...
Operational Data Store – singura versiune a adevărului
Orice bancă are o multitudine de date informatice în sistemele proprii. Acele date trebuie transformate în informaţii, iar informaţiile în cunoştinţe necesare luării deciziilor.
Multitudinea de date se regăseşte în numeroase baze de date aferente diferitelor aplicaţii. De fapt aceeaşi informaţie se regăseşte de mai multe ori, în mai multe baze de date, uneori în variante diferite. Astfel, se naşte o adevarată anarhie a datelor într-o companie.
De fapt la ce ne folosesc acele date? Pentru două activităţi de bază: luarea deciziilor operaţionale, zilnice, şi luarea deciziilor strategice, pe baza informaţiilor istorice.
Astfel, o companie, o bancă în cazul nostru, ar trebui să aiba două structuri principale de depozitare a datelor: un ODS (Operational Data Store) şi un DWH (Datawarehouse).
DWH păstrează datele istorice pe baza cărora se construiesc soluţii de DM (Data Mart) şi BI (Business Intelligence) pentru sistemele de raportare (Management Information Systems – MIS), sistemele de luare a deciziilor (DSS, ESS) şi data-mining. În general, DWH-ul ar trebui să fie alimentat cu date din ODS.
ODS-ul păstrează datele operaţionale, actualizate, pentru activităţile operaţionale curente. “Umplerea” ODS-ul cu date se face din sistemele operaţionale – aplicaţii de core-banking pentru retail, corporate, trezorerie, canalele de distribuţie alternative (Internet Banking, M-banking, E-banking etc), sisteme de procesare carduri, operaţiuni de front-office etc. Extragerea datelor din aceste sisteme utilizează sistemele ETL (Extraction-Transformation-Loading).
Cel mai important activ al unei bănci sunt clienţii. Când sunt cateva milioane apar problemele de adminstrare a lor. Costurile pentru procesarea a milioane de clienţi şi tranzacţiile acestora sunt foarte mari, iar veniturile aduse de fiecare client în parte sunt în general reduse dacă un client nu utilizează activ cel puţin trei produse bancare. Pentru a putea analiza aceste aspecte, a segmenta clienţii, a veni cu oferte specifice fiecaruia, adaptate nevoilor sale şi istoricului său comportamental, băncile ar avea nevoie de sisteme de management al clienţilor (CRM).
Există două tipuri de CRM: operational şi statistic. CRM-ul statistic îşi extrage datele din DWH. CRM-ul operational utilizează ODS-ul.
De câte ori nu s-a întamplat ca un agent de vânzări să te contacteze pentru a-ţi propune un produs bancar pe care îl ai deja. Acest lucru se întâmplă deoarece probabil nu există un CRM. De cele mai multe ori, băncile nu au nici un ODS. Şi în acel moment, fiecare agent îşi extrage informaţiile din baze de date disparate. Nu există o singură bază de date cu toate informaţiile aferente clientului. În baze de date diferite, există înregistrări diferite aferente clientului. De câte ori nu aţi primit corespondenţa pe adresa unei locuinţe din care v-aţi mutat, în timp ce pentru alte produse primiţi corespondenţa bancară la adresa corectă. Lipsa unui ODS face să existe mai multe înregistrări aferente clientului, mai multe versiuni istorice sau, pur şi simplu, date greşite referitoare la acel client. Deci nu există o versiune unică a adevărului despre acel client. Iar dacă nu ai această versiune unică a adevărului, cum să ai un CRM eficient şi eficace?
O bancă are mai multe canale alternative de distribuţie. Când un client se conectează la Internet Banking, ecranul calculatorului, browserul, trebuie să afişeze informaţii despre acel client. Ar trebui să poată afişa şi oferte speciale, conform istoricului de cumpărare al clientului. Dacă nu ai acea imagine unitară, nu ştii ce produse să ofertezi automat, nu ştii exact şi în timp real situaţia clientului pe toate produsele şi serviciile băncii, nu-i poţi oferta corespunzator. ODS-ul este acel punct nodal din care canalele alternative cat şi lucrătorul bancar propriu-zis îşi extrag informaţiile actualizate.
Parerea ta conteaza: 
Clienţii de IT, oameni complicaţi?
