Integrierte Finanz- und Risikoarchitektur (IFRA)Change
Strategie & Roadmap
Strategie/Governance
Zielbild/Scope
Roadmap/Releaseplan
Business-Case
Programm Mngt.2
Stakeholder
Planung & Steuerung
Group Alignment
1 Operation & Rollout
Run
9
Betriebskonzepte
Training
Handover
Monitoring Operation and Issue Handling
Backup and RecoveryMaintenance
Facharchitektur
Fach- und IT-Konzeption und -Umsetzung
IT-Architektur
Change
Setup & Rahmenkonzept Konzeption Umsetzung
Applikations- und Schnittstellenarchitektur
Architekturrichtlinien
Integrierte Steuerung
Regulatory RiskControllingAccounting Treasury
Infrastruktur/ Systemarchitektur
5
6
4
Richtlinien
ReportingIntegriertes
DWHRechen-kerneIntegriertes
Datenmodell
Daten-anbindung
7 8
Migration
Test
Projektvorbereitung Test und QS Cut-overPost-
Integration
Produkte/Prozesse
Konzeption/Umsetzung
Cut-over-Managem
ent
Post-Integration-
Aktivitäten
Schulung
Customizing und Gaps
Integrations-architektur
Migrationsarchitektur
Datenvorbereitung/DQM
Cut-over-Vorbereitung
Rückbau/Abschaltung
TechnischeInfrastruktur
Rückbau/Abschaltung
Ziele und Rahmen
Zielbild
Projektorganisation
Projektprozesse
Aufwandsschätzung
Projektplan
Umsetzungs-ansatz
Zielplattform
Migratio
nsplattform
I
II
III
IV V
Qualitätssicherung
Schulung
Integrationstests/Generalproben
Strategie/Governance1 2 3
� Grundlagen Fach- und IT-Architektur
� Design Governance
� Trägerprojekte zur sukzessiven Umsetzung IFRA
� Daten- und Funktions-migration
� Abschaltung alter Datenhaushalte
� Aufbau Governance
� Betrieb Governacne
� DWH-Strategie
� Stakeholder-Akzeptanz
� IFRA - Rahmenprojekt
� Pilotprojekte
� Umsetzung Basis-Architektur
Das Programm-Management ist der größte Hebel, positiv wie negativ, auf die Effektivität und Effizienzdes Aufbaus einer integrierten Finanzarchitektur
Abstimmung Release (IFRA und andere Projekte)
Langfristiges CommitmentEinheitliche
Vorgehensmodelle
Strategie, Roadmap & Programm-Management
Fachliches Datenmodell(Detailed Business Information Model – DBIM)
Change
Governance
Prozesse
Organisation & Rollen
Change Run
Methoden & Tools
Projektportfolio-Mngt.
Kommunikation
3
(Ad-hoc)-Reporting Services
End User Standard Services
Release Management
Change Request Management
Optimierung
Migration7
Konzeption Migrationslogik
Masterplanning/ Migrationsdrehbuch
Konzeption Datenüberleitung
Datenmigration und Archivierung
Test8
Testrahmen-konzeption
Konzeption Modul- und Integrationstest
Testmanagement &Testdurchführung
Richtlinien DWHkerne
Umsetzung
Datenmodell
Datenqualitätsmanagement
Metadatenmanagement
anbindung
OBIM
DBIM
Modellierungs- und Parametrisierungsplattform
Datenlandkarte – Overview Business Information Model (OBIM)
Bilanz und GuVGeschäfte/Verträge
Illustrativ
Schnitt des Datenscopes
Fachliche Anforderungen
4 5 6
Fachliche Harmonisierung
Planung Spezifikation Durchführung Doku AbschlussReporting
Fehlende Reproduzierbarkeit
Besondere Herausforderungen Erfolgsfaktoren
Mangelnde DatenqualitätEnd-2-End-DQ-Reports mit Vollständigkeits- und
Auswirkungsanalysen
Hohe Testautomatisierung
Mangelnde fachliche TestabdeckungAbleitung der Testfälle auf Basis
von Testfallmatrizen
Integration der Informationsanforderungen über alle Steuerungsbereiche Rechenkern-Framework� Modellierungs- und Parametrisierungsframework für Fachentwickler
− Modellierung neue Bankprodukte; Implementierung neuer Reportinganforderungen− Parametrisierung wie verschiedene Zinsszenarien
� Methodenkonsistenz über verschiedene Bereiche der Banksteuerung hinweg− Einheitliche Cashflowgenerierung− Einheitliche Kalkulation/Bewertung
Herau
s-forderun
gen
zeb.co
ntrol.calcu
latio
n
Controlling
D
DA
Risk …FachexperteKombination von Formeln und Funktionsbausteinen zu Logik EA EA D
BI – Strategie und StandardsDatenkonsument
Anforderungen
Standards & Richtlinien
