2 SAP Bank Analyzer im Überblick

Transkript

1 2 SAP Bank Analyzer im Überblick Für die internationale Bankenwelt ist eine Zeit rapiden Wandels angebrochen. Zunehmender Wettbewerbsdruck, neue Technologien und geringere Gewinnspannen stellen für die Banken eine immer größer werdende Herausforderung dar. Der SAP Bank Analyzer und die darauf aufbauenden Anwendungen zur Gesamtbanksteuerung bieten eine umfassende Unterstützung zur Bewältigung dieser Herausforderungen. Bei vielen Banken werden zum Zwecke der Gesamtbanksteuerung die Steuerungsdaten von den operativen Systemen importiert und mit einem Reportingtool oder Data Warehouse zusammengeführt. Die daraus erstellten Managementberichte sind oftmals inkonsistent, d.h., die Zahlen sind nicht überleitbar. In größeren Banken beschäftigen sich zunehmend mehr Mitarbeiter damit, diese Differenzen zu erklären. Aus Revisionssicht ergeben sich aufgrund der vielfach eingesetzten Excel- und Access-basierten Individuallösungen erhebliche Bedenken zur Revisionssicherheit, denn ein Nachweis, welche Daten zu welchem Zeitpunkt die Basis für die Berichterstattung gebildet haben, ist nur schwer zu erbringen. Die zugrunde liegenden finanzmathematischen Berechnungen lassen sich dezentral nur sehr schwer konsistent halten. Strategische Entscheidung zur Gesamtbanksteuerung Overall bank controlling Centralized overall bank controlling Operative System 1 Operative System... Operative System 1 Operative System... Valuation- and Calculationmethods 1 Valuation- and Calculationmethods 2 Central Valuationund Calculationmethods Data Warehouse Data Warehouse Microsoft Excel-Arbeitsblatt Reporting Correction and glazing of differences Abbildung 2.1 Strategische Entscheidung zur Gesamtbanksteuerung SAP Bank Analyzer im Überblick 71

2 Deshalb bleibt für jede Bank die strategische Entscheidung, sich Steuerungsergebnisse dezentral von den operativen Systemen zu besorgen oder eine zentrale Infrastruktur zu schaffen, in der die Ergebnisse auf der Grundlage einer homogenen Datenbasis aller Bankgeschäfte über finanzmathematisch konsistente Methoden erzeugt werden. Einheitliche Daten und Methoden ergeben sich jedoch auch als Konsequenz aus einer Reihe anderer Anforderungen. Einheitliche Daten Die betriebswirtschaftliche Sicht auf die Prozesse einer Bank macht deutlich, dass wesentliche Steuerungsaspekte, die bisher separat betrachtet wurden, immer stärker zusammenwachsen und Einfluss aufeinander ausüben. So rücken auf der Basis der Segmentberichterstattung das interne und das externe Rechnungswesen, aber auch die Risiko- und die Controllingkennzahlen stark zusammen. Beispielsweise werden im Meldewesen einzelne Risikoaktiva zur Ermittlung von Deckungsbeitragsstufen benötigt. Dieses Zusammenwachsen erfordert eine einheitliche und integrierte Sicht auf die Einzelgeschäfte, Bestände der Bank, die ausschließlich auf der Basis einer gemeinsamen Dateninfrastruktur realisiert werden können. Alle Daten müssen in konsistenter Form vorhanden sein, um eine Abstimmbarkeit und einheitliche Sicht der einzelnen Prozessdimensionen zu gewährleisten. Operative System 1 Operative System 2 Operative System... Uniform, consistent Data Further Processing Further Processing Further Processing Abbildung 2.2 Einheitliche Daten zur Gesamtbanksteuerung Eine spätere Analyse und das Reporting können nur durch diese Vereinheitlichung und Homogenisierung der Daten eine optimale Steuerung der Bank, seiner Geschäftsbereiche und Abteilungen sicherstellen. Einheitliche Methoden Ein weiterer wichtiger Aspekt folgt aus den sich immer mehr verstärkenden Ausrichtungen auf den Konzern. Dabei liegt der Fokus auf der konsistenten Kalkulation und Bewertung von Daten über alle Konzernunternehmen hinweg. Alle errechneten Ergebnisse müssen von der Revision nachvoll- 72 SAP Bank Analyzer im Überblick

