Change is constant

Digitalisierung ist das Schlagwort der Gegenwart. Und alle Bereiche unseres Lebens sind davon betroffen. Wirtschaft, Industrie, Gesellschaft. Technische Entwicklungen verändern aber nicht nur, wie wir zusammenleben. Sie verändern die Welt, in der wir leben. Wir bei Nagler & Company sehen das als Chance – und gestalten gemeinsam mit unseren Kunden die Zukunft neu.

Projektauftrag

Schaffung eines zentralen "SPOT" (Single Point of Truth) für Zwecke der Banksteuerung und der Regulatorik im SMART DWH, in dem alle benötigten Informationen als die einzige Quelle der Wahrheit bereitgestellt werden. Dabei müssen u.a. folgende Anforderungen berücksichtigt werden:

  • Höchste Informationsdichte – Einzeltransaktionsebene
  • Alle Geschäftsdaten auf Einzelinstitutsebene und auf Konzernebene (Konzernsichtweisen nach unterschiedlichen Konsolidierungskreisen, wie z.B. CRR, IFRS, Land, Bund, usw. sollen unterstützt werden)
  • Darstellung der Basisdaten und Ergebnisdaten aus Rechenkernen
  • Daten stehen für dispositive Anwendungen und für das SMART Reporting zur Verfügung
  • Fachliches und logisches Datenmodell folgt einer einheitlichen, von den Quellsystemen unabhängigen, Semantik
  • Technische Modellierung berücksichtigt eine rasche und einfache Erweiterung des Datenmodells und Skalierbarkeit

Aktuell werden für die verschiedenen Auswertungszwecke zur Banksteuerung und Regulatorik eigene Datenbestände gehalten (im SMART Data Warehouse, Bank Basis, ...). Dies führt dazu, dass die einzelnen Auswertungen und externen Meldungen untereinander nicht vergleichbar sind und zum Teil Inkonsistenzen aufweisen, was u.a. auch in aufsichtsrechtlichen Prüfungen beanstandet wurde.

Der SPOT (Single Point of Truth) ist eine eigene, auf das ZDW (Zentrales Data Warehouse) aufsetzende Datenbank im Data Warehouse. Das bedeutet, dass Daten aus dem ZDW auf eine gemeinsame Datenbasis gezogen werden. Dies erfolgte in einem ersten Schritt für zwei Mandanten mit dem Ziel der FINREP-Meldung. Der SPOT entsteht aus den fachlichen Anforderungen für die FINREP- und COREP-Meldung. SPOT soll mit seinem neutralen und atomaren Gesamtdatenmodell langfristig alle für die dispositive Banksteuerung und das aufsichtsrechtliche Reporting benötigten Daten aufbereitet zur Verfügung gestellt werden.

Aufgaben Nagler & Company

  • Defect-Management im Rahmen der SPOT-Erweiterung
  • Begleitung beim Rollout von SPOT auf weitere Mandanten

Vorgehensweise

Teil 1 – Defect-Management:

  • Fachexperten prüfen und klären mögliche Fehlerursachen:
    • Fehlende Definition (Lastenheft)
    • Fehlende bzw. fehlerhafte Daten (Abhängigkeit, Nachbeladung im DWH)
    • Falsches Sourcing (Lastenheft, DV-Konzept, Softwareentwicklung, Steuertabellen)
    • Umsetzungsfehler (DV-Konzept, Softwareentwicklung, Steuertabellen)
  • Behebung der festgestellten Fehler bzw. Koordination der Behebung durch Softwareentwicklung

Teil 2 – Rollout der SPOT-Datenbank auf weitere Mandanten

  • Unterstützung bei der Koordination im Rahmen des Projekts (Kickoff-Termine mit Mandanten, Aufbau der Testinfrastruktur, Datenanbindungen, Beladungen der Testumgebung, usw.)
  • Unterstützung bei der Analyse bzw. dem fachlichen Mapping durch die Mandanten
  • Technische Umsetzung bzw. Koordination der technischen Umsetzung durch die Softwareentwicklung
  • Ausarbeitung der Teststrategie und Durchführung von technischen Tests

Kundennutzen

  • Optimierter SPOT durch Defect- und Testmanagement
  • Erhöhung der Kundenzufriedenheit durch die Reduzierung von Fehlern
  • Koordinierung der Fehlerbehebung
  • Fachliche Unterstützung bei Fehlern in der Spezifikation
  • Mehrmandantenfähigkeit des SPOT

Mithilfe einer DevOps-Plattform sollte nicht nur die Effizienz gesteigert, sondern sollten auch die erhöhten Aufsichtsanforderungen in einer Bank erfüllt werden. Wir haben uns und unserem Kunden klare Zielvorgaben gesetzt – und dank Agilem Projektmanagement beziehungsweise Scrumban und Design-Thinking-Elementen schließlich auch erreicht. Die zudem dynamische sowie transparente Projektstruktur hat uns außerdem geholfen, alle Anforderungen zu erfüllen.

Wir haben fast ein Fünftel aller Applikationen automatisiert. Das entspricht einer Automatisierung der Release-Tätigkeiten von 80 Prozent. Die Bedürfnisse von DevOps in Bezug auf Agilem Projektmanagement wurden ebenso adressiert wie der Aufbau des Mindsets für DevOps zur Digitalisierung dieser zentralen IT-Tätigkeit.