Rollen
Strategie,Planung
Change Run
Prozesse
Werkzeuge
Artefakte/Dokumente
Datenlieferant
Governance
Datenanlieferungsmanagement
Training und Consulting
Bedarfs- und Anforderungsmanagement
Datenqualitätsmanagement
Metadatenmanagement
Datenanbindung und -veredelung
Stringentes Top-down-Vorgehen in iterativen Schritten zur Harmonisierung der fachlichen Anforderungen in ein integriertes fachliches DatenmodellScope für Anforde-rungen
Harmonisierung von Funktionen und Methoden
� Definierte Metriken (KPIs) werden in ihre Basisdaten zerlegt
� Fachliche Logik aus Methoden liefert die Beschreibung der Zerlegung der Metriken auf Basisdaten
� Zusammenhang zwischen Basisdaten, deren Herkunft und Verarbeitung die nötigen Metadaten für die Data Lineage liefert
www.zeb.de/ifra
� Gemeinsames Verständnis von Geschäftsbegriffen in Gesamtbank
� Datenscope auf einen Blick, erweiterbar bei neuen Anforderungen
� Planungsgrundlage für die Datenmodellierung
Rating
Geschäftspartner Sicherheit
Limit
Interne Organisation
Wertpapier-stamm Produkt
� Schnitt des kompletten Datenscopes in logische Modellierungspakete
� Typischerweise werden 20–25 Modellierungspakete identifiziert
Modellierungs-paket 1
Modellierungs-paket 2
…
� Erweiterbar um neue Anforderungen
� Einheitliche Sprache in einem Data Glossary
� Eindeutige und abgestimmte Begriffe (auf Feldebene)in Konzern
� Verständlich für Fach- und IT-Bereiche
� Ausgangsbasis für die physische Implementierung
Meta Data und Data Lineage
KPI/MetrikBasisdaten Eingangsdaten Zwischenergebnisse
Daten-
definition
Abbildung im
Datenmodell
IT-Architektur Fach-Architektur
Erfolgs-
faktoren
Erfolgs-
faktoren
� Einbindung in bestehende Projekt-landschaft
� Detaillierte Aufnahme der fachli-chen Abhängigkeiten zwischen Blöcken
� Einbeziehung zukünftiger fachlicher und technischer Anforderungen
� Hinarbeiten auf ein klares Zielbild
� Aktiver Rückbau der Alt-DWHs
Erfolgs-
faktoren
� Top-down-Ansatz zur Harmonisierung
� Aufsetzen auf Referenzmodellen
� Harmonisierung als fachliches Ziel,nicht technische Aufgabe
Sauberer fachlicher und technischer „Überbau“ für langfristige Beherrschung der Komplexität und Ausbaufähigkeit notwendig
Fachlogik aus Methoden
End-2-End-Datenqualitätsmanagement
Systemübergreifendes DQM
Unterstützung von heterogenen
Systemumgebungen
Technische und fachlicheDQ-Regeln
Verschiedene Analysemöglichkeiten durch
grafisches Reporting
Metadaten für Plausibilität
DQ-
Regeln
Dr. Thomas AbelPartner
Phone +49.251.97128.0E-Mail [email protected]
Ihre zeb-Ansprechpartner: Hammer Straße 165D-48153 Münster © zeb (Stand: Juli 2015)
Harmonisierungüber alle
Steuerungs-bereiche auf
atomarer Ebene
DQ-Regeln
Datenqualitätsmanagement
� Unterstützung des vollständigen DQ-Regelkreises auf verschiedenen Ebenen des Systems� Aussagekräftiges, multidimensionales Reporting
− End-2-End-Monitoring der Datenqualität auch über Systemgrenzen hinweg− Ursachen-, Auswirkungs- und Zeitreihenanalyse− Verbindung von bankfachlichen KPIs zur eingehenden Datenqualität
Herau
s-forderun
gen
zeb.co
ntrol.d
ata.man
agem
ent
zeb.control DQ-Cockpit zeb.control data cleansing
Aggregierter DQ-Status Manuelle DatenkorrekturenDetaillierter DQ-Status
zeb.co
ntrol.calcu
latio
n
RisikoorientiertePortfoliobewertungen
barwertig periodisch
ÖkonomischeProduktbewertungen
Cashflows
barwertig periodisch
� Eigengeschäfte, Handelsgeschäfte� Barwertig, periodisch
FachanwenderParametrisierung der Kalkulation
FinanzmathematikerImplementierung von finanz-mathematischen Algorithmen in Formeln und Funktionsbausteinen
Georg KneupnerSenior Manager
Mathias ImmerzSenior Manager
Anordnung in
Verarbeitungs-
strecke
Metriken aus Reports
Technische Umsetzung
SolvabilitätsquoteRep
ortin
gDaten
integration
Que
llsysteme
Rep
ortin
gDaten
integration
Que
llsysteme
Überführbarkeit
