Datenhaushalte in Großbanken: Konsolidierung leicht gemacht

Daten, die nicht zusammenpassen, können schlecht genutzt werden. Das ist häufig in Großbanken der Fall, wo Daten in ganz unterschiedlichen Systemen anfallen. Viele Institute stehen noch vor der Herausforderung, eine funktionierende einheitliche Plattform zu schaffen. Um den Transformationsprozess zu vereinfachen, können die Experten von CGI wertvolle Hilfestellungen geben.
Ob bei der Eingabe, Verarbeitung oder Berichterstattung von Informationen in Großbanken - die Datenstrukturen und Datenquellen können unterschiedlicher nicht sein. Das zeigen die folgenden Beispiele:

• So werden bei der Erfassung von Kunden- und Vertragsdaten für bestimmte Produkte detaillierte Informationen im Front Office erfasst. Bei der Bilanzierung muss die Aggregation dieser Geschäfte aber auf der Ebene der Hauptbuchkonten erfolgen.
• Kunden- und Vertragsdaten von anderen Produkten der Aktivseite müssen im Meldewesen nach Forderungsklassen zusammengefasst werden: Das sind zum Beispiel Zentralstaaten oder Unternehmen.
• Für die Messung des Geschäftserfolgs werden nur ausgewählte Informationen aus den Daten überprüft - sie müssen somit herausgefiltert werden.

Schlussfolgerung: Eine Transformation der Daten zwischen Eingabe und Berichterstattung ist  erforderlich.

Transformation durch ETL-Prozess

Diese Transformation kann durch einen Extract Transform Load (ETL)-Prozess erfolgen. Hauptzweck des ETL ist die Zusammenfassung von Daten aus verschiedenen Systemen in einem technisch normalisierten Datenhaushalt. Sobald die Daten normalisiert im zentralen Datawarehouse abgespeichert sind, muss die fachliche Transformation durchgeführt werden, gefolgt von der technischen Umsetzung.

Dies geschieht zum Beispiel durch:

• Korrekte Zuordnung der Verträge zu den Hauptbuchkonten
• Korrekte Zuordnung der Verträge zu den Forderungsklassen
• Korrekte Abbildung der für die Geschäftserfolgsmessung notwendigen Daten

Hierfür sind auch Analysen der Quellsysteme notwendig, um die Auswirkungen auf die Transformation zu verstehen. Nach der Transformation und Zulieferung sind die abnehmenden Fachabteilungen in der Lage, gemäß den Anforderungen extern und intern zu berichten.

Herausforderung für die Großbanken

Der Transformationsprozess bedeutet für die Banken, einige „Hausaufgaben“ machen zu müssen:

• Analyse der Quellsysteme und der Daten im Datawarehouse
• Durchführung umfangreicher Datenstrukturanalysen zur Vorbereitung der Transformation
• Wahl des geeigneten Datenmodells
• Erstellung der fachlichen Transformation
• Erfolgreiche Umsetzung
• Erfolgreiche Durchführung der Tests

Wie kann CGI dabei helfen?

• Wir analysieren die Daten aus den Quellsystemen und im Datawarehouse.
• Wir führen die Datenstrukturanalysen durch.
• Wir wählen das passende Datenmodell aus.
• Wir übernehmen die Erstellung der fachlichen Transformation.
• Wir begleiten die erfolgreiche Umsetzung.
• Wie führen die Tests bis zur Abnahme durch.
• Wir übernehmen das Projektmanagement