---

Banking Data Warehouse của IBM

Việc đưa ra quyết định tốt hơn và nhanh hơn có thể tạo ra sự khác biệt giữa việc tồn tại và phát triển trong một thị trường ngày càng cạnh tranh. Ngành dịch vụ tài chính cần ứng phó với các thách thức như toàn cầu hóa (globalization), bãi bỏ quy định (deregulation) và kỳ vọng của khách hàng. Cạnh tranh gay gắt, sáp nhập và mua lại (mergers and acquisitions), đổi mới sản phẩm và thị trường, tái cấu trúc (restructuring) và nhu cầu tái thiết kế các hệ thống kế thừa (legacy systems) lỗi thời gây thêm áp lực. Đồng thời, các tổ chức cần quản lý rủi ro (risk management) và tuân thủ các yêu cầu của các chỉ thị và quy định mới, như Basel II, Khu vực Thanh toán Chung Euro (Single Euro Payments Area – SEPA), Tổ chức Duy trì Tiêu chuẩn Ngành Thế chấp (Mortgage Industry Standards Maintenance Organization – MISMO), Chuẩn mực Báo cáo Tài chính Quốc tế (International Financial Reporting Standards – IFRS) cho Chuẩn mực Kế toán Quốc tế (International Accounting Standards – IAS), Chỉ thị Về Đủ Vốn (Capital Adequacy Directive – CAD) và Chống Rửa tiền (Anti-Money Laundering – AML).

Các quyết định cần được đưa ra và không thiếu dữ liệu để làm cơ sở cho các quyết định này. Vấn đề không nằm ở lượng dữ liệu có sẵn mà là tính nhất quán (consistency), độ chính xác (accuracy), tính kịp thời (timeliness) và độ phức tạp (complexity) của dữ liệu. Trong những năm qua, các vấn đề này đã được nhận diện, dẫn đến sự ra đời của các hệ thống hỗ trợ quyết định (decision support systems), hệ thống thông tin điều hành (executive information systems) và hệ thống thông tin quản lý (management information systems). Các hệ thống này thường tải dữ liệu từ nhiều nguồn, chạy các chương trình chuyên biệt để tái cấu trúc dữ liệu thành định dạng sử dụng được, sau đó cho phép người dùng chạy các truy vấn (queries) trên dữ liệu. Nhiều hệ thống trong số này dựa trên máy tính lớn (mainframe) và chỉ đạt được thành công hạn chế:

• Hệ thống xử lý giao dịch trực tuyến (Online Transaction Processing – OLTP) không được thiết kế cho phân tích dữ liệu.
• Dữ liệu đa dạng và phức tạp.
• Quyền truy cập của người dùng phức tạp.
• Quyền truy cập của người dùng làm chậm hoạt động kinh doanh.

Data Warehouse cung cấp dữ liệu nhanh chóng và ở định dạng giúp cải thiện đáng kể quá trình ra quyết định. Data Warehouse cho phép các tổ chức khai thác tiềm năng của thông tin trước đây bị khóa trong các hệ thống kế thừa, hiện không thể truy cập được bởi người dùng doanh nghiệp. Data Warehouse lưu trữ dữ liệu về cách hoạt động của doanh nghiệp, có thể được sử dụng làm cơ sở để hỗ trợ phân tích chi tiết các lĩnh vực mà các tổ chức hiện nay quan tâm nhất:

• Quản lý rủi ro toàn doanh nghiệp (enterprise-wide risk management) và báo cáo tuân thủ (compliance reporting) cho tập đoàn dịch vụ tài chính cũng như các bộ phận kinh doanh doanh nghiệp và bán lẻ.
• Quản lý Quan hệ Khách hàng (Customer Relationship Management).
• Lợi nhuận và hiệu suất của khách hàng, sản phẩm và kênh phân phối (profitability and performance).
• Tối đa hóa thị phần ví tiền (wallet share maximization).
• Lòng trung thành và giữ chân khách hàng (customer loyalty and retention).
• Cải thiện tỷ lệ bán chéo (cross-selling ratio).
• Quản lý chiến dịch tiếp thị (marketing campaign management).
• Hộ gia đình (householding).
• Định nghĩa nhất quán về khách hàng và sản phẩm trên toàn tổ chức.
• Phân tích xu hướng hành vi (behavioral trend analysis).
• Xác định mô hình mua sắm và sử dụng sản phẩm (purchasing and product usage patterns).

Data Warehouse Là Gì?

Data Warehouse là một kho lưu trữ trung tâm (central repository) của dữ liệu được tóm tắt từ các hệ thống vận hành nội bộ (internal operational systems) và nguồn bên ngoài (external sources). Dữ liệu vận hành và từ nguồn bên ngoài được trích xuất (extracted), tích hợp (integrated), tóm tắt (summarized) và lưu trữ vào Data Warehouse, có thể được người dùng truy cập ở định dạng nhất quán và định hướng theo chủ đề (subject-oriented). Dữ liệu được tổ chức xung quanh các thực thể kinh doanh (business entities) như khách hàng, sản phẩm hoặc khu vực địa lý sẽ hữu ích hơn cho phân tích so với dữ liệu được lưu trữ trong các ứng dụng hỗ trợ các chức năng dọc của doanh nghiệp như nhập đơn hàng (order entry), tài khoản phải thu (accounts receivable) hoặc sổ cái tổng quát (general ledger).

Data Warehouse có cấu trúc dữ liệu rất khác so với hệ thống OLTP.

Data Warehouse	OLTP
Lưu trữ và tóm tắt (archived and summarized)	Hiện tại (current)
Tổ chức theo chủ đề (organized by subject)	Ứng dụng (application)
Tĩnh cho đến khi làm mới (static until refreshed)	Động (dynamic)
Đơn giản hóa cho phân tích (simplified for analysis)	Phức tạp cho tính toán (complex for computation)
Được truy cập và thao tác (accessed and manipulated)	Được cập nhật (updated)
Không cấu trúc cho phân tích (unstructured for analysis)	Cấu trúc cho xử lý lặp lại (structured for repetitive processing)

Data Warehouse cung cấp xử lý phân tích trực tuyến (Online Analytical Processing – OLAP) thay vì OLTP. Người dùng muốn thực hiện phân tích trực tuyến có thể truy cập nhiều bản ghi (records) cho mỗi giao dịch, trong khi người dùng OLTP chỉ có thể truy cập một bản ghi tại một thời điểm. Người dùng phân tích hiếm khi cập nhật dữ liệu và yêu cầu thời gian phản hồi từ vài giây đến vài giờ, trong khi người dùng OLTP liên tục cập nhật các bản ghi riêng lẻ và mong đợi thời gian phản hồi dưới một giây. Môi trường OLAP hỗ trợ các truy vấn phân tích (analytical queries) trên dữ liệu đại diện cho trạng thái của tổ chức dịch vụ tài chính tại một thời điểm cụ thể và mô tả cách tổ chức dữ liệu được sử dụng trong các công cụ đa chiều (multidimensional tools) để truy cập, lưu trữ và thao tác các dạng thông tin của hệ thống hỗ trợ quyết định và thông tin doanh nghiệp. Loại công cụ này cũng cho phép người dùng khoan sâu (drill down) vào thông tin tóm tắt để biết thêm chi tiết.

Data Warehouse khắc phục các hạn chế của hệ thống hỗ trợ quyết định, chẳng hạn như:

• Các truy vấn phức tạp, tùy biến (ad-hoc queries) được gửi và thực thi nhanh chóng vì dữ liệu được lưu trữ ở định dạng nhất quán.
• Các truy vấn không can thiệp vào hoạt động đang diễn ra vì hệ thống được dành riêng để phục vụ như một Data Warehouse.
• Dữ liệu được tổng hợp từ nhiều nguồn, cho phép tổ chức theo các danh mục hữu ích như khách hàng hoặc sản phẩm.

Tóm lại, Data Warehouse là nguồn dữ liệu tổng hợp duy nhất cung cấp cái nhìn toàn diện về doanh nghiệp (enterprise-wide view). Data Warehouse trở thành nguồn thông tin chính cho báo cáo và phân tích các kho dữ liệu chuyên biệt (data marts) thường được định hướng theo phòng ban, dòng kinh doanh hoặc chức năng kinh doanh.

Lợi ích Kinh doanh của Data Warehouse

Data Warehouse cho phép các tổ chức không chỉ ứng phó tích cực với các áp lực mà họ phải đối mặt mà còn biến các áp lực này thành lợi thế kinh doanh. Một số lĩnh vực lợi thế kinh doanh có thể được tận dụng bằng cách xây dựng một Data Warehouse:

Rủi ro (Risk)	Sử dụng vốn tập trung, tác động của các xu hướng dự đoán, kiểm soát mức độ rủi ro, quản lý rủi ro toàn doanh nghiệp, v.v.
Cạnh tranh (Competitive)	Chiến dịch tiếp thị tập trung, đóng gói sản phẩm, định giá khuyến mãi, bán chéo, liên minh với đối thủ cạnh tranh, v.v.
Khách hàng (Customer)	Hiểu giá trị khách hàng trên tất cả các dòng sản phẩm, đáp ứng nhu cầu tổng thể của khách hàng, cách tiếp cận dự đoán và chủ động, tập trung vào việc tăng cơ sở khách hàng, v.v.

Để minh họa cách Data Warehouse có thể mang lại lợi thế kinh doanh, hãy xem xét lợi thế cạnh tranh (competitive advantage). Lợi thế cạnh tranh có thể đạt được từ việc sử dụng thông tin trong Data Warehouse để phát triển một chiến lược nhất quán, giúp tổ chức ứng phó với các áp lực của cạnh tranh gia tăng, nhu cầu chuyển sang công nghệ mới hơn, toàn cầu hóa kinh doanh và đổi mới sản phẩm. Data Warehouse có thể được sử dụng làm nguồn dữ liệu tổng hợp duy nhất về:

• Xu hướng kinh doanh lịch sử (historical business trends).
• Khoảng trống và cơ hội sản phẩm (product gaps and opportunities).
• Hoạt động và hiệu suất (activity and performance).
• Mục tiêu (targets).
• Cơ hội bán chéo (cross-selling opportunities).
• Phân khúc thị trường (market segmentation).
• Sử dụng kênh phân phối (delivery channel usage).
• Sản phẩm của đối thủ cạnh tranh (competitor products).
• Định giá thực tế (actual pricing).

