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 Recovery Maintenance Facharchitektur Fach- und IT-Konzeption und -Umsetzung IT-Architektur Change Setup & Rahmenkonzept Konzeption Umsetzung Applikations- und Schnittstellenarchitektur Architekturrichtlinien Integrierte Steuerung Regulatory Risk Controlling Accounting Treasury Infrastruktur/ Systemarchitektur 5 6 4 n Reporting Integriertes DWH Rechen- kerne Integriertes Datenmodell Daten- anbindung 7 8 Migration Test Projektvorbereitung Test und QS Cut-over Post- Integration Produkte/Prozesse Konzeption/Umsetzung Cut-over-Management Post-Integration- Aktivitäten Schulung Customizing und Gaps Integrations- architektur Migrationsarchitektur Datenvorbereitung/DQM Cut-over-Vorbereitung Rückbau/Abschaltung Technische Infrastruktur Rückbau/Abschaltung Ziele und Rahmen Zielbild Projektorganisation Projektprozesse Aufwandsschätzung Projektplan Umsetzungs- ansatz Zielplattform Migrationsplattform I II III IV V Qualitätssicherung Schulung Integrationstests/Generalproben Strategie/Governance 1 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 Effizienz des Aufbaus einer integrierten Finanzarchitektur Abstimmung Release (IFRA und andere Projekte) Langfristiges Commitment Einheitliche 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 Migration 7 Konzeption Migrationslogik Masterplanning/ Migrationsdrehbuch Konzeption Datenüberleitung Datenmigration und Archivierung Test 8 Testrahmen- konzeption Konzeption Modul- und Integrationstest Testmanagement & Testdurchführung Richtlinien Umsetzung Datenmodell Datenqualitätsmanagement Metadatenmanagement OBIM DBIM Modellierungs- und Parametrisierungsplattform Datenlandkarte – Overview Business Information Model (OBIM) Bilanz und GuV Geschäfte/Verträge Illustrativ Schnitt des Datenscopes Fachliche Anforderungen 4 5 6 Fachliche Harmonisierung Planung Spezifikation Durchführung Doku Abschluss Reporting Fehlende Reproduzierbarkeit Besondere Herausforderungen Erfolgsfaktoren Mangelnde Datenqualität End-2-End-DQ-Reports mit Vollständigkeits- und Auswirkungsanalysen Hohe Testautomatisierung Mangelnde fachliche Testabdeckung Ableitung 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 Heraus- forderungen lation Controlling D D A Risk … Fachexperte Kombination von Formeln und Funktionsbausteinen zu Logik E A E A D BI – Strategie und Standards Datenkonsument 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 Datenmodell Scope 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/Metrik Basisdaten 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 fachliche DQ-Regeln Verschiedene Analysemöglichkeiten durch grafisches Reporting Metadaten für Plausibilität DQ- Regeln Dr. Thomas Abel Partner Phone +49.251.97128.0 E-Mail [email protected] Ihre zeb-Ansprechpartner: Hammer Straße 165 D-48153 Münster © zeb (Stand: Juli 2015) Harmonisierung über 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 Heraus- forderungen zeb.control.data.management zeb.control DQ-Cockpit zeb.control data cleansing Aggregierter DQ-Status Manuelle Datenkorrekturen Detaillierter DQ-Status zeb.control.calcu Risikoorientierte Portfoliobewertungen barwertig periodisch Ökonomische Produktbewertungen Cashflows barwertig periodisch Eigengeschäfte, Handelsgeschäfte Barwertig, periodisch Fachanwender Parametrisierung der Kalkulation Finanzmathematiker Implementierung von finanz- mathematischen Algorithmen in Formeln und Funktionsbausteinen Georg Kneupner Senior Manager Mathias Immerz Senior Manager Anordnung in Verarbeitungs- strecke Metriken aus Reports Technische Umsetzung Solvabilitätsquote Reporting Datenintegration Quellsysteme Reporting Datenintegration Quellsysteme Überführbarkeit