— Олег, с какими проблемами, по вашим наблюдениям, сталкиваются банки при управлении жизненным циклом данных и как их удается решить?

— В первую очередь это проблемы, которые касаются увеличения затрат на хранение данных. Сократить их можно за счет архивации данных без потери доступа к ним. Малоиспользуемые данные могут быть вынесены за пределы оперативных систем и размещены на менее мощном и, следовательно, недорогом оборудовании. При этом работа с активными данными ведется более эффективно. Доступ к историческим данным остается «бесшовным», хоть и не столь быстрым.
Данные, которые хранятся очень давно и совсем не используются, лучше вынести на ленточные накопители. При этом они сжимаются в 20–80 раз, но возможность доступа сохраняется. Важно, что любые архивные данные всегда можно легко вернуть в активную зону, чтобы обрабатывать их с максимальной скоростью. При этом около 80% данных можно хранить на менее дорогом оборудовании.
Промышленные решения обеспечивают целостность данных, учитывают возможность визуального создания правил, различные особенности систем. Любая система постоянно меняется, поэтому ее нужно сопровождать. ILM-средства вносят необходимые изменения автоматически или минимизируют количество людей, которые требуются для сопровождения.
И еще одна проблема появляется, когда, внедряя новую систему, старую просто переносят на резервный носитель. Проходит некоторое время и выясняется, что каких-то данных не хватает, и они находятся именно в той системе. Но за это время сменились операционные системы, аппаратные средства, и иногда данные восстановить невозможно. ILM-решение позволяет, выводя системы из эксплуатации, вынести все данные в файл, и затем вернуть их в любую другую систему. Есть уже готовые модули, так называемые акселераторы, для популярных корпоративных систем. Для нетиповых же систем есть удобные средства определения связей между данными.

— Банки очень заботятся о соблюдении конфиденциальности данных. Как облегчить им эту задачу?

— В составе ILM-решений есть средства для обезличивания данных. При создании тестовых сред очень сложно сделать так, чтобы данные, с одной стороны, были близки к реальным, но с другой — никак к ним не относились.
Другая задача — разграничение доступа к реальным данным. Что должны видеть пользователи разного типа, например, в системе интернет-банкинга. Обычно происходит распределение по ролям, и для каждой роли делается своя форма. Есть решение, которое позволяет автоматически определить роль пользователя и на основе правил либо вывести обезличенные данные, либо просто заблокировать доступ к данным для определенных приложений.

— Насколько сложно внедрение ILM-систем?

— Решения этого класса внедряются достаточно быстро, не более чем за два месяца. Затраты на внедрение решения невелики. Из нашей практики мы видим, что заказчики получают возможность сэкономить на оборудовании и ресурсах для его поддержки, так как все реализуется на единой платформе. В результате сотрудники освобождаются от рутинных задач и могут заняться другими, более интересными. IT-служба банка становится более продуктивной. И компания Data Integration Software имеет опыт внедрения подобных систем.