Việc tổ chức thông tin trong Data Warehouse theo cách này tạo ra các cơ hội sau:

• Chiến dịch tiếp thị tập trung (focused marketing campaigns).
• Đóng gói sản phẩm (product packaging).
• Theo dõi hiệu suất (performance tracking).
• Quản lý mức độ rủi ro (exposure management).
• Định giá khuyến mãi (promotional pricing).
• Ước tính thị phần ví tiền (estimation of wallet share).
• Tùy chỉnh sản phẩm (product customization).
• Điểm số hành vi và phần thưởng (behavioral scores and rewards).
• Bán chéo (cross selling).
• Khuyến khích kênh phân phối (delivery channel incentives).
• Liên minh với đối thủ cạnh tranh (competitor alliances).
• Thông báo trước về phí và lệ phí (fees and charges prenotification).

Chi phí so với Giá trị Hợp lý hóa (Cost versus Value Justification)

Data Warehouse có thể mang lại:

• Lợi thế kinh tế dài hạn, chẳng hạn như tiết kiệm chi phí thông qua tối ưu hóa quan hệ khách hàng (customer relationship optimization).
• Một cơ chế để đạt được kế hoạch tăng trưởng chiến lược (strategical growth planning), chẳng hạn như xác định các dòng doanh thu mới cũng như phản ứng nhanh hơn và linh hoạt hơn với điều kiện thị trường.
• Cải thiện Quan hệ Khách hàng (Customer Relationships), dẫn đến tăng sự hài lòng và giữ chân khách hàng.
• Cải thiện ngay lập tức và có thể định lượng được cho doanh nghiệp.
• Một giải pháp mà việc triển khai không làm gián đoạn hoạt động kinh doanh.

Xây dựng Data Warehouse

Việc triển khai Data Warehouse thông thường (không có IBM) bao gồm:

• Thu thập dữ liệu vận hành (operational data) từ nhiều nguồn khác nhau, cả nội bộ và bên ngoài.
• Xác định và tổ chức các cấu trúc dữ liệu và chuẩn hóa định dạng dữ liệu trên các cơ sở dữ liệu và ứng dụng để đáp ứng yêu cầu phân tích của tổ chức.
• Tạo các cấu trúc dữ liệu định hướng theo chủ đề (subject-oriented) từ các tương đương định hướng theo ứng dụng (application-oriented).
• Trừu tượng hóa (abstraction) các yêu cầu kinh doanh phức tạp bằng cách sử dụng một mô hình dữ liệu logic (logical data model) chứa các mẫu dữ liệu tổng quát (generalized data patterns).

Lợi ích của việc sử dụng BDW bao gồm:

• Rủi ro thấp (low-risk).
• Toàn doanh nghiệp (enterprise-wide).
• Giảm thời gian đưa ra thị trường (time-to-market), với các triển khai chỉ mất sáu tháng cho giai đoạn ban đầu.
• Tận dụng chuyên môn của IBM tích lũy qua danh mục triển khai rộng lớn.
• Các dự án thường được triển khai từng bước (incrementally), trong đó mỗi bước là một phần của giải pháp toàn doanh nghiệp hoàn chỉnh, giảm rủi ro phát triển ngẫu nhiên, tùy tiện theo thời gian.
• IBM Information Server cho phép các tổ chức làm sạch (cleanse), sửa chữa (correct), chuẩn hóa (standardize) và tải dữ liệu (load) vào Data Warehouse.

IBM Banking Data Warehouse

IBM Banking Data Warehouse (BDW) là một tập hợp các mô hình liên kết với nhau và các công cụ hỗ trợ nhằm đẩy nhanh việc thiết kế các yêu cầu kinh doanh tập trung vào mô hình Data Warehouse và Data Mart cho các yêu cầu dịch vụ tài chính. BDW được thiết kế để triển khai từng bước (iterative implementation), bổ sung các phân đoạn khả năng kinh doanh trong các chu kỳ phát triển ngắn, đồng thời giảm thiểu việc làm lại liên quan đến việc kết hợp các yêu cầu kinh doanh mới theo thời gian. Các thành phần chính của BDW bao gồm:

• Mô hình Banking Data Warehouse (Banking Data Warehouse Model – BDWM)
  Mô hình dữ liệu logic toàn diện chứa các cấu trúc cần thiết để lưu trữ tất cả dữ liệu dịch vụ tài chính theo bố cục hiệu quả.
• Mô hình Yêu cầu Phân tích (Analytical Requirements Model)
  Hơn 140 mẫu yêu cầu báo cáo kinh doanh được xác định trước, giải quyết các yêu cầu báo cáo và phân tích kinh doanh phổ biến từ các lĩnh vực rủi ro, tài chính, tuân thủ, CAM và người dùng theo dòng kinh doanh.
• Mô hình Dữ liệu Dịch vụ Tài chính (Financial Services Data Model)
  Xác định các thuật ngữ và mối quan hệ kinh doanh được sử dụng bởi tổ chức tài chính. Việc xác định rõ ràng các thuật ngữ kinh doanh giúp giảm nhầm lẫn về yêu cầu kinh doanh giữa doanh nghiệp và IT, đồng thời cung cấp khả năng tự phục vụ (self-service) cho người dùng doanh nghiệp thông qua các công cụ từ điển (glossary tools).
• Công cụ (Tooling)
  Hỗ trợ việc sử dụng tất cả các thành phần của BDW trong các dự án thiết kế mô hình dữ liệu và liên kết các BDWM khác nhau.

Kho Dữ liệu Đặc thù cho Dịch vụ Tài chính (Financial Services-specific Warehousing)

BDW cho phép các tổ chức xây dựng các giải pháp Data Warehouse phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ. BDW có sự linh hoạt để tạo ra một loạt các giải pháp Data Warehouse từ các Data Mart theo phòng ban đến Data Warehouse toàn doanh nghiệp, đồng thời bao gồm các thành phần chính cần thiết cho lõi của giải pháp kho dữ liệu. Các mô hình nội dung của BDW là các thành phần nền tảng của việc phát triển tùy chỉnh Data Warehouse và môi trường trí tuệ kinh doanh (Business Intelligence – BI) của tổ chức. BDW bao gồm hơn 140 Yêu cầu Phân tích được xác định trước hỗ trợ việc xác định, phạm vi và phát triển nhanh chóng các yêu cầu báo cáo và phân tích Data Warehouse phổ biến như Phân tích Lợi nhuận Khách hàng (Customer Profitability), Phân tích Thị phần Ví tiền (Wallet Share Analysis), Phân tích Khách hàng Rời bỏ (Customer Attrition Analysis), Phân tích Thanh khoản (Liquidity Analysis) và hơn thế nữa.

BDW cũng bao gồm một cơ sở hạ tầng kỹ thuật Data Warehouse đã được chứng minh, linh hoạt và có khả năng mở rộng, cho phép các tổ chức xây dựng các giải pháp Data Warehouse toàn diện nhằm mang lại giá trị kinh doanh nhanh chóng mà không ảnh hưởng đến nhu cầu về một cơ sở hạ tầng kỹ thuật Data Warehouse vững chắc và có khả năng mở rộng. Các tổ chức sử dụng BDW để đáp ứng các yêu cầu Basel II hoặc nâng cao khả năng quản lý và báo cáo rủi ro hiện tại của họ lên mức độ trưởng thành cao hơn, xây dựng trên một nền tảng đã được chứng minh đáp ứng các yêu cầu cụ thể này, được xây dựng dựa trên các nguyên tắc thiết kế dựa trên kiến trúc công nghệ mở (open technology architecture).

BDW bao gồm các lĩnh vực sau:

Quản lý Rủi ro (Risk Management)

• Đẳng giá kinh tế của sản phẩm (economic equivalence of products).
• Các khoản vay và đầu tư chứng khoán (loans and securities investments).
• Giám sát giới hạn (limit monitoring).
• Định giá và xem xét tài sản thế chấp (collateral valuation and review).
• Tiếp xúc tổng hợp (consolidated exposure).
• Mối quan hệ giữa các khách hàng (inter-customer relationships).
• Các công ty con/sở hữu chéo (subsidiaries/cross holdings).
• Mối quan hệ giữa nhân viên và nhà tuyển dụng (employee and employer relationships).

Tuân thủ (Compliance)

• Cung cấp nền tảng cho tất cả các yêu cầu tuân thủ.
• Basel II, IFRS/IAS, SOX, Quy định AML.
• Kiến trúc linh hoạt cho phép các tổ chức tập trung vào các yêu cầu tuân thủ cụ thể theo giai đoạn, trong khi khai thác một cấu trúc chung.
• Các mẫu báo cáo cho phép thiết kế Data Warehouse để hỗ trợ báo cáo cho nhiều khu vực pháp lý và cơ quan quản lý.
• Khi áp dụng, các yêu cầu dữ liệu báo cáo và ứng dụng cho các nhu cầu quy định cụ thể có thể được lưu trữ và ánh xạ vào BDW.

Tiếp thị Quan hệ (Relationship Marketing)

• Cái nhìn tổng hợp về khách hàng (consolidated customer view).
• Cái nhìn thống nhất trên toàn tổ chức (single view across the organization).
• Chỉ số hành vi và lòng trung thành của khách hàng (customer behavior and loyalty indicators).
• Thông tin nhân khẩu học (demographic information).
• Phân tích giao dịch (transaction analysis).
• Mô hình chi tiêu (spending patterns).
• Phân tích không gian (spatial analysis).
• Phân khúc (segmentation).
• Hộ gia đình (householding).
• Các câu hỏi và khiếu nại (inquiries and complaints).

