Kihívás

Az adattárházba betöltött adatok ellenőrzése előre meghatározott szabályok szerint történik, biztosítva az adatpontosságot és a megfelelőséget. A rendszer több ezer szabályt tartalmaz, amelyeket optimalizáltunk a hatékony működés érdekében. Az automatizált ellenőrzések lefedik az adatok integritását, konzisztenciáját, teljességét és pontosságát.

A DQM rendszer hatékonyságának növelése érdekében több ezer szabály optimalizálására volt szükség. Az optimalizálás során figyelembe vettük, hogy a szabályok fejlesztése és módosítása gyors és hatékony legyen, lehetővé téve a rendszer rugalmas alkalmazkodását az változó üzleti igényekhez.

Az üzleti területen az adatminőség manuális korrekciója korábban jelentős kihívásokat okozott. A folyamat fejlesztése érdekében egy részletes hibalistával egészítettük ki a rendszert, amelyet az adatgazdák a hó végi zárás során használnak. Ez a hibalista lehetővé teszi számukra, hogy gyorsabban azonosítsák és javítsák a hibás sorokat és mezőket a rekord azonosítók és kulcsértékek segítségével.

Miben segítettünk?

• Automatizált adatellenőrzés és szabályrendszer
• A szabályrendszer rugalmas és könnyen bővíthető, lehetővé téve a gyors alkalmazkodást az új üzleti követelményekhez és adatstruktúrákhoz.
• Ütemezett futtatás és gyors hibalista-generálás
• A hibalista tartalmazza a rekord azonosítókat és kulcsértékeket, amelyek segítségével könnyen beazonosíthatók a hibás sorok és mezők.
• Hatékonyabb megoldások a manuális ellenőrzések kiváltására
• Az adatok minőségi problémáinak kezelése és a különböző adatforrások eltéréseinek kimutatása céljából a korábbi manuális ellenőrzési folyamatokat hatékonyabb, automatizált megoldásokkal váltottuk ki. Ez a fejlesztés jelentősen javította mind a Basel2, mind az RDP, mind a Hitreg jelentések adatminőségi vizsgálatainak hatékonyságát.