Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Yapı Kredi Bankası Veri Entegrasyonu Süreci Ahmet Vefa Erdem Şubat 2013.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "Yapı Kredi Bankası Veri Entegrasyonu Süreci Ahmet Vefa Erdem Şubat 2013."— Sunum transkripti:

1 Yapı Kredi Bankası Veri Entegrasyonu Süreci Ahmet Vefa Erdem Şubat 2013

2 Yapı Kredi Hakkında Teknolojik Dönüşüm Çağı Yapı Kredi’nin BT Dönüşümü Yapı Kredi’de Veri Entegrasyonu Süreci Yapı Kredi Veri Ambarı Vizyonu

3 3  1944 te kuruldu, Türkiye’nin ilk ulusal çaplı parakende odaklı özel bankası  127 milyar TL konsolide aktif büyüklük( 30.Eyl.2012 )  928 şube  2,825 ATM  17,000 personel  6,4 milyon aktif müşteri  # 1 : 8 milyon Kredi Kartı (%19 üye işyeri, %13,6 kart sayısı )  2,3 milyon internet bankacılığı kullanıcısı  %80 : ADK dan gerçekleşen işlemlerin oranı  # 1 : Mobil bankacılık ( %15 mobil bankacılık sektöründeki payı )  # 1 : Factoring (%14,3 Pazar payı )  # 1 : Leasing ( %17,2 Pazar payı )  Yurt dışı iştirakler: Hollanda, Rusya, Azerbaycan  Güçlü sermayedarlar : Koç Holding ve UniCredit

4 4  1967 : Türk bankacılık sektöründe bilgisayarı ilk kullanan banka  1984 : Şubeler arası online uygulamaya ilk geçen banka  1988 : Kredi kartı ve tüketici kredilerini ilk sağlayan banka  1991 : Telefon bankacılığı ve Kredi Kartı Bağlılık Programını ilk başlatan banka  1995 : ISO 9001 kalite sertifikasını ilk alan banka  2002 : Mobil POS uygulamasını ilk kullanan banka  2006 : Koçbank ve Yapı Kredi BT sistemlerini başarılı bir şekilde birleştirerek sektördeki en büyük birleşmeyi tamamlayan banka  2007 : World Card programını yeniden yapılandıran ve müşterilerine aynı marka altında çok daha esnek servisler sunan banka  İlk Türkçe Finansal I-phone uygulamasını sunan banka  Engellilerin kolay kullanımı için özel olarak geliştirilmiş ATM ‘leri ilk kullanıma açan banka

5 Yapı Kredi Hakkında Teknolojik Dönüşüm Çağı Yapı Kredi’nin BT Dönüşümü Yapı Kredi’de Veri Entegrasyonu Süreci Yapı Kredi Veri Ambarı Vizyonu

6 In Memory Databases

7 Mobil cihaz bağımlılığı : Nomofibia ! Sanal Sosyalleşme Paradoksu

8

9 37 mio Türkiyedeki internet kullanıcısı sayısı Dünyadaki en kalabalık ilk 33 ülkeden sonraki 197 ülke nüfusundan fazla %66 Genç nüfusun internet kullanma oranı %20, 29 mio İnternetteki kitlenin netten alışveriş yapma oranı Geriye kalan potansiyel e-ticaret müşterisi internet kullanıcısı 29.6 milyon 162 mio 30,6 milyar TL Türkiye’de 2012 yılında gerçekleşen E-Ticaret hacmiTürkiye’de 2012 yılında gerçekleşen e-ticaret işlem adedi ( * Gümrük ve Ticaret Bakanlığı Müsteşarlığı-2012 )

10 ( *Gümrük ve Ticaret Bakanlığı Müsteşarlığı )

11 Yapı Kredi Hakkında Teknolojik Dönüşüm Çağı Yapı Kredi’nin BT Dönüşümü Yapı Kredi’de Veri Entegrasyonu Süreci Yapı Kredi Veri Ambarı Vizyonu