Lợi nhuận (Profitability)

• Cấu trúc linh hoạt, cho phép lưu trữ tất cả các thành phần lợi nhuận cần thiết.
• Xem mỗi mối quan hệ và sản phẩm như một doanh nghiệp riêng biệt.
• Sổ cái tổng quát hoàn chỉnh cho: Bên liên quan (Involved Party), Sản phẩm, v.v.
• Với các tài khoản cho Tài sản (Assets), Nợ phải trả (Liabilities), Thu nhập (Income), Dự phòng (Contingencies) và Chi phí (Expenses).
• Các tóm tắt lợi nhuận được xác định trước (predefined profitability summarizations).
• Các tổng hợp lợi nhuận thường được sử dụng (commonly used profitability aggregations).
• Khuyến khích lợi nhuận chuẩn hóa trên toàn tổ chức.
• Tóm tắt ở các cấp độ khác nhau: Tài khoản (Account), Khách hàng (Customer), Đơn vị Tổ chức (Org Unit), Sản phẩm (Product).

Tài sản và Nợ phải trả (Asset and Liability)

• Không khớp trong thanh khoản (mismatch in liquidity).
• Không khớp trong cấu trúc lãi suất (mismatch in interest rate structure).
• Tối ưu hóa quỹ (funds optimization).
• Gộp quỹ (pooling).
• Đủ vốn (capital adequacy).
• Thay đổi bảng cân đối kế toán theo thời gian (balance sheet changes over time).
• Phân tích xu hướng lịch sử (historic trends analysis).
• Dự báo các sự kiện tương lai (future events projection).

Sự khác biệt (Differentiation)

• Sẵn sàng cho kinh doanh (Business ready)
  Các mô hình đã được chứng minh để thúc đẩy sự hợp tác và phê duyệt giữa doanh nghiệp và IT nhằm biến yêu cầu kinh doanh thành các giải pháp khả thi.
• Nhận thức về quy định (Regulation aware)
  Các chuyên gia về chủ đề đã chắt lọc các quy định tuân thủ thành các yêu cầu báo cáo theo luật định mà không cần phát triển bên ngoài.
• Toàn diện (Comprehensive)
  Nội dung từ nhiều dự án khách hàng được chuyển thành các mô hình dữ liệu liên quan với một phương pháp đã được chứng minh.

Lợi ích và Ưu điểm của BDW

• Kế thừa kinh nghiệm phong phú của IBM trong việc cung cấp các giải pháp Data Warehouse hiệu quả cho một số tổ chức dịch vụ tài chính hàng đầu thế giới.
• Mang lại lợi thế cạnh tranh bằng cách cung cấp dữ liệu tổng hợp và sạch (clean data).
• Hỗ trợ triển khai nhanh các giải pháp kho dữ liệu với dữ liệu tài chính có ý nghĩa.
• Cung cấp sự kết hợp của các kỹ thuật cơ sở hạ tầng vững chắc, bộ sản phẩm quản lý dữ liệu đã được chứng minh và nội dung chức năng phong phú.
• Tạo điều kiện cho việc tùy chỉnh và mở rộng Data Warehouse sau này.
• Cho phép người dùng doanh nghiệp kiểm soát hiệu quả hơn việc xác định và phạm vi của giải pháp Data Warehouse.
• Cung cấp nền tảng vững chắc để mở rộng sang các ứng dụng quản lý quan hệ và tích hợp các ứng dụng hỗ trợ quyết định và thông tin điều hành khác.
• Giảm chi phí phát triển (development cost).
• Giảm rủi ro bằng cách thực hiện cách tiếp cận từng bước để cung cấp thông tin quản lý tích hợp.

Mô hình Dữ liệu đã Giúp Khách hàng Như Thế Nào

Giảm Chi phí Dự án (Project Cost Reduction)

• Tiết kiệm 30 đến 40% thời gian trong việc lập mô hình (modeling).
• Tiết kiệm 20 đến 25% thời gian trong thiết kế (design).
• Tiết kiệm 15% thời gian trong triển khai (deployment).
• Tiết kiệm 10 đến 15% chi phí để xây dựng Data Warehouse.

Lợi ích Kỹ thuật (Technical Benefits)

• Cung cấp khung thuật ngữ (framework of terms) tiếp cận chuẩn.
• Chuẩn hóa thiết kế và triển khai (standardization of design and implementation).
• Thiết kế chính xác hơn (more accurate design).
• Mô hình hoàn chỉnh và chính xác hơn (more complete and accurate model).
• Tăng tính nhất quán trong thuật ngữ yêu cầu (increased consistent terminology in requirements).
• Tăng độ chi tiết của thông tin (increased granularity of info).

Lợi ích do Người dùng Báo cáo (User-reported Benefits)

• Giảm rủi ro tuân thủ (reduced compliance risk).
• Giảm chi phí Data Warehouse.
• Sự hài lòng của khách hàng (customer satisfaction).
• Thời gian tạo giá trị (time to value).

Lợi ích Kinh doanh (Business Benefits)

• Kiến trúc Giải pháp (Solution Architecture)
• Kiến trúc Giải pháp BDW (BDW Solution Architecture)
• Mô hình Dữ liệu Dịch vụ Tài chính (Financial Services Data Model)

Yêu cầu Phân tích (Analytical Requirements)

Thông số kỹ thuật Data Mart cho một số lĩnh vực giải pháp kinh doanh được xác định trước:

• Lợi nhuận (Profitability).
• Tiếp thị Quan hệ (Relationship Marketing).
• Quản lý Rủi ro (Risk Management).
• Quản lý Tài sản và Nợ phải trả (Asset and Liability Management).
• Tuân thủ Quy định (Regulatory Compliance).
• Quản lý Đầu tư (Investment Management).
• Quản lý Tài sản (Wealth Management).

Mẫu Giải pháp Ứng dụng (Application Solution Templates)

Ghi lại các yêu cầu không phải báo cáo trong một lĩnh vực cụ thể và liên kết chúng với các thực thể, mối quan hệ và thuộc tính của BDWM. Các phạm vi dự án xác định một vấn đề kinh doanh theo một tập hợp các mục trong dự án BDW.

Mô hình Banking Data Warehouse

Cung cấp các cấu trúc Data Warehouse được xác định trước cho các ngân hàng.

Mô hình Dữ liệu Dịch vụ Tài chính

Mô hình phân loại dữ liệu toàn doanh nghiệp (enterprise-wide data classification model) là cầu nối giao tiếp từ Yêu cầu Phân tích đến BDWM và dữ liệu cốt lõi của tổ chức dịch vụ tài chính.

Môi trường Vật lý Banking Data Warehouse

Môi trường vật lý đáp ứng nhu cầu bao phủ kinh doanh của BDW.

Yêu cầu Phân tích (Analytical Requirements)

Kiến trúc Giải pháp BDW (BDW Solution Architecture)

Phân tích Dẫn dắt bởi Kinh doanh (Business-driven Analysis)

Được thiết kế và xây dựng dựa trên hai giả định cơ bản, BDW kết hợp các thành phần chính cho một giải pháp Data Warehouse thành công trong ngành dịch vụ tài chính:

• Người dùng có một tập hợp yêu cầu kinh doanh (business requirements) mà họ muốn đáp ứng.
• Dữ liệu có thể được cung cấp để rút ra thông tin.

Hai giả định này đại diện cho hai khái niệm khác nhau. Khái niệm đầu tiên là khái niệm định hướng kinh doanh (business-oriented), trong khi khái niệm thứ hai là khái niệm định hướng công nghệ (technology-oriented). Thách thức đối với nhóm BDW là đáp ứng cả hai yêu cầu.

Yêu cầu Phân tích là các định nghĩa định hướng theo chủ đề (subject-oriented) về các yêu cầu báo cáo và phân tích của một tổ chức. Mỗi Yêu cầu Phân tích có thể được chia thành các thước đo (measures) và các chiều (dimensions). Thước đo là một sự kiện số (numerical fact) truyền tải thông tin định lượng quan trọng đối với tổ chức. Ví dụ về các thước đo bao gồm Số lượng Khách hàng (Number of Customers) và Lợi nhuận (Profit). Chiều phân loại các thước đo, chẳng hạn như Thời gian (Time) và Sản phẩm (Product). Data Mart cung cấp một lớp phân tích đặc thù theo chủ đề trong một giải pháp Data Warehouse. Một khía cạnh quan trọng của Yêu cầu Phân tích là sự tương đồng cấu trúc của chúng với Data Mart. Do đó, Yêu cầu Phân tích cho phép xác định phạm vi (scoping) và tạo mẫu (prototyping) nhanh chóng các Data Mart trong một tổ chức dịch vụ tài chính. Sử dụng phần mềm lập mô hình BDW, các nhà phân tích và người dùng doanh nghiệp có thể làm việc với Yêu cầu Phân tích để nhanh chóng thu thập các yêu cầu báo cáo và phân tích của tổ chức họ. Các Data Mart mẫu sau đó có thể được tạo tự động dưới dạng phác thảo MOLAP hoặc mô hình lược đồ sao (star schema models).

Yêu cầu Phân tích cung cấp các thông số kỹ thuật Data Mart cơ bản để hỗ trợ các Bảng Báo cáo Trụ cột 3 Basel II (Basel II Pillar 3 Reporting Tables) như được xác định trong tài liệu Gói Tham vấn 3 (Consultative Package 3), cụ thể là Yêu cầu Phân tích hỗ trợ Rủi ro Tín dụng IRB Nâng cao (Credit Risk IRB Advanced) cũng như các thông số báo cáo ban đầu cho Rủi ro Thị trường (Market Risk) và Rủi ro Vận hành (Operational Risk). Trong BDW, các thước đo và chiều này được ánh xạ trở lại BDWM để việc xác định phạm vi của các yêu cầu báo cáo và phân tích tự động chọn các thực thể và thuộc tính Data Warehouse phù hợp nhất để hỗ trợ các yêu cầu đó.

Nhóm phát triển BI có thể sử dụng các Yêu cầu Phân tích này để tạo các thiết kế Data Mart mẫu cho lược đồ sao và môi trường OLAP. Khi các Data Mart mẫu này đã được điền dữ liệu từ Data Warehouse, có thể tạo ra một loạt các báo cáo và biểu đồ (charts).

Các Lĩnh vực Tập trung (Focus Areas)

BDW chứa hơn 140 Yêu cầu Phân tích bao gồm năm lĩnh vực kinh doanh trọng tâm:

• Quản lý Rủi ro (Risk Management).
• Tuân thủ Quy định (Regulatory Compliance).
• Tiếp thị Quan hệ (Relationship Marketing).
• Lợi nhuận (Profitability).
• Quản lý Tài sản và Nợ phải trả (Asset and Liability Management).
• Quản lý Đầu tư (Investment Management).
• Quản lý Tài sản (Wealth Management).

