🏗️Exemple concret
BNP Paribas (G-SIB = Global Systemically Important Bank) doit pouvoir agréger en <24h son exposition sur 200+ pays, 50+ devises et tous les instruments financiers. Projet de 3 ans : unification du data lineage, création d'un référentiel de données de risque (RDR), automatisation des rapports réglementaires. Coût estimé : 150-300M€ pour une grande banque.
∑ Concept clé
11 principes BCBS 239 : Gouvernance (P1-P2), Capacité d'agrégation (P3-P6), Reporting risque (P7-P11). Indicateurs clés : fréquence maximale d'agrégation, couverture des positions, délai de production des rapports.
🎯Quand l'utiliser ?
✓Banques systémiques (G-SIBs, D-SIBs) soumises à la réglementation
✓Projets d'architecture data dans les banques
✓Audit de conformité réglementaire
✅ Avantages
+Force une architecture data cohérente et robuste
+Améliore la qualité des données de gestion au-delà de la conformité
+Réduit le risque systémique bancaire
⚠️ Limites
−Projets très coûteux et longs (3-5 ans pour les grandes banques)
−Frontière floue entre conformité stricte et bonne pratique
−Difficile à implémenter dans les architectures legacy
🛠️ Outils principaux
Collibra (data lineage réglementaire)
Axiom (reporting réglementaire)
Cloudera (data platform bancaire)
Semarchy (MDM)
RéglementationBanqueRisqueGouvernanceConformité