12 Harmoni ve OpenWorld gibi büyük dönüşüm programları ile servis bazlı mimari ve açık sistemlere geçiş Veri Yönetişimi politikalarının belirlenmesi SDLC ile kalite standartlarında istikrar Sektör lideri mobil bankacılık uygulaması (%15) Sektör lideri kredi kartı Worldcard ‘ın liderliğini perçinleyecek CRM ve müşteri hizmetleri uygulamaları İlk parakende banka olmanın verdiği köklü kültür ile bireysel bankacılıkta yenilikçi ve ödüllü CRM uygulamaları (2012 CRM Excellence Awards -EMEA Gold, Customer Analytics)

13 Analytical Applications ODS ( Operational Data Store) ODS ( Operational Data Store) Enterprise Data Warehouse Business Intelligence Source Systems ETL and Metadata Core Banking INTBANK Workflow OpenWorld HOST (Credit Card) HOST (Credit Card) ODS2 DW Schemas Retail Data Mart (CRM02) Retail Data Mart (CRM02) Credit Card Data Mart CRM Data Mart Data Mining Data Mart Other data marts Profitibility Data Mart (MIS) Profitibility Data Mart (MIS) Single Pyramid Profitability Management Single Pyramid Profitability Management Budgeting and planning Campaign Mangmt Campaign Mangmt Data Mining Basel II Calculation Credit Scoring Fraud Detection Real Time Data Integration Job scheduling Job scheduling Power Designer Data Modeling Power Designer Data Modeling BO Repository Business Model (Universes) BO Repository Business Model (Universes) Akıl Defteri Customer Management Akıl Defteri Customer Management Seyir Defteri Wealth Management Seyir Defteri Wealth Management KKSUBE branch reporting KKSUBE branch reporting Kartograf OLAP Reporting Kartograf OLAP Reporting WorldReport Merchant Reporting WorldReport Merchant Reporting Ad Hoc Reporting Y database Y database X database X database INTBANK database INTBANK database W database W database T database T database

14 Sybase IQ 15.2 Database 70 TB DW Büyüklüğü? ~17,000 tablo DW toplam tablo sayısı? Inhouse Development ETL Yöntemi 15+ ( Önemli bir kısmı ODS üzerinden geçerek ) DW kaynak db sayısı? 6 ( Oracle, Exadata, SQL Server, MySQL, Mainframe, SAS ) Kaç farklı tipte Db ile veri alışverişi var? ~15,000 ETL deki job sayısı? ~10,000 Diğerleri aylık, haftalık, vs Günlük çalışan job sayısı? ~1,6 milyon defa ( Aralık-12 ) Aylık sorgu sayısı? ~3,5 TB Gecelik proses edilen data miktarı? Data Warehouse ETL

15 Yapı Kredi Hakkında Teknolojik Dönüşüm Çağı Yapı Kredi’nin BT Dönüşümü Yapı Kredi’de Veri Entegrasyonu Süreci Yapı Kredi Veri Ambarı Vizyonu

16 ProjeQ3-2012Q4-2012Q1-2013Q2-2013Q3-2013Q ETL Toola geçiş POC Satınalma RFP HW & Kurulum Eğitim Projeler Mimari Belirleme Değerlendirme : DW ve MIS yazılım grupları, Altyapı grubu, Veri Mimarisi grubuRFP dokumanı (teknik şartname) hazırlandı ve 5 aday ile paylaşıldı ve sonuçları ortak puanlandıRFP yanıtları üzerinden puanlama ile aday sayısı 3 ‘e düşürüldü ve POC ye davet edildiRFP puanlarına, POC sonuçlarına ve referans araştırmasına göre Informatica seçildi Seçilen Platform

