Renouveler la stratégie et l’architecture de données de l’une des 20 plus grandes banques régionales américaines
Une banque régionale dotée d’une plateforme de données bien établie nous a demandé de renouveler sa stratégie de données pour l’analytique et l’IA. Nous avons comparé sa maturité à celle de ses pairs et conçu l’architecture cible et le modèle opérationnel que la banque a adoptés comme feuille de route en matière de données.
- Client
- L’une des 20 plus grandes banques régionales américaines
- Secteur
- Services bancaires
Le défi
- Les groupes d’analytique d’affaires avaient du mal à trouver les données, à y accéder et à les exploiter dans des solutions disparates.
- Le libre-service et la gouvernance étaient inégaux, et des lacunes de qualité minaient la confiance dans les données.
- Les opérations de données avaient besoin de plus d’automatisation et d’un chemin plus rapide de l’idée à la production.
Ce que nous avons fait
- Nous avons précisé la stratégie de données en y ajoutant des capacités tournées vers l’avenir et bâti un modèle de maturité étalonné sur des institutions comparables.
- Nous avons simplifié la découverte des données et l’accès à celles-ci grâce à un libre-service fédéré et gouverné.
- Nous avons intégré la sécurité, la gouvernance et la qualité au moyen d’un catalogue central, de politiques et de règles.
- Nous avons normalisé les outils à l’aide de gabarits et de recettes, en adoptant une approche axée sur l’automatisation pour l’ensemble de la plateforme.
- Nous avons livré une architecture cible et un modèle opérationnel.
Résultats
La banque a adopté l’architecture cible et le modèle opérationnel comme feuille de route en matière de données pour la suite. Des outils normalisés et des recettes réutilisables ont réduit la prolifération des outils, et le plan fait passer le score de maturité des données de la banque de 2,3 à 3,3 en deux ans, selon le modèle étalonné sur les pairs.
Réalisations
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