Standardisation des concepts pour créer et générer à la volée un environnement de données limités, sécurisé, banalisé (anonymisé). Cette mécanique permet de générer de manière automatique des environnements de Développement, UAT et de Production.
Développement de connecteurs bancaires pour alimenter une staging de données “ Avaloq (ASSL), OLYMPIC Banking System (Eri Bancaire), etc.
Gestion centralisé des droits d’accès (qui a le droit de voir quoi ?). Généralement définit au niveau du Back-Office, les données sont récupérées pour être alignées sur la définition de référence. Possibilité de surcharger les droits pour gérer les exceptions.
Gestion des best-practices pour la gestion, la maintenance et le support d’un environnement Qlik Enterprise : externalisation, dictionnaire de données, master-item, data loader, scripting, composants additionnels, console d’administration, release management, gestion des licences (optimisation), etc.
Principe générique de ventilation de coûts et/ou revenu jusqu’au niveau de détail du portefeuille.
Industrialisation des concepts de distribution d’applications spécialisées pour les différentes équipes métiers: sécurité, données restreintes, indicateurs globaux, dictionnaire de données métiers, etc.
Refresh des données à la demande, de manière automatique, on-time, etc.
Modélisation d’une Staging & d’un Data-HUB pensé pour les besoins bancaires : Organisation (Entités, BU, Desk, RM, PM, EAM, Client, Portefeuille, Relations, etc.) + Positions (titres, espèces, contrats) + Transactions (opérations, trading, OST, etc.) + Mouvements (Comptables et analytiques)
Standardisation des concepts standards de gestion d’un Data HUB Bancaire: import multi-source, multi- entité, multi-backoffice, multi-monnaie, gestion des extournes, gestion des back-dated transactions, sécurité des accès, anonymisation des données sensibles, gestion du changement, traçabilité des données, contrôles qualité (technique et business), performance data, etc.
Création d’un moteur de notation pour permettre le suivi d’indicateurs de tendances.
Création de silos (Data Marts) dédiés aux besoins métiers. Concepts basés sur une reconstitution globale quotidienne des DM sur base du Data- HUB centralisé : on-demand reload.
Silos dédiés aux besoins IA, Machine Learning, etc.
Gestion d’un moteur de règles (techniques et métiers) pour détecter et gérer d’éventuelles anomalies et inconsistances au niveau des données. Garantir la qualité des données et la pérennité des process.
Une règle est appliquée quotidiennement à tous les niveaux du framework de données: son résultat est stocké dans la base de données et suit un process de validation.
J’ai rencontré Cédric Aeberli pour la première fois lorsque je travaillais pour la Banque SYZ et que nous cherchions un outil de pilotage/MIS. Nous avons fait une étude de marché et nous avons identifié les solutions Integraal. Il m’a fallu environ 30 secondes pour reconnaître la valeur de leurs expertises et la puissance des outils. Comme je le dis souvent, si je devais diriger une banque, je ferais installer Integraal avant d’arriver et je serais capable de comprendre les forces et les faiblesses de l’organisation dès le premier jour.
Philip Biber
Partner at Sionic, ex COO Banque SYZ
Nous utilisons Solutions for Finance de la société Integraal Solutions SA depuis 2016.
La croissance de nos activités et le besoin de disposer d’une vision analytique globale permettant d’appuyer nos décisions stratégiques nous ont amenés à rechercher une solution de type « Management Information System ».
Après un tour d’horizon des différents logiciels et prestataires disponibles sur le marché, il s’est avéré qu’Integraal Solutions remplissait les conditions de notre cahier des charges – y compris la promesse de travailler avec une équipe compétente et à l’écoute de nos besoins.
Solutions for Finance nous offre l’avantage d’intégrer nos trois « business lines » (Wealth Management, Asset Management, Management Company) dans une vision globale et consolidée. A ce titre, l’outil est utilisé par le compliance, le risk management, la direction financière, le comité exécutif et également les gérants de portefeuille.
L’outil est devenu notre véritable tableau de bord (nous l’avons d’ailleurs baptisé en interne « NS Cockpit »), et j’ose dire que nous ne saurions plus nous en passer.
Amélie Janssens de Bisthoven
Head of Business Intelligence Notz & Stucki
Nous avons commencé par un « starter » qui agrégeait les données de notre PMS avec celle de notre registre des actionnaires de fonds. Celui-ci s’est avéré concluant et nous a également permis de juger de l’efficacité des équipes d’Integraal et leur bonne compréhension de nos activités. Confiance et de dialogue ont été clé dans la réussite du projet.
Data Manager
Private Bank