データ・リネージュによる銀行業務の信頼構築
信用は銀行業界の基盤です。消費者が銀行のリスク管理能力に対する信用を失うと、システムは機能停止します。その後に続いて、金融危機、流出、資本の破壊、雇用の喪失が発生するのを私たちは目の当たりにしてきました。単的に言えば、消費者は銀行がお金を安全に保管し、要求すれば返してくれる、と信頼しているのです。
しかし、ビジネス側にも信用は存在します。銀行とその従業員は、最悪の状況でも銀行が流動性を維持できるようにリスク・モデルに信用を置いています。この信用は、リスクモデルに情報を提供するデータ、つまりデータがどこから来て、どこで使用され、変更の波及効果は何かなどの理解にかかっています。
現在、大手銀行はデータ検出を合理化し、データ資産の品質を確保し、データ・プライバシーを管理するためにデータ・ガバナンス・ソリューションを実装しています。さらに、銀行は、銀行のリスクデータ集約とリスク報告機能の向上に重点を置いたBCBS 239などの業務規制を遵守し続ける必要があります。コンプライアンスを維持するために、このような組織はリスクモデルで使用されるデータ要素の正確性と完全性を検証する必要があります。これにより、意思決定の信頼性と質の高さが保証されます。
銀行がリスク・モデルを認定するプロセスを開始する前に、まずどのようなデータが使用されているか、およびデータベースからモデルに移行するときにどのように変化するかを理解する必要があります。
データ・リネージュはデータパイプライン内の送信元から送信先までのデータの流れを経時的に追跡するプロセスであり、データのライフサイクル全体を理解し、規制を確実に遵守するために不可欠です。データ・リネージュの価値はどの業界でも当てはまりますが、銀行のユースケースでは次の3つの重要な焦点が得られます。
1. データ移動のマッピング
データ・リネージュ・ソリューションは、処理およびトランスフォーメーション・パイプラインを介してソース・システムやデータベースからデータの移動をマッピングし、リスク・モデルやレポートで最終的に使用するのに役立ちます。システム全体を正確に把握することで、銀行はデータの欠落や一貫性のない問題などの問題をより簡単に追跡できます。
2. 監査プロセスと影響分析
自動化されたリネージュ・ソリューションを使用すると、銀行はプロセスを監査して影響分析を完了し、データを包括的に把握することで、潜在的なコンプライアンス違反が問題になる前に特定できます。このレベルの可視性は、時間の経過に伴う変化が組織に新たなリスクを持ち込まないようにし、銀行が規制ガイドライン内にとどまることを容易にし、銀行が変化するビジネス・ニーズに迅速に対応できるようにするのにも役立ちます。
3. 正確なリスク管理報告書の維持
自動化されたデータ・リネージュ・ソリューションにより、銀行はソースコードを手作業でクロールする必要なしに、リスク管理レポートで高レベルの精度を維持できます。これは、BCBS 239に概説されているような、銀行にリスク・データを正確かつタイムリーに生成することを要求する規制原則の遵守を支援するために不可欠です。
データ・リネージュ・ソリューションは、コンプライアンスを確保し、データの信頼を維持し、リスク・モデルを改善するためのツールとテクノロジーを銀行に提供します。組織全体のデータの流れを理解することで、銀行はリスクを正確に報告しているという自信を深められます。このレベルの透明性は、世界中の銀行機関に対する消費者の信頼を維持するために不可欠です。
データ・リネージュを活用できるようにするために、いくつかの理由からIBM Cloud Pak for Dataを推奨します。データ・エンジニアは、データ接続をIBM Cloud Pak for Dataにスキャンして、完全な技術的リネージュと、データ品質やビジネス・メタデータに関する情報を含む要約ビューを自動的に取得し、追加のコンテキストを確認できます。ユーザーは、IBM Cloud Pak for Dataに含まれるWatson Knowledge Catalogのデータ・リネージュを使用して、データベース、ETLジョブ、BIツールなどのサード・パーティー・テクノロジーの自動スキャンを利用することで、データ・リネージュを一貫して正確にキャプチャできます。
簡単に言うと、Cloud Pak for Dataのデータ・リネージュ機能を使用すると、データベース、統合、分析ツールのいずれのオペレーションでもリバース・エンジニアリングされて、データ・ソースからエンド・アプリケーションまでのストーリーを示すマップが作成され、データ・エンジニアが必要とする詳細な技術的リネージュ、時間の経過に伴う変更を表示するための履歴バージョン管理、およびビジネスコンテキストが提供されるため、どのユーザーでもリスクレポートで使用されるデータの経路をすばやく理解できます。