3 ziehbar sein, d.h., die Eingangswerte, der finanzmathematische Ablauf einer Methode, der Zeitpunkt der Methodenausführung und die erzeugten Ergebnisse werden dokumentiert und sind nachvollziehbar. Eine zentrale Methodeninfrastruktur muss für die Errechnung jeglicher interner und externer Kennzahlen herangezogen werden. Nur eine derart zentralisierte Kontrolle über die finanzmathematischen Methoden kann die Ergebniskonsistenz (also die Garantie, dass mehrere einzelne Ergebniswerte mit derselben betriebswirtschaftlichen Bedeutung einheitlich erzeugt wurden) über alle Geschäftsbereiche und Abteilungen einer Bank garantieren. Operative System 1 Operative System 2 Operative System... Further Processing Uniform, consistent Data Further Processing Further Processing Uniform, consistent Methods Abbildung 2.3 Einheitliche Methoden zur Gesamtbanksteuerung Als Beispiel mag das Durchschnittsvolumen dienen, das sich aus Bestandsund Bewegungswerten errechnet. Eine Methoden- und damit Ergebniskonsistenz liegt vor, wenn die Berechnung der Basis der Bestands- und Bewegungswerte für alle Geschäfte einheitlich abläuft. Aufbauend auf dieser Daten- und Methodenkonsistenz kann eine Integration von internem und externem Reporting vollzogen werden. Dies ist angesichts regulatorischer Anforderungen wie IAS und Basel II eine Notwendigkeit, da zunehmend auch interne Kennzahlen in die externe Berichterstattung einfließen. Das interne und externe Reporting einer Bank verschmelzen dadurch immer mehr. Integration von internem und externem Reporting Wie die Anforderungen des Marktes unterliegen auch die gesetzlichen Rechnungslegungsvorschriften einem kontinuierlichen Wandel, der sich durch die diversen Bilanzierungsskandale der letzten Jahre noch verstärkt hat. Immer detailliertere Anhänge zur Bilanz müssen über die Geschäfte und Risiken einer Bank Auskunft geben. SAP Bank Analyzer im Überblick 73

4 Operative System 1 Operative System 2 Operative System... Further Processing Uniform, consistent Data Further Processing Further Processing Uniform, consistent Methods Data Warehouse Reporting Abbildung 2.4 Integration von internem und externem Reporting Berücksichtigung mehrerer Rechnungslegungsstandards Speziell in den europäischen Ländern befinden sich zudem die Banken, wie z.b. HGB in Deutschland, im Wandel ihrer bilanziellen Bewertung der Finanzgeschäfte hin zu internationalen Bewertungsvorschriften wie US- GAAP oder IAS. Bis sich international einheitliche Standards etabliert haben, sind die Banken gefordert, parallel Bilanzen nach unterschiedlichen Rechnungslegungsvorschriften zu erstellen. Operative System 1 Operative System 2 Operative System... Further Processing Uniform, consistent Data Further Processing Further Processing Uniform, consistent Methods Data Warehouse Reporting Accounting Standard, e.g. US-GAAP Accounting Standard, e.g. IAS Abbildung 2.5 Berücksichtigung mehrerer Rechnungslegungsstandards 74 SAP Bank Analyzer im Überblick