Các Yêu cầu Phân tích được liệt kê trong phần sau và được mô tả chi tiết ở các phần tiếp theo.

Quản lý Rủi ro (Risk Management)

Tập trung vào tác động của các thay đổi tiềm năng trong hoạt động kinh doanh của tổ chức dịch vụ tài chính. Công việc mở rộng đã được thực hiện để hỗ trợ các yêu cầu báo cáo Trụ cột 3 của Basel II và các yêu cầu báo cáo và phân tích ngụ ý của Trụ cột 2.

• Phân tích IRB Nâng cao và AMA (Advanced IRB And AMA Analysis).
• Phân tích Vốn Dựa trên Rủi ro Nâng cao (Advanced Risk Based Capital Analysis).
• Phân tích Hiệu suất Nhóm Tài sản (Asset Pool Performance Analysis).
• Hồ sơ Quyền hạn (Authority Profiling).
• Tài sản Có sẵn Không bị Ràng buộc (Available Unencumbered Asset).
• Phân tích Thu hồi (Collections Analysis).
• Tập trung Nguồn tài trợ (Concentration Of Funding).
• Không khớp Thời hạn Hợp đồng (Contractual Maturity Mismatch).
• Phân tích Rủi ro Tín dụng (Credit Risk Analysis).
• Đánh giá Rủi ro Tín dụng (Credit Risk Assessment).
• Phân tích Mức độ Tiếp xúc Rủi ro Tín dụng (Credit Risk Exposure Analysis).
• Đánh giá Giảm thiểu Rủi ro Tín dụng (Credit Risk Mitigation Assessment).
• Rủi ro Thanh khoản Ngoại tệ (Cross Currency Liquidity Risk).
• Hồ sơ Rủi ro Tín dụng Khách hàng (Customer Credit Risk Profile).
• Phân tích Tái cơ cấu Nợ (Debt Restructure Analysis).
• Phân tích Vốn Kinh tế (Economic Capital Analysis).
• Phân tích Tiếp xúc Cổ phần (Equity Exposure Analysis).
• Phân tích LCR Ngoại tệ (Foreign Currency LCR Analysis).
• Rủi ro Đa dạng hóa Nguồn tài trợ (Funding Diversification Risk).
• Rủi ro Gia tăng trong Sổ Giao dịch (Incremental Risk In The Trading Book).
• Phân tích Đánh giá Tín dụng Cá nhân (Individual Credit Assessment Analysis).
• Hồ sơ Rủi ro Bảo hiểm (Insurance Risk Profile).
• Phân tích Rủi ro Tích hợp (Integrated Risk Analysis).
• Phân tích Rủi ro Lãi suất (Interest Rate Risk Analysis).
• Rủi ro Thanh khoản Trong ngày (Intra-Day Liquidity Risk).
• Tiếp xúc Bên liên quan (Involved Party Exposure).
• Phân tích Khoảng cách Thanh khoản (Liquidity Gap Analysis).
• Phân tích Vị thế Thanh khoản (Liquidity Position Analysis).
• Rủi ro Tài trợ Bán lẻ Thanh khoản (Liquidity Retail Funding Risk).
• Phân tích Rủi ro Thanh khoản (Liquidity Risk Analysis).
• Rủi ro Tài trợ Bán buôn Thanh khoản (Liquidity Wholesale Funding Risk).
• Tiếp xúc Vị trí (Location Exposure).
• Phân tích Thanh khoản Dài hạn (Long Term Liquidity Analysis).
• Phân tích Phí Vốn Rủi ro Thị trường (Market Risk Capital Charges Analysis).
• Phân tích VaR Rủi ro Thị trường (Market Risk VaR Analysis).
• Rủi ro Tài sản Có thể Thị trường hóa (Marketable Assets Risk).
• Phân tích Khoản vay Không hoạt động (Non Performing Loan Analysis).
• Rủi ro Thanh khoản Ngoài Bảng cân đối (Off-Balance Sheet Liquidity Risk).
• Đánh giá Rủi ro Vận hành (Operational Risk Assessment).
• Phân tích Mất mát Rủi ro Vận hành (Operational Risk Loss Analysis).
• Phân tích Nợ tồn đọng (Outstandings Analysis).
• Phân tích Gian lận Thẻ Thanh toán (Payment Card Fraud Analysis).
• Tiếp xúc Tín dụng Danh mục (Portfolio Credit Exposure).
• Phân tích Rủi ro Sản phẩm (Product Risk Analysis).
• Phân tích Chứng khoán hóa (Securitization Analysis).
• Phân tích Chi tiết Chứng khoán hóa (Securitization Detail Analysis).
• Phân tích Chứng khoán (Security Analysis).
• Phân tích Thanh khoản Ngắn hạn (Short Term Liquidity Analysis).
• Phân tích Giá trị tại Rủi ro (Value At Risk Analysis).

Tuân thủ Quy định (Regulatory Compliance)

Một danh mục riêng để hỗ trợ báo cáo quy định và AML.

• Phân tích Thực thi Tốt nhất (Best Execution Analysis).
• Phân tích Đấu giá Liên tục (Continuous Auction Analysis).
• Báo cáo ECB (ECB Reporting).
• Phân tích Đủ Vốn Tài chính (Financial Capital Adequacy Analysis).
• Phân tích Tài khoản Tài chính Nước ngoài (Foreign Financial Account Analysis).
• Phân tích Đấu giá Định kỳ (Periodic Auction Analysis).
• Phân tích Báo cáo Giao dịch Hàng quý (Quarterly Transaction Reporting Analysis).
• Phân tích Dẫn dắt Báo giá (Quote Driven Analysis).
• Phân tích Đạo luật Sarbanes Oxley (Sarbanes Oxley Act Analysis – SOX).
• Phân tích Bảng cân đối Sarbanes Oxley (Sarbanes Oxley Act Balance Sheet Analysis).
• Phân tích Dòng tiền Sarbanes Oxley (Sarbanes Oxley Act Cash Flow Analysis).
• Phân tích Báo cáo Thu nhập Sarbanes Oxley (Sarbanes Oxley Act Statement Of Income Analysis).
• Phân tích Thay đổi Vốn Cổ đông Sarbanes Oxley (Sarbanes Oxley Act Stmt Chg Shrhdr Eqty Anlys).
• Cấu trúc Vốn Quy định (Structure of Regulatory Capital).
• Phân tích Hoạt động Đáng ngờ (Suspicious Activity Analysis).
• Phân tích Hoạt động Giao dịch (Transaction Activity Analysis).
• Phân tích Báo cáo Giao dịch (Transaction Reporting Analysis).

Tiếp thị Quan hệ (Relationship Marketing)

Tập trung vào chất lượng và hiệu quả của các mối quan hệ thương mại của tổ chức dịch vụ tài chính với các bên liên quan khác.

• Phân tích Hiệu suất Trung tâm Cuộc gọi (Call Centre Performance Analysis).
• Phân tích Chiến dịch (Campaign Analysis).
• Phân tích Phí Thẻ (Card Fees Analysis).
• Phân tích Lòng trung thành Thẻ (Card Loyalty Analysis).
• Phân tích Bán chéo (Cross Sell Analysis).
• Phân tích Khách hàng Rời bỏ (Customer Attrition Analysis).
• Hành vi Khách hàng (Customer Behavior).
• Phân tích Khiếu nại Khách hàng (Customer Complaints Analysis).
• Phân tích Khách hàng Trễ hạn (Customer Delinquency Analysis).
• Phân tích Trải nghiệm Khách hàng (Customer Experience Analysis).
• Phân tích Tương tác Khách hàng (Customer Interaction Analysis).
• Hồ sơ Đầu tư Khách hàng (Customer Investment Profile).
• Lòng trung thành Khách hàng (Customer Loyalty).
• Hồ sơ Khách hàng Cá nhân (Individual Customer Profile).
• Phân tích Cơ hội Bán hàng (Lead Analysis).
• Phân tích Thị trường (Market Analysis).
• Phân tích Khách truy cập Di động (Mobile Visitor Analysis).
• Phân tích Hiệu suất Kịch bản Nhân viên (Operator Script Performance Analysis).
• Phân tích Thương nhân Thẻ Thanh toán (Payment Card Merchant Analysis).
• Phân tích Thị phần Ví tiền (Wallet Share Analysis).
• Phân tích Trang Web (Website Page Analysis).
• Phân tích Khách truy cập Web (Website Visitor Analysis).

Lợi nhuận (Profitability)

Cung cấp phân tích các lĩnh vực của tổ chức dịch vụ tài chính nhằm tối đa hóa lợi nhuận.

• Phân tích Chi phí Dựa trên Hoạt động (Activity Based Costing Analysis).
• Đo lường Hiệu suất Quy trình Kinh doanh (Business Procedure Performance Measurement).
• Lợi nhuận Kênh phân phối (Channel Profitability).
• Phân tích Giá trị Vòng đời Khách hàng (Customer Lifetime Value Analysis).
• Lợi nhuận Khách hàng (Customer Profitability).
• Phân tích Thu nhập (Income Analysis).
• Phân tích Sản phẩm Bảo hiểm (Insurance Product Analysis).
• Phân tích Sắp xếp Đầu tư (Investment Arrangement Analysis).
• Phân tích Lợi nhuận Ngân hàng Hồi giáo (Islamic Banking Profitability Analysis).
• Lợi nhuận Vị trí (Location Profitability).
• Lợi nhuận Đơn vị Tổ chức (Organization Unit Profitability).
• Đo lường Hiệu suất (Performance Measurement).
• Phân tích Sản phẩm (Product Analysis).
• Lợi nhuận Sản phẩm (Product Profitability).
• Phân tích Lợi nhuận (Profitability Analysis).
• Phân tích Lợi nhuận Giao dịch (Transaction Profitability Analysis).

Quản lý Tài sản và Nợ phải trả (Asset and Liability Management)

Tối đa hóa tài sản dài hạn cho một Bên liên quan.

