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

17

Initiativas BI – National Cash Data Warehouse

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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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Preguntas

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