BANKING DATA WAREHOUSE MODEL - IBM BANKING DATA WAREHOUSE MODEL Dengan menggunakan IBM Banking Data Warehouse (BDW) Bank mendapatkan solusi data warehouse secara fleksibel. Metode yang digunakan adalah dengan memulai dari bagian-bagian data mart menuju enterprise data warehouse.

Banking Data Warehouse (BDW) terdiri dari lebih dari 80 komponen Business Solution Template (BST). BST ini dipakai untuk mendukung skoping dan pengembangan yang dibutuhkan untuk laporan data warehousing dan kebutuhan analisa seperti Customer Profitability, Wallet Share Analysis, Customer Attrition Analysis, Liquidity Analysis dan lain sebagainya.

IBM Banking Data Warehouse (BDW) mencakup area sebagai berikut ini:

No

Area

Fitur

1 Risk - Economic equivalence dari suatu produk - Loans and securities investments - Limit monitoring - Collateral valuation and review - Consolidated exposure - Hubungan Inter-customer - Subsidiaries/cross holdings - Hubungan antara Employee dan employer

2 Compliance - Menyediakan dasar pondasi untuk kebutuhan compliance - Basel II, IFRS/IAS, Sarbanes Oxley, Anti-Money Laundering

Regulations - Fleksibel arsitektur yang membuat suatu organisasi lebih

konsentrasi terhadap kebutuhan compliance - Reporting template untuk desain data warehouse - Kebutuhan data untuk aplikasi dan laporan untuk kebutuhan

spesifik regulator dapat disimpan dan di petakan ke dalam Banking Data Warehouse

3 Relationship

Marketing - Konsolidasi view dari suatu customer - Single view suatu organisasi - Customer behaviour/loyalty indicators - Demographic information - Transaction analysis - Spending patterns - Spatial analysis - Segmentation - Householding - Inquiries/complaints

4 Profitability - Struktur yang fleksibel : menampung komponen yang diperlukan untuk profitabilitas

- Memperlakukan setiap relasi/produk sebagai bisnis - Tersedia untuk General Ledger untuk Involved Party, Produk,

dll - Dengan “Account” seperti Assets, Liabilities, Income,

No

Area

Fitur

Contingencies, dan Expenses - Predefined Profitability Summarizations - Standard untuk Profitability Aggregations - Encourage standardized profitability across organization - Summarizations at different levels: Account, Customer, Org

Unit, Product 5 Asset dan

Liability - Mismatch in liquidity - Mismatch in Interest rate structure - Optimization of funds - Pooling - Hedging - Capital adequacy - Change in balance sheet over time - Analysis of historic trend - Projection of future events

Keuntungan dari IBM Banking Data Warehouse diantaranya adalah:

- Meng-enkapsulasi perluasan dari IBM Data Warehouse secara efektif dan merupakan solusi dari suatu organisasi financial seperti bank.

- Membawa suatu peluang yang kompetitif dalam menyediakan konsolidasi data dan data cleaning.

- Mendukung solusi implementasi data warehouse secara cepat dengan banking data yang berarti.

- Menyediakan kombinasi teknik dari sound infra-structural, suatu manajemen data yang terbukti dari sisi produk dan fungsional.

- Memfasilitasi kustomisasi dan ekstensi dari data warehouse. - Mendukung bisnis user untuk lebih bisa mengontrol dari sisi definisi dan skoping dari

solusi data warehouse. - Menyediakan basis yang solid untuk pengembangan aplikasi manajemen dan untuk

mengintegrasikan pengambilan keputusan dan informasi aplikasi untuk eksekutif - Mengurangi resiko kegagalan dengan pengambilan pendekatan dengan manajemen

informasi yang terintegrasi Arsitektur dari BDW digambarkan sebagai berikut :