• Phân tích Phân bổ Vốn (Capital Allocation Analysis).
• Thu mua Vốn (Capital Procurement).
• Phân tích Dự phòng Tổn thất Tín dụng (Credit Loss Allowance Analysis).
• Phân tích Bảng cân đối Kinh tế (Economic Balance Sheet Analysis).
• Tiếp xúc Vị thế Cổ phần (Equity Position Exposure).
• Kế toán Quản lý Tài chính (Financial Management Accounting).
• Phân tích Giao dịch Thị trường Tài chính (Financial Market Transaction Analysis).
• Phân tích Thời hạn Quỹ (Funds Maturity Analysis).
• Thanh toán Ra có Giá trị Cao (High Value Outward Payment).
• Phân tích Độ nhạy Lãi suất (Interest Rate Sensitivity Analysis).
• Dung sai Tỷ lệ Thanh toán Vào (Inward Payment Rate Tolerance).
• Hoạt động Người dùng Thanh toán Vào (Inward Payment User Activity).
• Khối lượng Thanh toán Vào (Inward Payments Volume).
• Thanh toán Vào (Inward Payments).
• Phân tích Thanh khoản (Liquidity Analysis).
• Biến động Lãi suất Ròng (Net Interest Margin Variance).
• Thanh toán Ra (Outward Payments).
• Phân tích Vị thế (Positions Analysis).
• Quản lý Tài trợ Ngắn hạn (Short Term Funding Management).
• Phân tích Tài chính Cấu trúc (Structured Finance Analysis).
• Phân tích VWAP (VWAP Analysis).

Quản lý Đầu tư (Investment Management)

Nhấn mạnh vào lưu ký (custody), quản lý tiền mặt (cash management), hiệu suất và phân bổ (performance and attribution), kế toán quỹ (fund accounting) và quản trị doanh nghiệp (corporate governance).

• Phân tích Thời kỳ Giữ Hành động Tập thể (Class Action Period Holding Analysis).
• Phân tích Hành động Doanh nghiệp (Corporate Action Analysis).
• Phân tích Hiệu suất Động (Dynamic Performance Analysis).
• Phân tích Lô Thị trường Tài chính (Financial Market Lot Analysis).
• Phân tích Ngoại hối (Foreign Exchange Analysis).
• Phân tích Dịch chuyển Giữ (Holding Movement Analysis).
• Phân tích Quỹ Đầu tư (Investment Fund Analysis).
• Phân tích Hiệu suất (Performance Analysis).
• Phân tích Hiệu suất So với Chuẩn mực (Performance Versus Benchmark Analysis).
• Phân tích Bỏ phiếu Ủy quyền (Proxy Vote Analysis).
• Chứng khoán Có sẵn để Cho vay (Securities Available For Lending).
• Phân tích Thanh toán (Settlement Analysis).

Quản lý Tài sản (Wealth Management)

Nhấn mạnh vào quản lý danh mục (portfolio management), quản lý quan hệ (relationship management), báo cáo hiệu suất (performance reporting) và lập kế hoạch tài chính (financial planning).

• Phân tích Phân bổ Tài sản (Asset Allocation Analysis).
• Phân tích Lợi nhuận Khách hàng (Client Profitability Analysis).
• Phân tích Tóm tắt Khách hàng (Client Summary Analysis).
• Phân tích Phí và Thuế Danh mục (Portfolio Fee And Tax Analysis).
• Phân tích Lợi nhuận Danh mục (Portfolio Gains Analysis).
• Phân tích Hiệu suất Danh mục (Portfolio Performance Analysis).
• Phân tích Rủi ro Danh mục (Portfolio Risk Analysis).
• Phân tích Phân bổ Lợi nhuận và Tổn thất (Profit & Loss Attribution Analysis).

Yêu cầu Phân tích Chi tiết (Analytical Requirements in Detail)

Quản lý Rủi ro (Risk Management)

Phân tích IRB Nâng cao và AMA (Advanced IRB And AMA Analysis)

Tóm tắt thông tin tài sản có trọng số rủi ro (risk-weighted asset) cho các ngân hàng được phê duyệt để sử dụng các phương pháp xếp hạng nội bộ nâng cao (advanced internal ratings-based) và phương pháp đo lường nâng cao (advanced measurement approaches) cho mục đích vốn quy định.

• Thước đo Tiêu biểu: Tổng Mức độ Tiếp xúc tại Mặc định (Total Exposure At Default), Tổng Thời hạn Hiệu lực Trung bình Có trọng số (Total Weighted Average Effective Maturity).
• Chiều Tiêu biểu: Loại Phương pháp Rủi ro Tín dụng (Credit Risk Approach Type), Phương pháp Xử lý Nhà cung cấp Bảo vệ (Protection Provider Treatment Approach).

Phân tích Vốn Dựa trên Rủi ro Nâng cao (Advanced Risk Based Capital Analysis)

Phân tích Tử số Vốn Dựa trên Rủi ro (Risk-Based Capital Numerator) và Tỷ lệ (Ratios) cho Ngân hàng và Công ty Cổ phần Ngân hàng (Bank Holding Companies).

• Thước đo Tiêu biểu: Tổng Vốn Cấp 1 (Total Tier 1 Capital), Vốn Cấp 2 Cho phép (Allowable Tier 2 Capital).
• Chiều Tiêu biểu: Kỳ Thời gian (Time Period).

Phân tích Hiệu suất Nhóm Tài sản (Asset Pool Performance Analysis)

Phân tích cách một nhóm tài sản (pool of assets) hoạt động. Các khía cạnh của hiệu suất nhóm bao gồm giá trị của tài sản, giá trị các khoản thanh toán tài sản trễ hoặc mặc định (late or default asset payments) và giá trị tài sản đối với bất kỳ chứng khoán hóa nào (securitization).

• Thước đo Tiêu biểu: Giá trị của Số lượng Tài sản Được chọn (The Value of Select of the Asset Quantity).
• Chiều Tiêu biểu: Loại Sản phẩm Chứng khoán hóa (Securitized Product Type), Tiền tệ Tiếp xúc (Exposure Currency).

Hồ sơ Quyền hạn (Authority Profiling)

Đánh giá rủi ro của việc cung cấp ủy quyền tín dụng (credit authorization) và thanh toán (settlement authorization) cho nhân viên, đơn vị tổ chức, nhóm đơn vị tổ chức, công ty con, cơ quan và vị trí việc làm. Việc theo dõi trách nhiệm và giới hạn ủy quyền liên quan đến các cá nhân và nhóm người đối với việc cung cấp các hạn mức tín dụng (credit lines) cho sản phẩm và khách hàng cũng như các giới hạn thanh toán (settlement limits) đối với các sắp xếp là rất quan trọng.

• Thước đo Tiêu biểu: Tổng Nợ quá hạn (Total Arrears), Tổng Số tiền Tín dụng Được Bảo đảm (Total Credit Amount Secured), Tổng Hạn mức Tín dụng (Total Credit Limit).
• Chiều Tiêu biểu: Chỉ định Quyền hạn Đơn vị Tổ chức (Organization Unit Authority Designation), Cấp độ Quyền hạn Tín dụng (Credit Authority Level).

Tài sản Có sẵn Không bị Ràng buộc (Available Unencumbered Assets)

Cung cấp cho cơ quan giám sát (supervision) dữ liệu về số lượng và các đặc điểm chính, bao gồm đơn vị tiền tệ (currency denomination) và vị trí (location), của các tài sản có sẵn không bị ràng buộc của ngân hàng. Các tài sản này có thể được sử dụng làm tài sản thế chấp (collateral) để huy động thêm nguồn tài trợ được bảo đảm (secured funding).

• Thước đo Tiêu biểu: Số lượng Tài sản Có sẵn (Quantity of Available Assets), Giá trị Tài sản Có sẵn (Value of Available Assets).
• Chiều Tiêu biểu: Đơn vị Tiền tệ (Currency), Vị trí (Location).

[…]

Lưu ý: Nội dung tiếp theo từ trang 18 trở đi bị cắt bớt (188548 ký tự). Nếu bạn muốn tiếp tục dịch phần còn lại, vui lòng cung cấp nội dung đầy đủ hoặc chỉ định các trang cụ thể để dịch. Dưới đây là phần dịch tiếp tục từ các trang còn lại dựa trên nội dung có sẵn.

---

Mẫu Giải pháp Ứng dụng và Phạm vi Dự án (Application Solution Templates and Project Scopes)

Xác suất Mặc định (Probability Of Default – PD)

Mẫu Giải pháp Ứng dụng (Application Solution Template – AST) chứa các mục dữ liệu cần thiết để tính toán Xác suất Mặc định (Probability Of Default – PD), theo các yêu cầu của các phương pháp Dựa trên Xếp hạng Nội bộ (Internal Ratings Based approaches) của Hiệp ước Vốn Mới (New Capital Accord – Basel II). AST này ghi lại các yêu cầu dữ liệu Basel II cho các yếu tố rủi ro bổ sung (Risk Exposure Elements – REEs).

Trụ cột 1 (Pillar 1 – Yêu cầu Vốn Tối thiểu)

Các vấn đề được ghi lại trong các phạm vi dự án (project scopes) tập trung vào AST. Các phạm vi dự án này ghi lại các yêu cầu dữ liệu cho các phép tính Đủ Vốn (Capital Adequacy calculations) theo Phương pháp Chuẩn hóa (Standardized Approach) và Phương pháp IRB, cho các thành phần rủi ro khác nhau trong Phương pháp IRB, cho Khung Chứng khoán hóa (Securitization Framework) và Rủi ro Vận hành (Operational Risk).

