Entreposage de données: Exemple d'ODS - mannequins

Voici un exemple d'entrepôt de données pour vous aider à comprendre ODS (data data store). Supposons que vous travaillez dans une grande société financière qui fournit une variété de services aux sociétés d'élite et aux individus à travers le monde.

Votre entreprise a pris sa forme actuelle à la suite d'une série de fusions et acquisitions au cours des 25 dernières années. La tendance de ces dernières années à la convergence des services bancaires et des valeurs mobilières a donné à votre entreprise l'opportunité de devenir un fournisseur de services complets pour vos clients.

Le client moyen de votre entreprise est susceptible de participer à plusieurs de ces types d'activités (peut-être toutes):

Courtier traditionnel (achat et vente d'actions, y compris les opérations sur marge) < Placements à revenu fixe (obligations d'entreprises et d'État)
Comptes de négociation d'options, y compris l'arbitrage des risques
Gestion des liquidités
Prêts à court terme et autres titres de créance
Prêts à long et à moyen terme et autres titres de créance
Placements de capital de risque
Vous voulez que vos clients utilisent votre entreprise -stop shopping pour tout ce qui implique de grosses sommes d'argent. La situation de votre entreprise est toutefois un peu compliquée - en particulier dans ces deux domaines:

Les fusions et acquisitions ont laissé votre infrastructure informatique avec un grand nombre d'applications en solo (applications qui ne sont pas intégrées les unes aux autres, même si elles devrait être).

Un système gère les transactions boursières pour les actions américaines, par exemple, et un autre système gère l'activité boursière des non-U. S. échanges mondiaux. En outre, des systèmes distincts traitent de l'activité à revenu fixe, de toute l'activité de la dette aux États-Unis, de la totalité de la dette à court terme en Europe et de toute la dette européenne à moyen et à long terme. Et la liste continue.
La définition d'un client est quelque peu floue. Les individus mettent en place des sociétés et des partenariats à travers lesquels ils font des investissements ou des prêts garantis pour des affaires. Vos clients d'entreprise peuvent être des filiales d'autres sociétés, qui pourraient également être vos clients.
Vos pratiques commerciales exigent que toute activité de crédit avec chaque client fasse l'objet d'une série de contrôles d'assurance qualité avant d'être approuvée:

Chaque client, qu'il s'agisse d'un particulier ou d'une entreprise, a plusieurs plafonds d'endettement. Un plafond est un montant de l'encours total de la dette à un moment donné. Jusqu'à ce qu'un client atteigne ce plafond de premier niveau, il peut, sans intervention humaine, contracter automatiquement un nouveau prêt ou agir contre une ligne de crédit, acheter des actions sur marge ou effectuer tout autre type d'activité qui augmente la dette.

Chaque client peut dépasser le plafond de premier niveau à un deuxième plafond après avoir reçu l'approbation de l'un des cadres de votre entreprise.
Pour qu'un dirigeant puisse approuver une activité de crédit après le premier plafond, il doit vérifier une série de mesures.
Par exemple, le client doit avoir un certain solde d'actif en place; le client n'a peut-être pas réduit l'actif total disponible dans tous les comptes de tous types (tels que les espèces, les actions et les obligations) de plus de 15% au cours des 30 jours précédents; et la banque a des montants maximaux pour la dette totale dans chaque pays, ajustés par les actifs détenus dans chaque pays.

Pour aider à contrôler les risques, votre entreprise suit les relations entre tous vos clients afin d'avoir une image réelle de l'état financier d'un client. Par exemple, un individu peut contrôler une série de sociétés, que vous traitez chacune comme un client individuel avec ses propres actifs et dettes, en plus de ses propres comptes.
Toutefois, lorsque les dirigeants de votre société approuvent une dette supplémentaire au-delà du premier plafond (pour un partenariat immobilier impliquant cette personne, par exemple), les cadres doivent évaluer globalement ce qui se passe avec l'activité de cette personne. éviter trop d'exposition au risque en cas de problèmes financiers.

Bien que les contrôles d'assurance qualité décrits dans la liste précédente soient simples d'un point de vue conceptuel, ils sont extrêmement complexes à mettre en œuvre, pour une raison simple: Ces contrôles nécessitent des données provenant de différents systèmes de votre entreprise.

Ces données comprennent des informations telles que l'ensemble de l'activité de l'actif, l'ensemble de l'activité de la dette et les encours de crédit en cours, ainsi que des informations sur les prêts qui ont été remboursés plus tôt dans la journée.

Une approche que vous pouvez essayer est de fournir aux cadres de votre entreprise (ceux qui doivent prendre les décisions d'approbation de prêt) des interfaces dans chaque système dans lequel ils pourraient trouver les données nécessaires. Ces cadres peuvent ensuite exécuter une longue série de requêtes (si elles peuvent même être prises en charge), extraire les valeurs appropriées, les coller dans un tableur et prendre la décision.

Cependant, cette approche a deux problèmes: Le risque d'erreur humaine est élevé et le rythme auquel ce type d'activité doit se produire n'est acceptable que pendant les périodes «ordinaires».

En période de crise financière, lorsque la plupart ou la plupart des clients achètent et vendent des actions, couvrent les marges, achètent et vendent des options, tentent de gérer leurs comptes de couverture, s'exécutent contre des lignes de crédit et font toutes sortes d'autres choses. activités très rapidement, les employés de votre entreprise ne peuvent tout simplement pas suivre.

Dans cette situation, l'ODS vient à la rescousse. Cette figure illustre une architecture conceptuelle que vous pouvez utiliser pour implémenter une ODS qui répond à vos missions commerciales. Premièrement, l'ODS fournit une image consolidée des soldes d'un client pour le traitement automatique du prêt sous le premier plafond. Ensuite, l'ODS permet aux cadres de prendre des décisions par oui ou par non sur les demandes de prêt jusqu'au deuxième plafond.

L'ODS fournit aux utilisateurs une image consolidée, presque instantanée, de différentes données à l'appui d'une mission commerciale spécifique.

Pour mieux voir les flux de données dans l'environnement ODS, consultez cette figure, dans laquelle les mises à jour de l'une des sources de données (le système qui gère la dette américaine) se propagent dans l'environnement ODS.

L'ODS doit refléter l'état des données dans toute l'entreprise le plus rapidement possible.

Les étapes suivantes indiquent ce qui se passe dans l'environnement ODS:

Un client effectue un paiement de prêt régulier, et le système qui gère les paiements sur les prêts et les lignes de crédit américains traite le paiement.

L'application de paiement de prêt met à jour sa base de données pour refléter le paiement.
La demande de paiement de prêt envoie immédiatement les données mises à jour à l'ODS.
L'ODS reçoit la mise à jour et la traite, mettant à jour le contenu de sa base de données (dans cet exemple, réduisant le montant total de la dette impayée du client).
L'ODS effectue tout traitement interne, consolidation, alertes ou autres fonctions nécessaires.
Un environnement comme celui de la liste précédente peut - si tout est correctement architecturé - fournir une image de toutes les données pertinentes de partout - maintenant - à l'appui de la mission de gestion des risques de l'entreprise.

Vous devez valider le besoin de mises à jour en temps réel dans votre SACO car ces mises à jour sont complexes à créer, comme indiqué dans la section suivante.

Contester constamment les hypothèses et poser des questions: "Que se passe-t-il si vous devez attendre jusqu'à la fin de la journée? Et si les mises à jour étaient deux fois par jour? Toutes les heures? "Soyez absolument certain que la mission dicte des mises à jour en temps réel, car la création d'une ODS prend plus de temps (et coûte plus cher) qu'un entrepôt de données.