17 Öncelikli Kapsam: Veri ambarı ve datamartların ETL otomasyonu Veri ambarı ve datamartların veri arşivleme ile büyümesinin kontrol altına alınması Arşivlenen verilerin «data federation» yöntemi ile erişilebilir kılınması Veri ambarı ve datamartların test datası oluşturma ve veri maskelemesi Veri ambarı ve datamartların kaynaktan önyüze kadar uçtan uca metadata yönetiminin yapılabilmesi ve etki analizi çıkarılabilmesi ETL veri kalitesi amacıyla veri profilleme Orta Vadeli Kapsam; Online data entegrasyonu- web service High Availability – Grid mimari Yapısal olmayan verinin entegrasyonu (word, PDF, , logfile ) Big data entegrasyonu

18 ETL ve Veri Entegrasyonu yapısını modernize etmek Kişi bağımlı ve emek yoğun kod geliştirme yöntemi yerine ETL tool ile hızlı ve standartlara uyumlu geliştirme ve yönetim modeline geçmek Modernizasyon Geliştirme, bakım maliyetlerini ve süresini azaltmak Altyapı ve disk maliyetlerini azaltmak Etki analizi yapabilmek için güçlü metadata yönetim altyapısı Geliştirme ve yönetim kolaylığı, hızlı ve entegre bir geliştirme platformu Verimlilik & Maliyet odaklılık Metadata ve Veri yönetişimi ( Data Governance ) Veri hacminin etkin yönetimi ve kontrol altında tutulması ( Data Achiving ) Risklerin azaltılması ( Test Data Management ) Veri kalitesi ile hatasız ve hassas raporlama ( Data Quality ) Yönetilebilirlik Big Data, Unstructured Data gibi farklı data yönetim tekniklerine uyum ve adaptasyon Yeniliklere açıklık

19 DMart Codes ODS Source 1 Source 2 Source 15 Replication DWH Enterprise BI, Reporting CRM Applications

20 DMart ETL ODS Source 1 Source 2 Source 15 Replication DWH Enterprise BI, Reporting CRM Applications Enterprise Data Services Archives Data Virtualisation Enterprise Metadata TestData Data Masking

21 Yapı Kredi Hakkında Teknolojik Dönüşüm Çağı Yapı Kredi’nin BT Dönüşümü Yapı Kredi’de Veri Entegrasyonu Süreci Yapı Kredi Veri Ambarı Vizyonu

22 Daha fazla esneklik Daha fazla performans Sürekli yeni veri tiplerinin ortaya çıkması ( big data, unstructured, video streaming ) Farklı beklentileri olan farklı kullanıcı gruplarının doğması Gittikçe artan analitik ihtiyaçlar (descriptive, predictive, prescriptive analytics )

23 DW Klasik DW, BI raporlama. Geçmiş verilere bakarak performansın sebeplerini görmeye yarar. Satış, pazarlama, operasyon, finans verilerine bakan tüm yönetim raporlamaları Descriptive Analytics Geçmişe ait data Tarihsel dataya ilaveten kurallar, algoritmalar ve dış kaynak datalar harmanlanarak geleceğe dair öngörüde bulunulmasına yardımcı olur. Predictive Analytics Geçmişe ait data DW+ D.Mining Kurallar, Algoritmalar External Data Tahminlemenin ötesine geçer. Geleceğe dönük öngörünün yanı sıra, öngörülerden elde edilecek optimum fayda için karar vericilerin alması gereken aksiyonları da önerir. Prescriptive Analytics Geçmişe ait data DW+ D.Mining+ Big Data+ MachineLearning Kurallar, Algoritmalar External Data Gelecek öngörüsü Optimum fayda Aksiyonlar

24

25 Gartner’a göre ; Strategic Big Data: Big Data is moving from a focus on individual projects to an influence on enterprises’ strategic information architecture. Dealing with data volume, variety, velocity and complexity is forcing changes to many traditional approaches. This realization is leading organizations to abandon the concept of a single enterprise data warehouse containing all information needed for decisions. Instead they are moving towards multiple systems, including content management, data warehouses, data marts and specialized file systems tied together with data services and metadata, which will become the “logical” enterprise data warehouse. ( Gartner 2013 Summit )

26


"Yapı Kredi Bankası Veri Entegrasyonu Süreci Ahmet Vefa Erdem Şubat 2013." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları