Das Cortal Consors Data Warehouse als Information Hub Geschäftsprozessunterstützung und Kundenservices im Cortal Consors Data Warehouse

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1 Das Cortal Consors Data Warehouse als Information Hub Geschäftsprozessunterstützung und Kundenservices im Cortal Consors Data Warehouse Ernst Heller Cortal Consors S.A., Zweigniederlassung Deutschland

2 Cortal Consors in Europa Als beratende Direktbank besetzen wir eine Führungsposition in Europa Vertreten in fünf Ländern: Belgien, Deutschland, Frankreich, Luxemburg, Spanien über 1,2 Mio. Kunden in Europa* über 13,8 Mio. Wertpapiertransaktionen* (davon 9,0 Mio. in Deutschland) über 35 Mrd. Euro Depot- und Anlagevolumen* (davon ca. 14,8 Mrd. Euro in Deutschland) Mitarbeiter* Einheitliche europäische IT-Struktur Cortal Consors S.A. ist ein Unternehmen der BNP Paribas * Stand , Trades incl. Sparplantrades 2

3 Cortal Consors in Deutschland Nürnberg ist Sitz von Cortal Consors Deutschland einschließlich zentraler und dezentraler IT-Einheiten, der Kundenbetreuung und der kompletten Wertpapier- und Bankingabwicklung über Kunden* 9,0 Mio. Wertpapiertransaktionen* 14,8 Mrd. Euro Depot- und Anlagevolumen* über 750 Mio. Seitenabrufe in 2007 auf der deutschen Website/Finanzseite Größter Standort von Cortal Consors in Europa (über 730 Mitarbeiter) Sitz der Leitung der IT der Gesamtgruppe Größter Standort von Retail-Business der BNP Paribas Gruppe in Deutschland Nürnberg * Stand

4 Historie des Cortal Consors Data Warehouse: Interne und externe Kundenservices von Anfang an 1999 Start des Data Warehouse Projekts Roll out erstes nationales Release Roll out zweites nationales Release Data Mart Kampanenmanagement DE Kundenservice Orderdaten Generalisierung des Datenmodells Data Mart Kampagnenmanagement FR Erstes internationales Release Zweites internationales Release Anti Money Laundering MLD 2 Kundenservice Personal Investment Report Generisches Produktdatenmodell Erweiterung Personal Investment Report Erweiterung Anti Money Laundering MLD 3 DAta Warehouse for INtelligence and Customer Interaction 4

5 Erfolgsfaktoren Datenmodell: International einheitliche Baseline Quellsystemunabhängige, geschäftsprozessorientierte Datenmodellierung Internationale Abstimmung bei größeren Entwicklungsprojekten Auslagerung länderspezifischer Besonderheiten (Hub -> Spoke) falls notwendig Voraussetzungen: Internationale IT Organisation Internationaler Entwicklungsprozess International einheitliche Systemlandschaft Einheitliches, zumindest gemeinsames Geschäftmodell 5

6 Erfolgsfaktoren. Datenmodell: Generischer Modellierungsansatz. Ausgangssituation: Hohe Dynamik des geschäftlichen Umfelds und externes Wachstum führt zu beschleunigtem Anpassungsbedarf in analytischen Systemen und zu verstärkter Nachfrage nach flexibler Erweiterbarkeit Dem stehen begrenzte IT Ressourcen und Budgets gegenüber. Deposit Type DT_ID Deposit Status DS_ID DS_DSC DS_... DT_DSC DT_... Deposit D_IT D_DSC FK1 DT_ID FK2 DS_ID D_... Deposit Balance FK1 DB_ID DB_Fact_1 DB_Fact_2 D_IT Account Balance FK1 AB_ID AB_Fact_1 AB_Fact_2 A_IT Account Status AS_ID AS_DSC AS_... FK1 Account A_IT A_DSC A_... AS_ID Alternativen: Allgemeingültig generisches DM vs. Spezialisiertes (teil-)generisches DM Zukauf vs. Eigenentwicklung Entscheidung: Schrittweise Generalisierung des bestehenden Modells in Eigenentwicklung Deposit Status DS_ID DS_DSC DS_... Deposit Type Generalisierung DT_ID DT_DSC DT_... Deposit D_IT D_DSC FK1 DT_ID FK2 DS_ID FK3 PI_ID D_... Account Status AS_ID AS_DSC AS_... Account A_IT A_DSC FK1 AS_ID FK2 PI_ID A_... Deposit Balance FK1 DB_ID DB_Fact_1 DB_Fact_2 D_IT Account Balance FK1 AB_ID AB_Fact_1 AB_Fact_2 A_IT Product Product Instance Product Balance P_ID PI_ID P_DSC P_... FK1 PI_DSC P_ID PI_... FK1 PB_ID PB_Fact_1 PB_Fact_2 PI_ID 6

7 Erfolgsfaktoren. Integration von DWH-, CRM- und ECM-System Analyse der Fachanforderungen über den gesamten Data Warehouse Lebenszyklus: Beispiele für Effizienzgewinn durch Integration: Kampagnenmanagement: Integration von DWH-Kamagnenanalyse, Kampagnensteuerung, operativem CRM und Erfolgskontrolle Anti Money Laundering Workflow: Integration von DWH-Szenarienanalyse, Risikoklassifizierung, operativem CRM, Workflow- Tool und Analyse potentieller Treffer Data Integration Platform 7

