Об этом заявил Николай Шевцов, директор дирекции по управлению данными ОТП Банка, выступая на ключевой отраслевой конференции Fintech Data Day.
В своей презентации спикер представил квинтэссенцию более чем двухлетней работы ОТП Банка по построению системы управления данными, где автоматизированный контроль Data Quality стал ключевым драйвером эффективности и снижения рисков.
«Сбой в качестве данных = сбой в бизнесе”, – подчеркнул Н. Шевцов, обращаясь к аудитории профессионалов, подтвердивших актуальность темы. Он детализировал, что ошибки в данных приводят к каскаду проблем, включая некорректный скоринг и ошибки в одобрении/отказе клиентских заявок, потерю клиентов, ухудшение качества их обслуживания, ошибки в критически важной регуляторной отчетности (включая требования ЦБ РФ), сбои в операционных процессах и прямые финансовые потери. “Проблемы с клиентами и финансами – лишь вершина айсберга”, – предупредил эксперт, отметив, что ошибка на источнике данных множится и делает принятие решений невозможным.
Николай Шевцов представил уникальный подход ОТП Банка, базирующийся на трех ключевых принципах. Первый – создание Единого источника истины: централизованная Data Governance платформа хранит все метаданные – бизнес-глоссарий, каталог данных, домены, владельцев, процессы. Ключевое отличие заключается в интеграции BRD (Business Requirements Document) и FSD (Functional Specifications Document) в платформу как структурированных объектов, а не разрозненных документов в Word или Confluence.
Второй принцип – сквозная автоматизация на основе структуры. На основе FSD платформа автоматически генерирует код для витрин, выгрузок данных и других объектов. “Здесь уже не нужны ресурсы разработчиков – эту работу спокойно выполняют аналитики”, – отметил Шевцов. Супер-структурированность BRD/FSD позволяет автоматически генерировать и запускать технические DQ-проверки (полнота, уникальность, консистентность) непосредственно на продакшене. “Закат солнца вручную не вариант! – пояснил Николай Шевцов. – Создание одной такой проверки занимает всего 5-10 минут, против часов или дней ранее, и происходит абсолютно без участия людей (разработчиков или аналитиков). Платформа также автоматически строит сквозные цепочки данных (data lineage), выявляя и подсвечивая расхождения между логической моделью и физической реализацией в хранилищах».
Третий принцип – прозрачность и управляемость: система визуализирует качество данных (DQ-метрики) на всех уровнях – от итогового отчета через витрины и слои DDS/ODS вплоть до систем-источников данных. Это позволяет максимально оперативно выявлять корень проблемы при ошибках в отчетности, что критично в сложных банковских процессах.
“Оглядываясь на 2.5 года назад, мы сами не верили, что это получится. А результат – чистая магия автоматизации”, – поделился эксперт. Благодаря этому подходу банк достиг значительного ускорения процессов (минуты вместо часов/дней на создание DQ-проверок и lineage), высвободил ценные ресурсы (разработчики переключены на сложные задачи, аналитики генерируют код) и снизил операционные риски за счет автоматического контроля на проде, предотвращающего бизнес-сбои и потери. Прозрачность данных и их качества стала реальностью.
Н. Шевцов рассказал о том, что в планах ОТП Банка на 3-й квартал2025 г. – запуск MVP по автоматической генерации бизнес-проверок DQ. Система, зная смысл данных (например, “паспорт”, “дата рождения”), сама предложит релевантные правила. Аналитику останется лишь “прокликать” согласие, исключив ручную разработку проверок качества данных.
“Для банка, входящего в международную OTP Group и поднявшегося в ТОП-20 России, надежность данных – не просто KPI, это основа доверия клиентов и регулятора. Наш подход доказывает: тотальная автоматизация контроля DQ – не фантастика, а рабочая реальность, дающая конкретные бизнес-результаты уже сегодня”, – резюмировал CDO ОТП Банка.