5 Ebenso können aufbauend auf der Daten- und Methodenkonsistenz moderne Analyseansätze für Banken wie Risk Return umgesetzt werden, nach denen Erfolgs- und Risikoergebnisgrößen zusammengeführt werden. Eine einheitliche Erfolgs- und Risikomessung der Geschäfte ist dabei die Voraussetzung, um konsistente Risk-Return-Kennzahlen zu erzeugen. Auch bestehen bezüglich der Ermittlung der verschiedenen Risiken Abhängigkeiten. So benötigen zum Beispiel Barwert- und Exposuresimulationen sowohl das Marktrisiko als auch die Kontrahenten-Exposuremessung, welche wiederum zusätzlich als Zwischenrechnung für Adressrisiko- oder Credit-Value-at-Risk-Messungen verwendet werden kann. Dies bedingt neben einer konsistenten Ermittlung auch die entsprechende Verwaltung der Risikoergebnisgrößen in einer einheitlichen Risikoergebnisdatenbank, die die Grundlage für entsprechende Auswertungen und das Management des allokierten Risikokapitals darstellt. Dazu ist es notwendig, die einzelnen Vorgänge in unterschiedlichen, parallelen Rechnungslegungsvorschriften zu bilanzieren. Gemäß IAS und US- GAAP sind darüber hinaus erweiterte Unternehmenskennzahlen wie Risikokennzahlen, Economic Capital und Rentabilitätskennzahlen zu berichten. Risk-Return- Messungen und -Steuerungen Operative System 1 Operative System 2 Operative System... Further Processing Uniform, consistent Data Further Processing Further Processing Uniform, consistent Methods Data Warehouse Reporting Abbildung 2.6 Risk-Return-Messungen und -Steuerungen Eine Weiterführung des Konzepts einer zentralen Infrastruktur bedeutet, die entsprechenden Steuerungskennzahlen und -verfahren nicht nur für externe oder interne Berichtszwecke zu ermitteln, sondern diese aus dem SAP Bank Analyzer im Überblick 75

6 Back Office heraus den Business-Management-Systemen und damit operativen Bankabteilungen wie Trading, Kredit- oder Kundenmanagement zur Verfügung zu stellen. Dadurch wird im Sinne einer bankweiten Optimierung der Risikokapitalallokation eine direkte und konsistente Steuerung ermöglicht. Hierzu werden die Risikoanwendungen um ein einheitliches Limitmanagementsystem ergänzt, in dem die verschiedenen Risikokennzahlen gleichermaßen ermittelt und limitiert werden. Im Rahmen dessen wird insbesondere das aktive Management der allokierten Limite und damit Risikokapitalien sowohl über einzelne Geschäftsbereiche hinweg als auch innerhalb dieser unterstützt. 2.1 Problemhintergrund Zentralisierte und homogenisierte Daten sowie gemeinsam genutzte betriebswirtschaftliche Methoden über alle Geschäftsbereiche einer Bank hinweg sind der Schlüssel zur konsistenten Analyse und Steuerung auf Unternehmens-, Abteilungs- und Projektebene. Benötigt wird eine»gesamtbankinfrastruktur«, die diese Dienste zur Verfügung stellt. Kernthema Gesamtbankinfrastruktur Die Vernetzung und Zusammenarbeit auf der Grundlage homogenisierter Daten und gemeinsamer betriebswirtschaftlicher Methoden zum Zweck der optimalen Informationsverarbeitung bringt eine Fülle neuer Möglichkeiten mit sich, jedoch mindestens ebenso viele Herausforderungen, die unter dem Stichwort Gesamtbankinfrastruktur zusammengefasst werden können. An eine derartige Gesamtbankinfrastruktur (und die auf ihr ablaufende Informationsverarbeitung) stellen Banken hohe Anforderungen: 1. Sie muss applikations- und unternehmensübergreifend einheitliche, offene Standards bieten und von wenigen tausend bis zu vielen Millionen Geschäftsvorfällen pro Tag stabil und skalierbar sein. 2. Sie muss auf heutige und zukünftige Anforderungen des Unternehmens und seiner Partner, des Marktes sowie der Gesetzgebung flexibel anpassbar sein. Für den Anwender muss sie Informationen aus unterschiedlichsten Quellen integriert anbieten können. 3. Sie muss die unterschiedlichen Rechnungslegungsvorschriften in einem internationalen Konzern unterstützen und auch die parallele Bilanzierung nach unterschiedlichen Rechnungslegungsvorschriften abbilden, beispielsweise HGB und IAS. 4. Sie muss über flexible und transparente Mechanismen zur Kosten- und Erlösrechnung verfügen, die den stark unterschiedlichen Anforderun- 76 SAP Bank Analyzer im Überblick

7 gen der Anwender aus den einzelnen Projekten, Abteilungen und Bereichen gerecht wird. 5. Sie muss interne Ratingmodelle eines Finanzdienstleisters zur Bewertung seiner Geschäftspartner einbinden können. Aktuelle gesetzliche Anforderungen, wie beispielsweise die Umsetzung der BASEL II-Richtlinien, müssen möglich sein. 6. Sie muss interne Limitvorgaben verwalten und automatisch kontrollieren, sodass sich die Risiken aus den Geschäften einer Bank exakt steuern lassen. Die Limitvorgaben müssen dabei auf unterschiedlichen Granularitätsebenen wie Land, Geschäftsbereich und Produkt angelegt werden können, um die Geschäftstätigkeit nicht unnötig zu behindern. 7. Sie muss What-if-Analysen auf Ergebnisdaten unterstützen, mit deren Hilfe die Auswirkungen verschiedener Marktdatenszenarien und Abschreibungsvorgänge auf die Bilanz und die Gewinn- und Verlustrechnung durchgeführt werden können. Es muss das Ziel sein, das Unternehmen proaktiv über Kennzahlen steuern zu können. Vergleicht man diese Anforderungen nun mit Ihren IT-Projekten, die Sie aktuell oder in nächster Zeit in Ihrem Unternehmen und vielleicht sogar zusammen mit anderen Gesellschaften durchführen wollen, so stellt man sehr schnell fest, dass man kaum im Rahmen des Projekts neben der ohnehin immer komplexeren und umfassenderen Geschäftslogik auch noch für alle oben genannten Punkte in ausreichendem Maße selbst Eigenentwicklungen leisten kann. Sowohl der Zeitplan als auch die Kosten würden sich vervielfachen und das Projektziel gefährden. Es stellt sich allerdings die Frage: Wenn Sie es nicht können und wollen, wer tut es dann? Hohe Anforderungen an die Infrastruktur Die Antwort lautet SAP und zwar aus folgendem Grund: Mögen sich die Anforderungen an Ihre Geschäftsprozesse noch so sehr von anderen Geschäftsprozessen unterscheiden, die Anforderungen an die Gesamtbankinfrastruktur weisen große Gemeinsamkeiten auf. Der SAP Bank Analyzer ist eine Infrastruktur für die Lösung von wesentlichen, grundlegenden Problemen der Gesamtbanksteuerung. Als flexibel konfigurierbare Plattform adressiert SAP Bank Analyzer exakt die oben genannten Punkte und bietet Funktionalität, um die Gesamtbanksteuerung auf der Grundlage einheitlicher Daten und Methoden zu ermöglichen. Dabei versteht er sich nicht als Ersatz operativer Banksysteme, sondern als Ergänzung, der die Daten aus den operativen Systemen in homogener Form spiegelt und zentralisiert. Dies entlastet die operativen Systeme von den nachgelagerten Prozessen der Gesamtbanksteuerung und zentralisiert SAP Bank Analyzer- Definition Problemhintergrund 77