8 Anwendung: Closed Loop CRM für Kampagnenmanagement Kundensegmentierung und Zielgruppenvorselektion Data Warehouse Data Warehouse Data Warehouse Data Mining Data Mining Messung des Kampagnenerfolgs Data Warehouse Kampagnen management Verfeinerung der Zielgruppenselektion Operatives CRM Website/ Mailer Operatives CRM Operatives CRM Ansteuern der Kampagnenmaßnahme Campaign Management 8

9 Anwendung: Closed Loop CRM für Kampagnenmanagement - Beispiel Beispiel eines Zielgruppenselektionsbaums 9

10 Architektur Hub and Spoke Kampagnen-Data Mart ~900 Kennzahlen für Kampagnenplanung und Analyse Datenbasis für Kampagnenmanagementsystem Performance- und Risikodaten Performancekennzahlen auf Monatsund Jahresebene Volatilitätskennzahlen Datenbasis für Personal Investment Report Anti Money Laundering Data Mart Geldwäscheszenarien und prüfrelevante Ereignisse Datenbasis für AML Workflow B2B Standardschnittstelle Standardisierte Schnittstelle für Vermögensverwalter, Fondsvermittler, Vermögensberater Datenbasis für Portfoliooptimierungs- Tools und Portfoliomanagementsoftware von B2B Partnern Single Source of Truth 10

11 Architektur Toolauswahl: Best of Breed Plattform- und herstellerunabhängige Auswahl der am besten geeigneten Technologie, Architektur und Softwarekomponenten unter Berücksichtigung optimaler Integrationsfähigkeit. (RDBMS) Skalierbare, etablierte stabile Plattform, Support Nachholbedarf bei Innovationen im vgl. zu Wettbewerbern Integrierte Plattform, leistungsfähige Engine Enduser-Komplexität, Preismodell, Lizenzmodell Benchmark in statistischer Analyse und Data Mining Offenheit der Architektur, Lizenzmodell Interaktive Visualisierung, Enduser Ad-hoc Analyse Performance, Skalierbarkeit Kampagnenmanagement & Business Rule Modeling Spezielle Anwendungsszenarien 11

12 Kundenservices: Personal Investment Report Der Personal Investment Report Monatliche Übersicht über die Entwicklung der Depotwerte bei Cortal Consors. In zwei Teile gegliedert: Monatsreport und Jahresreport. Berechnung der monatlichen und jährlichen Performance bereinigt um Kapitalmaßnahmen. Ermittlung von Risikokennziffern auf Basis der 30- und 360-Tage Volatilität Architektur: Generierung der Performance und Risikokennzahlen mittels PL/SQL Package (massive Parallelisierung, Caching) Generierung von bis kundenindividuellen PDF Dokumenten mittels Document Processing Framework (Java) Mass Customization! 12

13 Cortal Consors Orderdaten Die Cortal Consors Orderdaten Übersicht über die vom Kunden jährlich durchgeführten Wertpapiertransaktionen. Schnittstellen für Orderdaten in Depotverwaltungstools (z.b. WiSo Mein Geld) Besonderheit Sehr hohe Anforderungen an die Datenqualität und Vollständigkeit, gewährleistet durch voneinander unabhängige Verarbeitung von unterschiedlichen Quelldaten aus dem Backend. Kostenpflichtiges Produkt! 13

14 Herausforderungen des Cortal Consors Data Warehouse Ansatzes Granularität vs. Performance Problem: Niedrige Granularität als Berechnungsbasis für Kundenservices notwendig. Niedrige Granularität kann negative Auswirkungen auf Abfrageperformance haben. Lösung: Zusätzliche Aggregate Nachteil: Höhere Komplexität Single Source of Truth vs. Data Security Problem: Einheitlicher, konsolidierter Datenbestand für flexible Einsatzszenarien notwendig. Herausforderung für Zugriffssicherheit und Datenschutz. Lösung: Zusätzlicher Security Layer: Oracle Virtual Private Database; Access Logging Nachteil: Höhere Komplexität; Performanceeffekte Internationale Entwicklung vs. Time to Market Problem: Zusätzlicher Abstimmungsbedarf auch in rein nationalen Entwicklungsprojekten Lösung: Generischer Datenmodellierungsansatz Nachteil: Höhere Komplexität 14

15 Herausforderungen des Cortal Consors Data Warehouse Ansatzes Best of breed vs. "Kleintierzoo" Problem: Jede weitere spezialisierte Applikation bringt erhöhten Betriebs- und Wartungsaufwand mit sich. Lösung: Standardisiertes Vorgehensmodell vor der Investitionsentscheidung außerhalb von IT und Fachbereich: TCO und ROI Betrachtung vor der Toolentscheidung Nachteil: Ggf. langwierige Entscheidungsprozesse; Komplexe IT Landschaft Flexibilität vs. Komplexität Problem: Hoher Grad der Flexibilität und Integration führt automatisch zu Komplexität Lösung: Keine Aber Erfahrung zeigt: Komplexität ist handhabbar. 15

16 Last but not least Danke für Ihre Aufmerksamkeit! Fragen? Diskussionsbedarf? Gerne! Ernst Heller Cortal Consors S.A. IT Development Data Warehouse 16

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