Front Office

Referenzprojekte

Digitalisierung stellt einen sehr wichtigen Teil unserer Arbeit dar. Seit Jahren begleiten wir unsere Kundinnen und Kunden bei der Umsetzung der Anforderungen und können durch unsere hochwertige Expertise und der einzigartigen Umsetzungsqualität von Nagler & Company nachhaltig wartbare Lösungen realisieren. Die nachfolgenden Referenzen sind ein Auszug der aktuellsten Projekte, welche wir gemeinsam mit unseren zufriedenen Kundinnen und Kunden zum Erfolg gebracht haben.

Projektauftrag

Entwicklung und Durchführung von fachlichen Tests zur Sicherstellung der Vollständigkeit und Korrektheit technischer Anpassungen im Depotverwaltungssystem der Bank. Die Änderungen betreffen einerseits rückwirkende Teilfreistellungen und daraus resultierende Neuberechnungen von Steuern im Zuge des Investmentsteuerreform-Gesetzes sowie andererseits Auswirkungen der Steueroptimierung auf Fondsebene für Kundendepots, die insbesondere durch die Taxe d’abonnement in Luxemburg getriggert wurde.

Aufgaben Nagler & Company

  • Entwicklung von Tests inbesondere deren Planung, Schwerpunkte und Ansätze basierend auf Fachkonzepten
  • Erstellung von Kontrolldaten mittels geeigneter Tools und Softwarelösungen
  • Durchführung, Auswertung und Dokumentation von Testfällen für fachliche Systemtests
  • Erstellung und Begleitung von Change Requests in Hinblick auf Releasetermine sowie Retests von Hot-& Bug-Fixes
  • Abstimmung zwischen technischer und fachlicher Revision, Business-Analyse, Entwicklern und weiteren Stakeholdern

Vorgehensweise

Stufe 1: Initialisierung

  • Einarbeitung in das Fachkonzept und in die vorhandenen internen Prozesse der Bank
  • Aufzeigen möglicher Lücken oder Unklarheiten im Fachkonzept. Iterative Überarbeitung der Anforderung mit den Stakeholdern
  • Erste Analyse des Prüfausmaßes und der benötigten Daten
  • Auswahl des geeigneten Kontrollverfahrens zwischen Black-Box-Test, explorativer Überprüfung oder White-Box-Test
  • Identifizierung von möglichen Tools zur Unterstützung und Vereinfachung des Vorgehens
  • Kontaktaufnahme mit Business-Analyse und Entwicklung zur Erarbeitung von Schwerpunktthemen
  • Abstimmung mit dem technischen Team zur Optimierung der Ressourcennutzung

Stufe 2: Konzeption

  • Ausarbeitung eines Testkonzeptes zur Abdeckung der Anforderungen und Analyse der Testbasis
  • Definition einzelner Prüfbedingungen sowie Erstellung eines Entwurfs und einer Test-Carta
  • Auswahl der unterstützenden Tools und Einbindung in den Revisionsprozess
  • Testrealisierung und -durchführung durch festgelegte Abläufe und Skripte

Stufe 3: Durchführung

  • Herstellung der Datengrundlage für die jeweiligen Kontrollphasen mittels “UiPath Robotic Process Automation
  • Durchführung der Black-Box-Tests mit kontinuierlicher Dokumentation
  • Auswertung der Überprüfung, unterstützt durch “UiPath Robotic Process Automation“, und Erfassung der Ergebnisse im Testmanagement-Tool HPALM
  • Feedback an Entwickler sowie das Einstellen und Verwalten von Change Requests via IBM Rational Change
  • Prüfungen in vier iterativen Zyklen. Diese beinhalten einen Verbundtest mit betroffenen Schnittstellen der Bank und einen finalen Abnahmetest
  • Freigabe der Anforderung nach dem finalen Abnahmetest zur Implementierung in Produktion

Kundennutzen

  • Zeit- und Ressourcenersparnis durch Automatisierung bei der Datenerstellung und -auswertung, aktuell umfasst die Suite ca. 650 Testfälle, welche kontinuierlich automatisiert ausgeführt werden können
  • Mehr Freiräume zur vertiefenden Testabdeckung
  • Aufbereitung der Kontrollergebnisse mittels geeigneter Testmanagement-Tools
  • Einfaches Erstellen eines Pools für Standard-Testdaten zur Vermeidung eines Pestizid-Paradoxon
  • Steigerung der Kommunikation und des Austausches
  • Neutrales Feedback zu Prozessen und Ergebnissen

Projektauftrag

Diverse Front Arena1 Prozesse sind extrem rechenintensiv und benötigen daher gegebenenfalls mehrere Minuten, um vollständig zur Verfügung zu stehen. Dies stellt im Trading-Bereich ein Problem dar, da Entscheidungen basierend auf Änderungen im Markt sehr kurzfristig getroffen werden müssen. Wartezeiten von mehreren Minuten können sich bei starker Marktaktivität mitunter mit Millionenbeträgen zu Buche schlagen.
Front Arena1 PACE (Parallel Asynchronous Capacity Engine) kann für zutreffende Prozesse angewendet werden, um diese Wartezeiten drastisch zu verkürzen.

Aufgaben Nagler & Company

  • Überblick des Ist-Zustandes mit Analyse der Performance-Situation für die Anwender
  • Beschreibung der PACE-Komponenten und –Spielarten sowie der zugehörigen Datenstrukturen
  • Ausarbeitung eines Zielbildes wie die einzelnen Problembereiche mit PACE entschärft werden können
  • Durchführung von Tests zur Identifikation der betreffenden rechenintensiven Prozesse  
  • Dokumentation der notwendigen Schritte, um das Setup des Zielbildes zu realisieren

Vorgehensweise

Stufe 1: Initialisierung

  • Ermittlung zeitkritischer Trading-Manager Workbooks in Zusammenarbeit mit Anwendern aus dem Handelsbereich
  • Statistische Analyse des Laufzeitverhaltens zur Etablierung eines soliden Vergleichswertes

Stufe 2: Konzeption

  • Analyse der Spalten und Portfolien in den betreffenden Trading-Manager Workbooks zwecks Erarbeitung struktureller Verbesserungspotenziale
  • Evaluierung der Anwendbarkeit der unterschiedlichen PACE-Varianten
    • Portfolio-Slicing - bietet die Möglichkeit, ein Portfolio oder einen Abfrageordner auf mehrere Sub-Worker aufzuteilen und die Berechnungszeit für Portfolio-Sheets erheblich zu verkürzen. Es muss lediglich die Anzahl der Sub-Workers konfiguriert werden - das System erledigt den Rest.
    • Partitioning - Portfolios werden entweder durch explizite Konfiguration oder per Zufall auf mehrere Prozesse aufgeteilt. Jeder Prozess lädt alle Instrumente, Trades und sonstigen Daten für die ihm zugewiesenen Portfolios und erstellt für sie den vollständigen Bewertungsbaum. Dies führt zu einem Prozess pro Partition und beschleunigt die Erstellung eines TM-Sheets mit mehreren Portfolios.
    • PreLoading - Beim Vor-Laden von Arbeitsblättern startet das System automatisch die Worker-Prozesse, lädt alle Daten und erstellt alle Berechnungsbäume. Wenn ein Benutzer eine Verbindung herstellt und das Blatt öffnet, ist es schnell verfügbar
    • Sharing – bietet die Möglichkeit, Berechnungen zwischen Benutzern zu teilen und wiederzuverwenden und ist ein Schlüsselmerkmal von PACE, das eine verbesserte und effektive Hardwarenutzung bietet.
    • Distributed Information Manager - dies ist eine separate Applikation, welche - wie der übliche Informationsmanager - zum Schreiben, Bearbeiten und Ausführen von Queries verwendet wird. Der Unterschied besteht darin, dass im Distributed Information Manager die Verarbeitung außerhalb von PRIME mithilfe des Arena Pace Server erfolgt.
  • Erarbeitung von Laufzeitwerten für unterschiedliche Anzahl an Pace-Workers im Portfolio-Slicing

Stufe 3: Einführung

  • Anwendung des Portfolio-Slicing für ausgewählte Händler mit stufenweiser Erhöhung der Anzahl an Slice-Workers
  • Migration von rechen-intensiven ASQL-Queries auf den Distributed Information Manager
  • Installation eines separaten PACE-Servers mit Auslagerung von Trading Manager Prozessen zum Zweck des PreLoading und Calculation-Sharings

Kundennutzen

  • Optimiertes Laufzeitverhalten kritischer Trading-Manager-Workbooks
  • Reduzierung benötigter Workspaces durch Auslagerung von Rechenprozessen auf den APS
  • Erhöhte Wettbewerbsfähigkeit durch verbesserte Performance im Handelsraum

Projektauftrag

Ablösung der Front Arena1 Version 2017.4 durch die Version 2020.2, indem Kompatibilität und Funktionalität aller Python & Extension Module und der Bewertungsanbindung inklusive externen Berechnungscluster in der neuen Version sichergestellt werden. Dies beinhaltet insbesondere die Migration aller Python Module von Python 2.7 auf Python 3.7.4.

Aufgaben Nagler & Company

  • Erste Analyse der potentiell auftretenden Probleme bei Umstellung auf die neue Front Arena1 Version
  • Analyse der zur Verfügung stehenden Python Migrations-Tools und Präsentation dieser Tools
  • Unterstützung der Projektleitung und kontinuierliche Abstimmung mit den beteiligten Projektmitgliedern
  • Durchführung der Kompatibilitätsmigration von Python AEL und Python ACM Modulen von Python 2.7 auf Python 3.7.4
  • Durchführen erster Tests der migrierten Module in Front Arena1 2020.2
  • Migration der Bewertungsanbindung inklusive Ermittlung der Front Arena1 Bewertungsunterschiede unter Verwendung von NCDiff
  • Durchführung und Auswertung von Performance Analysen
  • Dokumentation relevanter Migrationsschritte

Vorgehensweise

Stufe 1: Initialisierung

  • Analyse der Unterschiede zwischen den beiden Front Arena1 Versionen
  • Identifizierung von notwendigen Anpassungen, insbesondere Analyse der Situation “Python 2 – Python 3” und der Diskrepanz der Front Arena1 Bewertung
  • Erste Analyse potentieller Tools zur Unterstützung der Migration aller Python Module

Stufe 2: Konzeption

  • Evaluierung der ausgewählten Migrations-Tools und Erstellung einer Übersicht der Auswirkungen einer automatisierten Migration
  • Konzeption und Durchführung der nachgelagerten manuellen Migrationsschritten, welche nicht automatisiert durchgeführt werden können
  • Erstellung einer Coding Guideline zur Sicherstellung der Python 3 Kompatibilität nach der automatisierten Migration für die Run-the-Bank Einheit
  • Entwicklung eines Testvorgehensmodells unter Berücksichtigung der Abhängigkeiten und Priorität zur effizienten und nachhaltigen Abarbeitung der Tests für die migrierten Software Module

Stufe 3: Einführung

  • Durchführung der Python Migration anhand der erstellten Fachkonzeption
  • Einführung der aktuellen NCDiff Version
  • Kontinuierliche Testdurchführung und Dokumentieren der Migrierten Module in beiden Front Arena1 Versionen
  • Performance Analysen und Optimierungen der Bewertungsanbindung
  • Abstimmung und Koordination mit FIS2 zu geänderten Features und Change Requests in der neuen Front Arena1 Version

Kundennutzen

  • Upgrade durch neuere Front Arena1 Version sowie Sicherstellung des weiteren Supports durch FIS2
  • Sicherstellung der Funktionalität aller bisher genutzten Features in der neuen Version
  • Sicherstellung der Rückwärtskompatibilität des Python Codes während der Übergangsphase
  • Zeit- und Kosteneinsparungen durch Auswahl geeigneter Tools, insbesondere NCDiff
  • Verminderung der Komplexität des Projektes durch effiziente Koordination
  • Übersichtliche und nachvollziehbare Abläufe während und nach dem Projekt
  • Dokumentation und Anleitung zu Handhabung der auftretenden Unterschiede in der neuen Version

Projektauftrag

Aufgrund des neuen Rechnungslegungsstandards Standards musste eine bestehende Portfoliostruktur  des Kunden auf IFRS9 Kompatibilität migriert werden. Unsere Aufgaben: die Abstimmung mit allen von den Änderungen betroffenen Mandanten und die technische Durchführung der Umsetzung mit dem Fokus auf Integrations- und Schnittstellentests. Durch das Aufsetzen einer geeigneten Testmethodik und gezieltem Testmanagement konnte beim GoLive Termin ein reibungsloser Ablauf und eine erfolgreiche Migration erreicht werden.

Lösung

Nagler & Company konnte durch jahrelange Expertise im Bereich Front Arena1 und durch bestens ausgebildete Mitarbeiter in den Bereichen Testmanagement, Requirements Engineering und Softwarearchitektur eine Implementierung "in time" und "in Budget" schaffen. Durch das gezielte Aufsetzen von Testcases und Frameworks ist es nun für den Kunden möglich bei erneuten Änderungen jederzeit automatisiert Tests und Überprüfungen zu starten und somit einen 360 Grad Blick über die Änderungen zu haben - ein absolutes Plus an Überblick auf das der Kunden noch heute vertraut.

Leistung

Neuaufbau eines abteilungsübergreifenden Data Warehouse Systems über institutionelle Kundendaten für die Vertriebsabteilung eines deutschen Wertpapierhauses.

Pillar

Self-Service Business Intelligence, Real Time Data Warehouse

Projektauftrag

Neuaufbau einer Vertriebslösung für eine umfassende, ganzheitliche 360 Grad Sicht auf die Daten ihrer institutionellen Kunden mit Hilfe eines Data Warehouse Systems, realisiert auf Basis von Microsoft SQL Server, Microsoft SSAS, Microsoft Visual Studio, Informatica Powercenter und Information Builders WebFocus AppStudio.

Aufgabe Nagler & Company

  • Fachliche und technische Beratung hinsichtlich des kompletten Projektlebenszyklus beim Aufbau und der Implementierung des Data Warehouse in allen Aspekten und Wünschen des Kunden
  • Unterstützung bei der Auswahl eines Compliance konformen Reporting-Tools für die Darstellung von 360 Grad Reports als Self-Service BI, um das komplette Geschäftsfeld des institutionellen Vertriebs vorstands- und auditkonform abzubilden
  • Koordinierung der Schnittstellen des Kapitalmarktes zur Anbindung an das Real Time Data Warehouse, um eine Uniformität der Daten zu gewährleisten
  • Trennung der Server-Architektur in ein Live- und ein Testsystem, sowie automatische Backups mit Microsoft SQL Server Datenbank Jobs und Sourcecode-Verwaltung mittels Subversion SVN zur Versionskontrolle
  • Implementierung der Datenbankarchitektur, der semantischen Schichten mit dem MS SQL Server DBMS und MS SSAS
  • Implementierung der Extract-, Transform- und Load-Prozesse mit Hilfe von Informatica Powercenter
  • Anbindung von über 15 verschiedenen, konsolidierten Quellsystemen als Fundament des Real Time Data Warehouse
  • Erstellen von diversen Reporting Universen mit Hilfe von MS SSAS, um für jeden spezifischen Fachbereich ein eigenes, angepasstes Reporting zu ermöglichen
  • Bereitstellen eines Ad-Hoc-Reportings (Self-Service BI), welches je nach Benutzerberechtigung und Auditmaßnahmen auf den angemeldeten User spezifische Datensichten und Funktionalitäten freischalten kann
  • Erweiterung der bestehenden Front-End-Applikation, um neue Funktionalitäten hinsichtlich der neuen Struktur von weitergehenden Geschäftserfassungen mit diesem System zuzulassen
  • Abnahme des DWH Systems in Zusammenarbeit mit den Fachabteilungen. Durchführen von Unit Tests, Komponenten- und Systemtests

Vorgehensweise

In der ersten Phase des Projektes wurde eine detaillierte Bedarfs- und Bestandsanalyse durchgeführt. Durch das Verwenden eines Bottom-Up-Ansatzes wurden einerseits alle maßgeblichen Quellsysteme aufgedeckt und ein uniformes Datenmodell für all diese Systeme geschaffen.

Andererseits wurde ein Top-Down-Ansatz angewandt, um die Reporting-Universen aufgrund der Anforderungen der Stakeholder zu ermitteln und mit den bereitgestellten Quelldaten abzugleichen. Durch den hybriden Analyseansatz konnte man bei Änderungen der Quellsysteme als auch der Reporting-Anforderungen rechtzeitig, schnell und effektiv reagieren und die jeweiligen Datenstrukturen entsprechend adjustieren. Das Stammdatenmanagement wird bei etwaigen Beladungsfehlern automatisch über E-mail informiert und erhält über Error Plotter eine Visualisierung der nicht validen oder falsch zugeordneten Datensätze.

Durch eine klare Spezifikation der Anforderungen in Phase 1 konnte die Implementierung in Phase 2 ohne Probleme vollzogen und durch ein agiles Vorgehen sowohl die Entwicklung als auch die Test und Abnahme zur vollsten Zufriedenheit des Kunden durchgeführt werden.

Lösung

  • Anwendung eines hybriden Ansatzes (Bottom-Up + Top-Down) bei der Anforderungsanalyse
  • Erstellung der Data Warehouse Datenmodelle (Stage, Core und Mart Ebene)
  • Realisierung eines Data-Stores (ODS) als operativen, vorgelagerten Teil des Data Warehouses zur Konsolidierung aktueller, zeitnaher Daten und zur Durchführung von Datenanreicherungen
  • Implementierung der Extract-,Transform- und Load-Prozesse
  • Historisierung der Quellsystemdaten auf Tagesebene
  • Bereitstellung der End-User-Reports (InfoApps) mittels Information Builders WebFocus AppStudio
  • Erstellung eines detaillierten Berechtigungskonzeptes
  • Implementierung von Komponenten für Ad-Hoc-Reports auf Basis von MS SSAS

Kundennutzen

Aufgrund einer detaillierten Anforderungsanalyse und Aufstellung eines konkreten Projektplanes konnten alle Meilensteine des Projektes „in time und in budget“ erreicht werden und die Projektrisiken auf ein Minimum reduziert werden. Dadurch dass Nagler & Company stets direkt vor Ort beim Kunden war und immer in direkten Kontakt mit den Anwendern stand, konnten Missverständnisse in den Anforderungen vorgebeugt und passende Ergebnisse schnell erzeugt werden.

Mittels des neu implementieren Real Time Data Warehouse Systems ist es den Endanwendern nun möglich, selbstständig und zeitunabhängig maßgeschneiderte Berichte zu erstellen, ohne dazu die Reporting-Verantwortlichen kontaktieren zu müssen. Somit ist das System auf der einen Seite ein kosten- und zeitsparendes Instrument. Auf der anderen Seite lassen sich nun sehr viel detailliertere Analysen durchführen als es mit den jeweiligen Quellsystemen bisher möglich war.

Projektauftrag

Neuaufbau einer Kontributionslösung in Front Arena1 2012.1 zur Kontribution von Plain Vanilla und komplexer Produkte unter Anbindung eines komplexen Data Warehouse als externe Preisquelle, Automatisierung des Handels mit Eigenprodukten sowie des Market Makings. Implementierung einer Realtime‑Anbindung zu einer Handelsplattform für Business-Kunden.

Durch die Umsetzung sollte eine Erhöhung der Stabilität und Skalierbarkeit des Systems für ein größeres Portfolio gesichert werden.

