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 muenster@zeb.de

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