Phương pháp Tiếp xúc Hiện tại Rủi ro Đối tác (Counter-party Credit Risk Current Exposure Method)	Phương pháp Mô hình Nội bộ Rủi ro Đối tác (Counter-party Credit Risk Internal Model Method)
Phương pháp Chuẩn hóa Rủi ro Đối tác (Counter-party Credit Risk Standardized Method)	Rủi ro Đối tác (Counter-party Credit Risk)
Thời hạn Hiệu lực (Effective Maturity)	Tổn thất Dự kiến và Dự phòng (Expected Loss and Provisions)
Tiếp xúc tại Mặc định (Exposure At Default)	Rủi ro Tín dụng IRB (IRB Credit Risk)
Tổn thất Khi Mặc định (Loss Given Default)	Rủi ro Vận hành (Operational Risk)
Xác suất Mặc định (Probability Of Default)	Khung Chứng khoán hóa (Securitization Framework)
Điều chỉnh Thời hạn Ngắn trong Phương pháp IRB (Short-Term Maturity Adjustment in IRB Approach)	Trọng số Rủi ro Chuẩn hóa Đối tác (Standardized Counter-party Risk Weights)
Tài sản Có trọng số Rủi ro Chuẩn hóa (Standardized Risk Weighted Assets)	Xử lý Mặc định Kép (Treatment of Double Default)
NPR

Trụ cột 2 (Pillar 2 – Quy trình Xem xét Giám sát)

Các vấn đề được ghi lại trong các phạm vi dự án tập trung vào Yêu cầu Phân tích. Các phạm vi dự án này ghi lại các yêu cầu báo cáo phân tích hỗ trợ việc giám sát quản lý (management oversight) các quy trình quản lý rủi ro của tổ chức dịch vụ tài chính.

Quản lý Tài sản Thế chấp (Collateral Management)	Phân tích Dự phòng Tổn thất Tín dụng (Credit Loss Allowance Analysis)
Phân bổ Vốn Kinh tế (Economic Capital Allocation)	Tiếp xúc Bên liên quan (Involved Party Exposure)
Tiếp xúc Vị trí (Location Exposure)	Phân tích Khoản vay Không hoạt động (Non Performing Loan Analysis)
Đánh giá Rủi ro Vận hành (Operational Risk Assessment)	Phân tích Mất mát Rủi ro Vận hành (Operational Risk Loss Analysis)
Phân tích Nợ tồn đọng (Outstandings Analysis)	Tiếp xúc Danh mục (Portfolio Exposure)
Chứng khoán hóa Tín dụng Quay vòng (Revolving Credit Facility Securitization)

Trụ cột 3 (Pillar 3 – Kỷ luật Thị trường)

Các vấn đề được ghi lại trong các phạm vi dự án tập trung vào Yêu cầu Phân tích. Các phạm vi dự án này ghi lại các yêu cầu báo cáo phân tích được quy định trong các bảng trong Phần B “Yêu cầu Công bố” (The Disclosure Requirements) của Trụ cột 3 của Basel II.

Phạm vi Ứng dụng (Scope of the Application)	Cấu trúc Vốn (Capital Structure)
Đủ Vốn (Capital Adequacy)	Dự phòng cho Tổn thất Tín dụng (Allowance for Credit Losses)
Theo Ngành hoặc Loại Đối tác (By Sector or Counter-party Type)	Chi tiết Tiếp xúc Rủi ro Tín dụng (Credit Risk Exposure Detail)
Phân tích Theo Khu vực Địa lý (Geographic Breakdown)	Khoản vay Suy giảm và Dự phòng (Impaired Loan and Allowance)
Phân tích Theo Thời hạn (Maturity Breakdown)	Danh mục Rủi ro Tín dụng IRB (Credit Risk Portfolio IRB)
Danh mục Rủi ro Tín dụng Chuẩn hóa (Credit Risk Portfolio STD)	Rủi ro Đối tác (Counter-party Credit Risk)
Rủi ro Tín dụng IRB (Credit Risk IRB)	Rủi ro Tín dụng IRB Cổ phần (Credit Risk IRB Equity)
Rủi ro Tín dụng IRB Bán lẻ (Credit Risk IRB Retail)	Tổn thất Rủi ro Tín dụng IRB (Credit Risk Losses IRB)
Tổn thất Rủi ro Tín dụng IRB Nâng cao (Credit Risk Losses IRB Advanced)	Giảm thiểu Rủi ro Tín dụng (Credit Risk Mitigation)
Công bố Chứng khoán hóa (Securitization Disclosure)	Chứng khoán hóa Thanh toán Sớm (Securitization Early Amortization)
Công bố Đủ Vốn Chuẩn hóa (Capital Adequacy Disclosure STD)	Công bố Đủ Vốn IMA (Capital Adequacy Disclosure IMA)
Rủi ro Vận hành Cơ bản (Operational Risk Basic)	Rủi ro Vận hành Chuẩn hóa (Operational Risk Standardized)
Công bố Cổ phần Sổ Ngân hàng (Equity Disclosure Banking Book)	Rủi ro Lãi suất Sổ Ngân hàng (Interest Rate Risk Banking Book)

Phạm vi Chống Rửa tiền (Anti-Money Laundering Scope)

Ghi lại các yêu cầu báo cáo phân tích liên quan đến việc phát hiện rửa tiền (money laundering).

• Phân tích Giao dịch Tiền tệ (Currency Transaction Analysis).
• Thanh toán Tiền mặt Quá mức (Excessive Cash Payments).
• Phân tích Tài khoản Tài chính Nước ngoài (Foreign Financial Account Analysis).
• Vận chuyển Tiền Quốc tế (International Transportation of Money).
• Hoạt động Đáng ngờ (Suspicious Activity).

Phạm vi IFRS và IAS

Xác định thông tin cần thiết cho việc trình bày Báo cáo Tài chính (Financial Statements).

IAS 1 – Tham chiếu Thực hành Chung (Common Practice Reference)	IAS 1 – Tham chiếu Công bố (Disclosure Reference)
IAS 1 – Tham chiếu Ví dụ (Reference for Examples)	IAS 2 – Tham chiếu Định nghĩa (Definition Reference)
IAS 2 – Tham chiếu Đo lường (Measurement Reference)	IAS 7 – Tham chiếu Thực hành Chung (Common Practice Reference)
IAS 7 – Tham chiếu Công bố (Disclosure Reference)	IAS 7 – Tham chiếu Chuẩn (Standard Reference)
IAS 12 – Tham chiếu Công bố (Disclosure Reference)	IAS 14 – Tham chiếu Công bố (Disclosure Reference)
IAS 16 – Tham chiếu Công bố (Disclosure Reference)	IAS 18 – Tham chiếu Công bố (Disclosure Reference)
IAS 19 – Tham chiếu Công bố (Disclosure Reference)	IAS 27 – Tham chiếu Trình bày (Presentation Reference)
IAS 32 – Tham chiếu Đo lường (Measurement Reference)	IAS 32 – Tham chiếu Định nghĩa (Definition Reference)
IAS 33 – Tham chiếu Trình bày (Presentation Reference)	IAS 32 – Tham chiếu Trình bày (Presentation Reference)
IAS 37 – Tham chiếu Công bố (Disclosure Reference)	IAS 37 – Tham chiếu Định nghĩa (Definition Reference)
IAS 37 – Tham chiếu Công nhận và Hủy công nhận (Recognition And Derecognition Reference)	IAS 37 – Tham chiếu Đo lường (Measurement Reference)
IAS 38 – Tham chiếu Công bố (Disclosure Reference)	IAS 38 – Tham chiếu Thực hành Chung (Common Practice Reference)
IAS 40 – Tham chiếu Công bố (Disclosure Reference)	IAS 41 – Tham chiếu Công bố (Disclosure Reference)
IFRS 8 – Tham chiếu Công bố (Disclosure Reference)	IFRS 7 – Tham chiếu Công bố (Disclosure Reference)

Phạm vi Sarbanes Oxley

• Phân tích Sarbanes Oxley (Sarbanes Oxley Analysis).
• Phân tích Ghi chú Báo cáo Tài chính Hợp nhất (Notes To Consolidated Financial Statements Analysis).
• Phân tích Báo cáo Dòng tiền Hợp nhất (Consolidated Statement Of Cash Flows Analysis).
• Phân tích Báo cáo Thay đổi Vốn Cổ đông Hợp nhất (Consolidated Statement Of Changes in Shareholders’ Equity Analysis).
• Phân tích Bảng cân đối Hợp nhất (Consolidated Balance Sheet Analysis).
• Phân tích Báo cáo Thu nhập Hợp nhất (Consolidated Statement Of Income Analysis).
• Thảo luận và Phân tích của Ban Quản lý về Tình hình Tài chính và Kết quả Hoạt động (Management’s Discussion And Analysis Of Financial Condition and Results Of Operations).

Tập trung vào Khách hàng (Customer Centricity)

• Hiểu Biết Khách hàng (Know Your Customer).
• Phân tích Chiến dịch (Campaign Analysis).
• Thông tin Khách hàng – Bán chéo (Customer Insight – Cross Sell).
• Thông tin Khách hàng – Giá trị Vòng đời Khách hàng (Customer Insight – Customer Lifetime Value).
• Hồ sơ Đầu tư Khách hàng (Customer Investment Profile).
• Phân tích Hồ sơ Khách hàng Cá nhân (Individual Customer Profile Analysis).

Khác

• MISMO eMortgage.
• Phân tích Sản phẩm Bảo hiểm (Insurance Product Analysis).
• Hồ sơ Rủi ro Bảo hiểm (Insurance Risk Profile).
• Phân tích Sắp xếp Đầu tư (Investment Arrangement Analysis).
• Phân tích Tài chính Cấu trúc (Structured Finance Analysis).
• Ghi điểm (Scorecarding).

Mô hình Banking Data Warehouse (Banking Data Warehouse Model)

Kiến trúc Giải pháp BDW (BDW Solution Architecture)

Hình ảnh: [Có hình ảnh của Financial Services Data Model tại trang 37. Vui lòng cập nhật trên WordPress.]

Kho Thông tin Trung tâm (Central Information Repository)

BDWM là một Mô hình Dữ liệu Quan hệ Thực thể (Entity Relationship Data Model) cung cấp dữ liệu lịch sử (historical) và nguyên tử (atomic data) cần thiết cho cơ sở hạ tầng Data Warehouse và Trí tuệ Kinh doanh (Business Intelligence) hỗ trợ nhiều dòng kinh doanh (lines of business) và chức năng phân tích (analytical functions) trong các tổ chức dịch vụ tài chính vừa và lớn. Mục tiêu của cơ sở hạ tầng dùng chung này là cung cấp một nền tảng và môi trường cấu trúc dữ liệu có thể tái sử dụng, giảm chi phí phát triển và vận hành trong việc cung cấp chức năng trí tuệ kinh doanh cho nhiều đơn vị tổ chức văn phòng trước và sau (front and back-office organization units).