Unsere Aufgabe war es, innovative Lösungen für die Digitalisierung eines Vertriebsbereichs zu erarbeiten. Genau das haben wir gemacht – von der Ideenfindung über die Konzeption (unter anderem Design der User Experience) bis hin zur Umsetzung (mithilfe von Design-Thinking-Gesichtspunkten, Tests und produktivem Einsatz). Zur technischen Durchführung wurden die Azure-Machine-Learning-Technologie und NLP-Komponenten eingesetzt.

Die vollautomatisierte Lösung besteht aus einer Vertriebsplattform mit täglichen Reports: für neue Opportunitäten und automatische Erkennung der zur Verfügung stehenden Ressourcen. Das Ergebnis: eine signifikante Erweiterung der bestehenden Vertriebskanäle, eine wesentliche Steigerung der Auslastung sowie ein detaillierter Marktüberblick. Alles, was wir uns zu Beginn des Projekts gemeinsam mit dem Kunden als Ziel gesetzt hatten.

Projektauftrag

Unterstützung bei der technischen Systemintegration mehrerer regionaler Genossenschaftsbanken in die zentrale Genossenschaftliche Landesbank. Einführung von NCDiff als Test-Tool zur Sicherstellung der Daten-Vollständigkeit und -Korrektheit in der IT-Landschaft der Landesbank. Mittels Vorher-Nachher Vergleiche und einem hohen Automatisierungsgrad bei der Reporterstellung soll eine möglichst hohe Testabdeckung erreicht werden.

Aufgaben Nagler & Company

  • Definition und Unterteilung der etablierten technischen Systemlandschaft
  • Analyse und Erhebungen der qualitativen Anforderungen
  • Analyse der Datenqualität und Ansatzpunkten zur Datenmigration
  • Herstellung der Datengrundlage und Unterstützung bei der Datenmigration
  • Testmanagement nach der Datenmigration
  • Testdurchführung: Sicherstellung der Vollständigkeit und Korrektheit der Daten
  • Vorher-Nachher Vergleiche und Reporterstellung zur Verminderung der Fehlerquote
  • Dokumentation der Ergebnistypen

Vorgehensweise

Stufe 1: Initialisierung

  • Identifizierung der relevanten, zu testenden Systeme
  • Unterteilung der Systemarchitektur
  • Analyse der Anforderungen

Stufe 2: Konzeption

  • Testkonzeption
  • Definition der Testphasen
  • Organisatorisches Rahmenwerk (Ansprechpartner, Prozesse, Datensammlungen, Durchführung)

Stufe 3: Einführung

  • Auf- & Ausbau der NCDiff Infrastruktur
  • Herstellung der Datengrundlage (Zugriff auf Daten/ Reports)
  • Testphasenplanung:
    • Erstellung: Analyse der Daten, Datenaufbereitung
    • Setup: Erstellung der Konfigurationen
    • Test: Vorher-Nachher Vergleiche
  • Reporterstellung

Kundennutzen

  • Zeit- und Ressourcenersparnis durch (Teil-)Automatisierung der Vorher-Nachher Tests
  • Erhöhung der Datengenauigkeit durch den Einsatz von NCDiff
  • Vorher-Nachher Vergleiche (Vergleichsreports) durch übersichtliche Ergebnisse
  • Automatisierte Aufbereitung der Testergebnisse und Steigerung der Testiterationen, durch den reduzierten Zeitaufwand bei der Testausführung
  • Am Ende konnte ein Testabdeckungsgrad (Systemübergreifend) von 85-95 % erreicht werden

Gefragt war ein effizienterer Recruiting-Prozess. Wir haben das Projekt über den gesamten Development Life Cycle betreut – von der Ideenfindung über das Design der User Experience bis hin zu Implementierung. Umgesetzt wurde der optimierte Prozess unter eigens definierten Design-Thinking-Gesichtspunkten, nach Tests und produktiven Einsätzen.

Die Effizienzsteigerung beim Recruiting konnten wir durch den Einsatz eines Voice Assistant (Amazon Alexa) erreichen, der die Top-100-Fragen an die Bewerber stellt. Ein zusätzlicher Kommunikationskanal für Generation Y und die beste Möglichkeit, qualifizierte Bewerber zu filtern. Ohne zusätzlichen Ressourcenaufwand.

Die Neuausrichtung der Geschäftsstrategie – mit Fokus auf Digitalisierung – erforderte den Aufbau einer neuen Plattform für den Depot-A-Handel innerhalb der Sparkassengruppe. Unsere Aufgaben: die Anbindung sämtlicher Handelssysteme, Design und Implementierung der User Experience. Dafür haben wir die Nutzer schon früh in das Projekt eingebunden und die Lösungen mithilfe von Workshops gemeinsam erarbeitet.

Nagler & Company hat eine Online-Plattform mit voll automatisiertem Front-to-Back-Workflow implementiert, die sich über alle Handelssysteme der Sparkasse erstreckt. Dadurch kann die Sparkasse z.B. einen Bond anfragen und erhält als Antwort einen verbindlichen Preis. Das heißt: Bei Ausführung wird der Bond bis ins SymCorp Dimension System der Sparkasse voll automatisiert abgewickelt und verbucht. So wurde eine Kundenbindung von 70 Prozent erreicht – ein absolutes Vorzeigeprojekt!

Thomas Gebhard Nagler & Company
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