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 Шевцов, обращаясь к аудитории профессионалов, подтвердивших актуальность темы. Он детализировал - 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 пять-десять 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 тогда и сами не верили, что это получится. А результат - чистая магия автоматизации", - поделился достижениями 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 стали реальностью.

Николай Шевцов рассказал о том, что в планах ОТП Банка на 3-й квартал 2025 г. - запуск MVP по автоматической генерации бизнес-проверок DQ. Система, зная смысл данных (например, "паспорт", "дата рождения"), сама предложит релевантные правила. Эксперту 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.