Aufgabe Nagler & Company

Als erfahrenes Beratungsunternehmen im Bereich Front Arena1 und bekannter Partner dieser Landesbank übernahm Nagler & Company folgende Aufgaben innerhalb des Projektes:

  • Teilprojektleitung im Bereich Pricing / Contribution & Ordermanagement
  • Erstellung eines Prototypen und Proof-of-Concept für Front Arena1 2012.1
  • Federführende Rolle beim Software Anforderungsmanagement und bei der Spezifikation des Designs und der Erstellung der Systemarchitektur
  • Anbindung eines hoch verfügbaren In-memory Data Warehouse als externe Preisquelle
  • Implementierung der verschiedenen Teilkomponenten (Preisversorgung, Businesslogik in Prime, Preisversorgung diverser Preisvendoren)
  • First-Level Handelssupport, Schnittstelle zwischen Handel und IT
  • Überführung in den produktiven Betrieb und Begleitung des projektbegleitenden Change Managements
  • Detaillierte Analyse und Performance-Optimierung der Preisberechnung
  • Prozess-Optimierung und -Automatisierung

Vorgehensweise

Durch die Erweiterung der Standardfunktionalitäten konnte dem Kunden eine bedarfsorientierte Lösung implementiert werden. Ein wesentlicher Bestandteil des Projekterfolgs war die Wahl einer iterativen Vorgehensweise durch die Projektleitung an der Nagler & Company beteiligt war sowie die Implementierung eines Prototypen und Erstellung eines Proof-of-Concept zur Evaluierung der Möglichkeiten in Front Arena1 2012.1. Durch diese von Nagler & Company praktizierte Vorgehensmodelle konnte frühzeitig die vorhandene Funktionalität in Einklang mit den spezifischen Kundenbedürfnissen gebracht und der Bedarf an zusätzlichen Systemerweiterungen erkannt werden.

Lösung

Implementierung eines Prototyps und Erstellung eines Proof-of-Concept zur Evaluierung der Möglichkeiten in Front Arena1 2012.1.
Unterstützung bei der Spezifikation des Designs und der Erstellung der Systemarchitektur für die Implementierung des Quoting-Prozesses (Quote Sheet, Quote Request Sheet und Safety Rules) und Integration externer Preisquellen unter Verwendung des AMB SDK in C.
Realisierung der Kontribution an diverse Preisvendoren unter anderem eine direkte Anbindung zu Reuters sowie der In-Memory Datenbank KDB.
Implementierung der externen Pricing-Funktionalität für Optionen, Zins- und komplexe Produkte.
Detaillierte Analyse und Performance-Optimierung der Preisberechnung.

Kundennutzen

Durch die Umsetzung eines Prototyps sowie die Erstellung eines Proof-of-Concept konnten die Möglichkeiten von Front Arena1 2012.1 ausgelotet und die Projektrisiken auf ein Minimum reduziert werden. Darüber hinaus konnte frühzeitig die Spezifikation des Designs und die Erstellung der Systemarchitektur an die besonderen Bedürfnisse des Kunden unter Erweiterung der Standardfunktionalität angepasst werden.
Mit dem Fokus auf eine Best-Practice-Lösung und der Einführung einer iterativen Herangehensweise konnte Nagler & Company als langjähriger und erfahrener Partner für Front Office Systeme bei der Umsetzung des Projekts maßgeblich unterstützen.
Dem Kunden steht nunmehr ein skalierbares, hoch flexibles Quoting, Contributing and Market Making System zur Verfügung, das einen erheblichen Mehrwert zur abgelösten Plattform bietet.

Leistung

Entwicklung eines Vorgehensmodells für Upgrade/Migration

Pillar

Front Office

Projektauftrag

Beratung und Migration einer bestehenden Front Arena1 2.2 Instanz (Prime 3.2.2hf15c) auf den Front Arena1 4 Track (Prime 2014.X)