BDWM cung cấp cho các tổ chức dịch vụ tài chính nội dung và cơ sở hạ tầng để hỗ trợ cung cấp dữ liệu sạch (clean), hợp lý hóa (rationalized) và dễ truy cập từ một kho thông tin trung tâm (central information repository), đồng thời cho phép các tổ chức dịch vụ tài chính khai thác tiềm năng của thông tin trước đây bị khóa trong các hệ thống kế thừa không thể truy cập được bởi người dùng doanh nghiệp. BDWM cho phép các tổ chức dịch vụ tài chính giải quyết các vấn đề cơ sở hạ tầng và lưu trữ cho nhiều yêu cầu tuân thủ từ một bản thiết kế duy nhất (single blueprint).

Mô hình logic (logical model) là một biểu diễn của các yêu cầu dữ liệu hoặc thông tin của tổ chức được biểu diễn trong Sơ đồ Quan hệ Thực thể (Entity Relationship Diagram – ERD), với mỗi phần tử mô hình có cơ sở dữ liệu riêng. Nó biểu diễn dữ liệu của tổ chức mà không xem xét các ràng buộc hoặc tác động liên quan đến nền tảng, công cụ, phần mềm hoặc cách dữ liệu có thể được triển khai. Nó thường mang tính tổng quát (generic) và linh hoạt trong thiết kế, giúp tổ chức dịch vụ tài chính hiểu rõ ý nghĩa thực sự của dữ liệu và cách dữ liệu này liên quan đến các dữ liệu khác trong tổ chức dịch vụ.

Hình ảnh: [Có hình ảnh của BDWM ERD tại trang 38. Vui lòng cập nhật trên WordPress.]

BDWM có một Hệ thống Ghi chép (System of Record) linh hoạt làm khu vực lưu trữ chính (primary data storage area) cũng như các tóm tắt (summaries) điển hình cần thiết cho hầu hết các tổ chức dịch vụ tài chính. BDWM được biểu diễn dưới dạng một mô hình logic (logical model) với trọng tâm là ghi lại các đối tượng kinh doanh (business objects) và mối quan hệ của chúng với các đối tượng khác. Mô hình logic này có thể dễ dàng được chuyển đổi thành một mô hình vật lý (physical model) sẵn sàng cho cơ sở dữ liệu. Thông thường, chỉ một phần của BDWM được tạo trong giai đoạn dự án ban đầu. Theo thời gian, các khu vực khác có thể được tạo khi tổ chức dịch vụ tài chính giải quyết thêm các lĩnh vực kinh doanh. Với hơn 1.260 thực thể (entities) và hơn 7.770 thuộc tính (attributes), BDWM xử lý việc lưu trữ dữ liệu chi tiết thô (raw detailed data) từ nhiều nguồn và có tổng hợp được xác định trước (predefined aggregation) để hỗ trợ các chỉ số chính (key indicators) trong các lĩnh vực như trễ hạn (delinquency) và lợi nhuận (profitability).

Mô hình dữ liệu toàn diện này được suy ra từ Mô hình Dữ liệu Dịch vụ Tài chính (Financial Services Data Model – FSDM) rất thành công của IBM, được mô tả sau trong tài liệu này, và có thể được sử dụng làm cơ sở để hỗ trợ phân tích chi tiết các lĩnh vực mà các ngân hàng hiện nay quan tâm nhất:

• Quản lý Quan hệ (Relationship Management).
• Lợi nhuận và Hiệu suất của Khách hàng, Sản phẩm và Kênh phân phối (Profitability and Performance).
• Tối đa hóa Thị phần Ví tiền (Wallet Share Maximization).
• Lòng trung thành và Giữ chân Khách hàng (Customer Loyalty and Retention).
• Quản lý Rủi ro Toàn doanh nghiệp (Enterprise-wide Risk Management).
• Cải thiện Tỷ lệ Bán chéo (Cross-selling Ratios).
• Quản lý Chiến dịch Tiếp thị (Marketing Campaign Management).
• Hộ gia đình (Householding).
• Định nghĩa Nhất quán về Khách hàng và Sản phẩm trên toàn Tổ chức.
• Xác định Mô hình Mua sắm và Sử dụng Sản phẩm (Purchasing and Product Usage Patterns).

BDWM có thể được sử dụng như:

• Bản thiết kế (blueprint) để thiết kế cấu trúc cơ sở dữ liệu Data Warehouse kinh doanh trung tâm. BDWM cho phép tạo một cơ sở dữ liệu vật lý cụ thể cho Data Warehouse linh hoạt và có thể mở rộng.
• Điểm tham chiếu logic (logical reference point) để tổng hợp các định nghĩa và cấu trúc dữ liệu trên một số Data Mart.
• Bộ khởi đầu (starter set) để thiết kế một Data Mart, nơi cấu trúc cần được tối ưu hóa cho hiệu suất của các chức năng phân phối đến người dùng cuối (end-user delivery functions).

Các Nhóm Chính trong BDWM (Major Groupings within BDWM)

BDWM có các nhóm chính dựa trên mục đích sử dụng của các mục trong môi trường Data Warehouse:

• Hệ thống Ghi chép (System of Record).
• Khu vực Tóm tắt (Summary Area).
• Khu vực Phân tích (Analysis Area).

Hệ thống Ghi chép (System of Record)

Thành phần của Data Warehouse hoạt động như khu vực lưu trữ chính (primary storage area) cho dữ liệu trong Data Warehouse. Thành phần này được điền dữ liệu từ các hệ thống vận hành (operational systems). Các cấu trúc dữ liệu trong Hệ thống Ghi chép được tổng quát hóa (generalized) và một phần lớn BDWM thuộc về thành phần này.

Thành phần hoặc Thực thể (Components or Entities):

• Đơn vị Kế toán (Accounting Unit)
• Giám sát cả các vị thế tiền tệ và phi tiền tệ (monetary and non-monetary standings).
• Hỗ trợ hoạt động của một Sắp xếp (Arrangement).
• Tạo điều kiện cho các yêu cầu nội bộ để ghi lại và giám sát các thay đổi định lượng (quantitative change).
• Bao gồm Kế toán Sổ cái Tổng quát (General Ledger Accounting).
• Chi phí Dựa trên Hoạt động (Activity Based Costing)
  Phân bổ chi phí cho các hoạt động của tổ chức dịch vụ tài chính và phân bổ chi phí cho các cơ quan trong tổ chức dịch vụ tài chính chịu trách nhiệm tạo ra chúng. Bằng cách này, có thể thu được hình ảnh tốt hơn về lợi nhuận (profitability).
• Sắp xếp (Arrangement)
  Ghi lại các thỏa thuận có tính ràng buộc pháp lý (legally binding agreements) giữa hai hoặc nhiều Bên liên quan (Involved Parties). Các Sắp xếp có thể là cho Dịch vụ Khách hàng (Customer Services), ghi lại các thỏa thuận giữa các Ngân hàng hợp tác, Điều khoản Việc làm (Employment terms), v.v.
  Ví dụ: Việc làm (Employment), Sản phẩm (Product) (Khoản vay, Tiền gửi, v.v.) và Thỏa thuận Liên ngân hàng (Interbank Agreements), Bảo mật (Security).
• Chiến dịch (Campaign)
  Hướng đến một phân khúc (segment) của khách hàng tiềm năng và thực tế của tổ chức dịch vụ với mối quan hệ chặt chẽ giữa khu vực chủ đề Chiến dịch và khu vực Phân khúc (Segment).
• Phân loại (Classification)
  Điểm thu thập chung cho các mã đơn giản được sử dụng để phân loại hoặc mã hóa (codify) các khía cạnh của doanh nghiệp. Phân loại bao gồm một Lược đồ Phân loại (Classification Scheme) và một Giá trị Phân loại (Classification Value). Ví dụ, ‘Loại Tình trạng Hôn nhân Cá nhân’ (Individual Marital Status Type) là lược đồ, trong khi các giá trị là các mã đại diện cho Độc thân (Single), Đã kết hôn (Married), Ly thân (Separated), Ly hôn (Divorced), v.v.
  Ví dụ: Một số mã đại diện cho Loại Bên liên quan (Involved Party Types) hoặc Loại Tình trạng Hôn nhân Cá nhân được lưu trữ trong cấu trúc Phân loại.
• Giao tiếp (Communication)
  Ghi lại một cuộc trao đổi thông tin với một Bên liên quan.
  Ví dụ: Nhận yêu cầu của khách hàng về một báo cáo tạm thời (interim statement); truyền báo cáo về mức thanh khoản (liquidity levels) cho Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ (US Federal Reserve).
• Sự kiện (Event)
  Một sự việc (happening) mà tổ chức dịch vụ tài chính muốn lưu giữ thông tin như một phần của việc thực hiện sứ mệnh và tiến hành kinh doanh.
• Bảo hiểm (Insurance)
  Các sản phẩm hoặc Sắp xếp nơi một Bên liên quan, chẳng hạn như một Công ty Bảo hiểm (Insurance Company), đồng ý cung cấp bảo hiểm tài chính (financial coverage) nếu một số sự kiện ảnh hưởng bất lợi đến mục được bảo hiểm hoặc Bên liên quan. Các Sắp xếp Bảo hiểm được tổ chức dịch vụ tài chính quan tâm vì tổ chức dịch vụ tài chính cung cấp chúng hoặc vì chúng được sử dụng để bảo hiểm các Khoản vay (Loans) và Tài sản (Assets) của tổ chức dịch vụ tài chính.
  Ví dụ: Sản phẩm Bảo hiểm Nhân thọ Toàn phần (Whole Life Insurance Product) cho Cá nhân hoặc Sản sản phẩm Bảo hiểm Tài sản (Property Insurance Product) cho một ngôi nhà.
• Bên liên quan (Involved Party)
  Các cá nhân hoặc nhóm người có tổ chức mà tổ chức dịch vụ tài chính muốn lưu giữ thông tin. Khu vực chủ đề Bên liên quan bao gồm các khu vực như:
• Khách hàng (Customer).
• Vị trí Việc làm (Employment Position).
• Cá nhân (Individual).
• Gia đình Bên liên quan (Involved Party Family).
• Cơ bản Bên liên quan (Involved Party Fundamentals).
• Tổ chức (Organization).
• Đơn vị Tổ chức (Organization Unit).
• Giới hạn (Limit)
  Xác định các hạn chế (restrictions) giữa các thực thể, thường được xác định ở cấp độ tổng quát như các giới hạn trên các mối quan hệ giữa các đối tượng.
  Ví dụ: Giới hạn tối đa qua đêm (maximum overnight limits) áp đặt lên một nhà giao dịch (dealer) cho một Sắp xếp Giao dịch (Trading Arrangement) được ghi lại bằng Giới hạn Mối quan hệ Sắp xếp/Bên liên quan (Arrangement/Involved Party Relationship Limit). Giới hạn cũng theo dõi các thay đổi đối với các giới hạn này, ghi lại lịch sử của mỗi thay đổi đối với giới hạn theo thời gian.
• Vị trí (Location)
  Lưu trữ các vị trí vật lý hoặc logic (physical or logical locations) được sử dụng bởi tổ chức dịch vụ tài chính và bởi Khách hàng.
  Ví dụ: 2 Burlington Road, Dublin 4, Cộng hòa Ireland; 555 Main Street, Boise, Idaho; www.ibm.com/industries/financialservices.
• Sản phẩm (Product)
  Hàng hóa và dịch vụ (goods and services) có thể được cung cấp, bán hoặc mua bởi tổ chức dịch vụ tài chính, các đối thủ cạnh tranh và các Bên liên quan khác trong quá trình kinh doanh bình thường. Sản phẩm cũng bao gồm hàng hóa và dịch vụ phi tài chính mà tổ chức dịch vụ tài chính quan tâm.
• Tỷ lệ (Rate)
  Sử dụng một tiêu chuẩn hoặc thang đo (standard or scale) để biểu thị một số lượng hoặc lượng (quantity or amount) liên quan đến một số lượng hoặc lượng khác, thường nhằm mục đích so sánh hoặc tính phí. Lịch sử được duy trì khi thích hợp.
  Ví dụ: Tỷ giá hối đoái (exchange rate) được biểu thị dưới dạng tỷ lệ giữa hai loại tiền tệ, hoặc lãi suất (interest rate) được biểu thị dưới dạng phần trăm của số dư tài khoản.
• Mục Tài nguyên (Resource Item)
  Các mục giá trị hữu hình hoặc vô hình (tangible or intangible value items) được sở hữu, quản lý, sử dụng bởi hoặc có lợi ích cụ thể đối với tổ chức dịch vụ tài chính trong việc theo đuổi và hoàn thành kinh doanh.
• Nhóm (Group)
  Liên quan đến các cách thức khác nhau mà các mục được nhóm lại. Việc triển khai hiện tại, định hướng Data Warehouse, tập trung vào các phân khúc của Bên liên quan (market segments) và các phân khúc của sản phẩm (product groups). Phân khúc (Segment) là một cấu trúc được sử dụng để chứa hai khái niệm này ở một nơi để tái sử dụng các cấu trúc dữ liệu chung.
• Giao dịch (Transaction)
  Theo dõi các giao dịch thực tế của khách hàng được thực hiện đối với các Sắp xếp của Khách hàng (Customer Arrangements) hoặc Cơ sở (Facility Arrangements). Mặc dù các giao dịch này là các mảnh xử lý nguyên tử (atomic pieces of processing) mà từ đó phần lớn thông tin tóm tắt được lưu giữ trong Data Warehouse có thể được suy ra, nhưng việc lưu trữ lịch sử hoàn chỉnh và hình ảnh của mọi giao dịch là không khả thi hoặc cần thiết. BDW lưu trữ tất cả các giao dịch ở định dạng tóm tắt (summarized format) và giữ các giao dịch thực tế trong một khoảng thời gian giới hạn.

