekk Implementering Side 25 Rapportering og avansert analyse er et eksempel der governance må differensieres Analytics Rapportering Handling Kan karakteriseres ved ►Bottom-up fokus ►Beslutningsstøtte ►Ny Kan karakteriseres ved Tolkningsbasert innsikt ►Top-down Operasjonalisert Innsikt innsikt Data Governance krav – ansvar legges i større grad på analytiker er viktigere enn 100 % datakvalitet Analytiske Modeller Informasjon innsikt Data Governance krav – ansvar beskrives og plasseres ►Høye Eksterne Data Analytics arkitektur Interne Data BI arkitektur Operasjonalisering av analyse Side 26 og kontroll ►Operasjonalisert ►Lave ►Hurtighet ►Styring fokus ►Datakvalitet robusthet er prioritert og For å lykkes med å bli et analysedrevet selskap kreves differensiert governance Governance Datastrategi og -policy Risikostyring og etterlevelse av eksterne krav Verdiskapning og operativ drift Kravområder Tilgang til, og anvendelse av, data Datakvalitet Informasjonssikkerhet og personvern Dataeierskap Dataarkitektur Dataforvaltning Datastrukturer Datalagring og -utveksling Teknologistøtte Side 27 Databeskrivelser, logging og måling Datalivssyklus Forretningsbegrep, krav og regler Formål Data Governance må sikre at dataforvaltning er i tråd med interne behov og eksterne krav Forretningsstrategi Strategi for virksomhetsstyring Regulatoriske krav Data Policy Data Governance Data eierskap Data regler Stay clean Data livssyklus Operasjonalisering, måling og oppfølging. Forbedringsprosjekt Side 28 Get clean DG bør innføres gjennom initiativ som sikrer et godt fundament samt rask læring Kartlegging: Identifisere målsetninger og utfordringer knyttet til utnyttelse av informasjon Plassere eierskap og etabler sentrale strukturer Identifisere aktuell informasjonsutfordring der DG vil bidra positiv. Bygg videre strukturer gjennom konkrete initiativ. Side 29 Takk for oppmerksomheten Spørsmål?
© Copyright 2024