Aufgabe Nagler & Company

  • Fachliche und technische Beratung hinsichtlich der neuen Funktionalitäten in Front Arena1 4
  • Validierung und Anpassung der Projektplanung hinsichtlich des Migrationsmodells, des Vorgehensmodells anhand der Nagler-internen Best-Practices
  • Konzeptionierung und Implementierung des Entwicklungs- und Migrationsprozesses anhand des verbesserten Vorgehensmodells
  • Erstellung eines Maßnahmenkatalogs zur Beseitigung von Fehlern sowie Kommunikation mit dem Hersteller bezüglich Änderungen/Bugfixes am Systemkern
  • Überführung von Eigenentwicklungen hin zu Standardfunktionalitäten unter anderem in den Bereich Mark-to-Market, Value-at-Risk oder auch Valuation Parameter Storage zur Reduktion von Komplexität und zur Anbindung neuer Technologien wie z.B. P&L Decomposition
  • Migration von über 700 ASQL Queries zu Trading Manager Sheets bzw. Front Arena1 4 kompatiblen ASQL Queries sowie mehr als 100 Shell-/Python-basierte Schnittstellenpakete des Handels- und Risiko-Servers der Bank.
  • Implementierung eines Prozesses zum zyklischen Datenabgleich zwischen Alt- und Neusystem sowie Analyse der relevanten Kennzahlen und Beschreibung von auftretenden Abweichungen mit Hilfe von automatisierten Regressionstests bzw. eines Migrationsskripts zur tägliche automatisierten Migration als Test- und Go-Live-Vorbereitung
  • Audit-konforme Dekommissionierung und Archivierung von nicht mehr benötigten Code-Fragmenten sowie Bereinigung des Zielsystems von stale code in Abstimmung und nach einem globalen Prozess-Review mit dem verantwortlichen Fachbereich
  • Durchführung von Schulungen der Nutzer für das neue System und die neuen Funktionalitäten in Front Arena1 4 basierend auf Nagler & Company FA-Trainings

Vorgehensweise

Zu Beginn des Projektes wurden mit dem Kunden die bestehende Prozesse und Entwicklungen konsequent in Frage gestellt, wodurch es möglich wurde für den Kunden einen optimalen Vorgehensplan zu entwickeln. Darüber hinaus konnten durch ein hohes Maß an Automatisierung sowohl der Regressionstests sowie der Migration-Testläufe frühzeitig Differenzen zwischen Alt- und Neusystem aufgedeckt und behoben werden. Eine Schlüsselkomponente war der Einsatz von Beratern unseres Hauses mit fachlichem und technischem Knowhow, die die Differenzen erklären und beheben konnten.

Unsere Partnerschaft mit FIS2 unterstützte den Migrationsprozess während der gesamten Projektlaufzeit.

Lösung

  • Konzeptionierung und Umsetzung der Projektplanung
  • Review der Prozesse, Schnittstellen und Eigenentwicklungen
  • Reduktion der Komplexität durch Migration auf Standardfunktionalität
  • Automatisierte, zyklische Migrations- und Regressionstests
  • Schulung der Mitarbeiter in den neuen Front Arena1 Funktionalitäten
  • Audit-konforme Dekommissionierung und Archivierung des Altsystems

Kundennutzen

Der Review und die Neukonzeptionierung des Projektvorgehens unter Verwendung der Nagler-internen Best-Practices sowie der Review des Vorgehensmodells in der Projekt-Initialisierung stellte sicher, dass der gesetzte Zeithorizont eingehalten und Unwägbarkeiten rechtzeitig erkannt und aus dem Weg geräumt werden konnten. Die Erfahrung von Nagler & Company im Bereich von Front Arena1 System-Upgrade ermöglichte die Auswahl des optimalen Vorgehensmodells entsprechend der kundenspezifischen System-Architektur.

Durch die Wahl des optimalen Ansatzes entsprechend der kundenspezifischen Systemlandschaft konnte eine Reduktion der Komplexität und somit eine Reduktion der laufende Kosten erreicht werden. Darüber hinaus ist sichergestellt, dass neue Features aus dem Bouquet der Front Arena1 Funktionalitäten verwendet werden können. Dies verringert nicht nur das operative Risiko, sondern reduziert die Kosten, welche durch den Betrieb und Support von Eigenentwicklungen angefallen wären, erheblich.

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