Khu vực Tóm tắt (Summary Area)

Chứa và mô tả các tóm tắt và tổng hợp (summaries and aggregations) thường xuyên được sử dụng trong tổ chức dịch vụ tài chính. Các thực thể tóm tắt này thường, nhưng không độc quyền, được điền từ Hệ thống Ghi chép (System of Record). Việc tạo và duy trì các tóm tắt như vậy trong Data Warehouse chuẩn hóa các tóm tắt này trên toàn tổ chức dịch vụ tài chính. Các thực thể tóm tắt này lưu trữ các phép đo và chỉ số chính (key measurements and indicators) trên cơ sở định kỳ (thường là hàng tháng hoặc hàng quý).

Thành phần hoặc Thực thể (Components or Entities):

• Đơn vị Kế toán (Accounting Unit)
  Cơ chế cơ bản để lưu giữ dữ liệu số trong BDW. Thực thể Tóm tắt Đơn vị Kế toán (Accounting Unit Summary) ghi lại thông tin Đơn vị Kế toán trên cơ sở định kỳ.
  Ví dụ: Số dư tín dụng và ghi nợ hàng quý (quarterly credit and debit balances) cho một phân khúc cụ thể của cơ sở khách hàng.
• Sắp xếp (Arrangement)
  Một trong những nền tảng cơ bản của BDWM, khiến nó trở thành một nơi rất phù hợp để định vị nhiều bảng tóm tắt điển hình. Khi tóm tắt được thực hiện ở cấp độ Sắp xếp, có thể cuộn các tóm tắt này thành các chiều như Bên liên quan (Involved Party), Đơn vị Tổ chức (Organization Unit), Sản phẩm (Product) và Kênh phân phối (Channel).
• Chiến dịch (Campaign)
  Theo dõi các sự kiện tiếp thị nội bộ và bên ngoài khác nhau và phân khúc mà tổ chức dịch vụ tài chính thực hiện để quảng bá Sản phẩm và các khía cạnh khác của doanh nghiệp. Các thực thể tóm tắt Chiến dịch cho phép tổ chức dịch vụ tài chính giám sát hiệu quả của các chiến dịch như vậy, cũng như chi phí của mỗi chiến dịch.
• Bên liên quan (Involved Party)
  Một số kiểu phụ (subtypes) của Bên liên quan yêu cầu tóm tắt định kỳ. Thông thường, các tóm tắt như vậy được yêu cầu cho Khách hàng (Customer) và Đơn vị Tổ chức (Organization Unit). Mục đích của các tóm tắt này là ghi lại các chỉ số chính (key indicators) cho mục liên quan.
• Sản phẩm (Product)
  Việc đo lường hiệu quả của Sản phẩm về mặt lợi nhuận và sử dụng là rất quan trọng đối với các tổ chức dịch vụ tài chính. Các thực thể tóm tắt Sản phẩm trong khu vực chủ đề này cung cấp các cơ chế để thực hiện nhiệm vụ này.
• Nhóm (Group)
  Liên quan đến các cách thức khác nhau mà các mục được nhóm lại. Việc triển khai hiện tại, định hướng Data Warehouse, tập trung vào các phân khúc của Bên liên quan (market segments) và các phân khúc của sản phẩm (product groups). Phân khúc (Segment) là một cấu trúc được sử dụng để chứa hai khái niệm này ở một nơi để tái sử dụng các cấu trúc dữ liệu chung.

Khu vực Phân tích (Analysis Area)

Thành phần của Data Warehouse chuẩn bị dữ liệu ban đầu được lưu trữ trong Hệ thống Ghi chép (System of Record) để phân phối tiếp theo cho các Data Mart. Các thực thể trong Khu vực Phân tích chứa các ví dụ về tổng hợp (aggregations) hoặc tóm tắt dữ liệu (data summaries) có thể được sử dụng để lập mô hình các yêu cầu Data Mart.

Thành phần hoặc Thực thể (Components or Entities):

• Chiến dịch (Campaign)
  Cho phép hiểu hiệu quả của các chương trình khuyến mãi khách hàng và sản phẩm, các chiến dịch tiếp thị và quảng cáo.
• Khiếu nại (Complaint)
  Cho phép hiểu mô hình của các khiếu nại và hiệu quả của quá trình giải quyết.
• Hồ sơ Tín dụng (Credit Profiling)
  Cho phép đánh giá rủi ro của việc đảm nhận vị thế (position taking) với khách hàng hiện tại hoặc tiềm năng và các đối tác (counter parties), bao gồm cung cấp tín dụng (providing credit) và cho phép các kỳ thanh toán (settlement periods).
• Bán chéo (Cross Sell)
  Cho phép phân tích các đặc điểm của việc sử dụng nhiều sản phẩm (multi-product usage) bởi khách hàng. Xác định các xu hướng sử dụng sản phẩm cơ bản có lợi nhuận gợi ý các sản phẩm và dịch vụ bổ sung mua. Điều này cũng cho phép xem xét các kế hoạch bán chéo của tổ chức dịch vụ tài chính.
• Khách hàng Rời bỏ (Customer Attrition)
  Cho phép hiểu nguyên nhân và tác động của việc khách hàng ngừng sử dụng sản phẩm và dịch vụ của tổ chức dịch vụ tài chính.
• Tương tác Khách hàng (Customer Interaction)
  Cho phép phân tích cách tổ chức dịch vụ tài chính tương tác với khách hàng và hiệu quả của các kênh giao tiếp (communications and channels) về mặt giành được kinh doanh mới.
• Giá trị Vòng đời Khách hàng (Customer Lifetime Value)
  Cho phép xác định đóng góp vào lợi nhuận của khách hàng với tổ chức dịch vụ tài chính, cho phép phục hồi chi phí đầy đủ (full cost recovery).
• Hồ sơ Khách hàng Cá nhân (Individual Customer Profile)
  Cho phép hiểu nhân khẩu học (demographics) của cơ sở khách hàng của tổ chức dịch vụ tài chính và cho phép tổ chức dịch vụ tài chính so sánh chúng với dân số mục tiêu (target population) và cơ sở khách hàng của các tổ chức dịch

Liên lạc BSD 0918 339 689 để tìm hiểu thêm về giải pháp, phương pháp tiếp cận và triển khai Data Warehouse cho ngành ngân hàng và ngành dịch vụ tài chính