Big Data

Raiffeisen Bank a développé son propre langage pour centraliser la gestion de ses données

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Revue Banque n°791

Numéro double 791-792 : Rétrospective 2015 - Prospective 2016

À l’occasion de Teradata Partners, Markus Lochner, responsable du datawarehouse et de la gestion de projet chez Raiffeisen Bank, a présenté la façon dont sa banque utilise les solutions de Teradata pour homogénéiser le traitement des données au sein de sa banque. Tout commence il y a cinq ans lorsque, face aux exigences réglementaires de reporting, comme Bâle II et désormais Bâle III, la banque éprouve le besoin d’harmoniser ses données pour que celles-ci ne soient pas recompilées en fonction des besoins liés à la gestion des risques ou à ceux des différents métiers de la banque. « Nous avons dû créer un langage spécifique à RBI constitué d’environ 8 000 éléments composants les données et décrivant ainsi l’ensemble de la banque, explique Markus Lochner. Nous avons ensuite relié toutes sortes de systèmes informatiques à notre entrepôt de données TeraData. Et à la sortie, nous avons créé une couche de champs sémantiques, qui traduit les données en fonction des besoins de nos différents métiers. » Ainsi, d’un point de vue opérationnel, au lieu d’aller chercher l’information dans deux ou trois systèmes différents, tout le monde va se servir à la même source et utilise le même langage, ce qui évite des erreurs d’interprétation de certaines données.

Interrogé sur l’intérêt pour sa banque de l’utilité d’un logiciel comme Teradata Listener qui pousse des données issues de multiples sources (capteurs, dispositifs mobiles, réseaux sociaux et logs des serveurs informatiques), Markus Lochner reste mesuré : « D’un point de vue technique, Teradata Listener est un outil réellement cool. D’un point de vue opérationnel, nous devons l’analyser en profondeur avant de voir si nous avons des cas d’usage. Il y a différents domaines bien précis dans lesquels nous avons une analyse poussée des données, comme dans le cas des données de nos clients. Mais analyser des données en provenance de l’extérieur de l’entreprise requiert des transformations et le recrutement de nouveaux profils. » Un logiciel seul ne suffit pas, il faudra des salariés capables de l’exploiter et de le configurer au mieux.

 

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