8 gleichzeitig die damit einhergehenden Prozesse, damit die oben genannten betriebswirtschaftlichen Ziele erreicht werden. Punkt 1: SAP NetWeaver Eine Infrastruktur für die Gesamtbanksteuerung muss technisch auf einer stabilen und zukunftsträchtigen Entwicklungs- und Laufzeitumgebung aufbauen, die neben etablierten Verfahren modernste Kommunikationsstandards wie HTTP, HTML, XML und SOAP zur Anbindung von Vorsystemen unterstützt sowie betriebssystem- und datenbankunabhängig eingesetzt werden kann. Eine abgesicherte Ausführung jeder einzelnen Applikation muss ebenso selbstverständlich sein wie umfangreiche Features für die Vermeidung von Fehlern und Engpässen, eine automatische Speicherbereinigung, leichter Zugriff auf Datenbanken, Sperrmechanismen zur Verwaltung des Mehrbenutzerbetriebs, Benutzerverwaltung und Kontrolle von Benutzerrechten, Datenpufferung zum schnellen Zugriff, Loadbalancing über viele Applikationsserver hinweg und eine hochverfügbare und performante Nutzbarkeit selbst bei sehr vielen gleichzeitigen Anwendern und Millionen von Transaktionen pro Tag. Der SAP Bank Analyzer basiert auf der zukunftssicheren und bewährten Entwicklungs- und Laufzeitplattform SAP NetWeaver, die auch die technische Grundlage für alle anderen SAP-Applikationen bildet. Punkt 2: Übergreifende Komponenten Eine Infrastruktur für die Gesamtbanksteuerung muss auf einheitlichen Daten und betriebswirtschaftlichen Methoden aufbauen, um die Konsistenz der Ergebnisse sicherstellen zu können. Ein generisches Datenmodell zur Übernahme und zentralisierten Ablage aller heutigen und zukünftigen, für die Rechnungslegung und das Risikomanagement relevanten Daten einer Bank gehört ebenso zu den Notwendigkeiten wie die Verwaltung und Beschränkung des Zugriffs auf diese Daten, die Möglichkeit zur manuellen Korrektur von maschinell angelieferten Vorsystemdaten, die übergreifende Verwaltung von Kennzahlen und deren Kategorisierung, die Bereitstellung zentraler und zukünftig erweiterbarer Berechnungsmethoden sowie ein leistungsfähiges Analyse- und Simulationswerkzeug. Der SAP Bank Analyzer beinhaltet die Financial Database zur Zentralisierung und Verwaltung von Finanzdaten aus operativen Vorsystemen jeglicher Art, einheitliche übergreifende Methoden zur Aufrechnung von Ergebnissen und die konsistente Risikobewertung über die verschiedenen Anwendungen hinweg sowie das SAP Business Information Warehouse zur performanten Analyse und Simulation aller Unternehmensdaten. Punkt 3: Balance Analyzer Eine Infrastruktur für die Gesamtbanksteuerung muss buchhalterisch in der Lage sein, Buchungsbelege oder erfasste Geschäftsvorfälle aus den ver- 78 SAP Bank Analyzer im Überblick

9 schiedensten Vorsystemen und Tochtergesellschaften aufzunehmen und daraus eine abgestimmte Bilanz nach lokalen und internationalen Rechnungslegungsvorschriften wie beispielsweise HGB und IAS zu erstellen. Unterschiedliche Berichtsperioden sind dabei genauso zu berücksichtigen wie Mehr- und Fremdwährungsgeschäfte, Absicherungen (Hedges) von Geschäften, die Verarbeitung komplex strukturierter und ineinander verschachtelter Verträge sowie die länderspezifisch korrekte Marktdatenermittlung, Amortisierung und steuerliche Bewertung aller Transaktionen. Der SAP Bank Analyzer beinhaltet den Balance Analyzer, der neben modernsten buchhalterischen Methoden speziell auf die Finanzbestandsführung zugeschnittene Fähigkeiten besitzt und damit alle oben genannten Anforderungen einer Bank erfüllen kann. Eine Infrastruktur für die Gesamtbanksteuerung muss in der Lage sein, neben der Bilanzierung auch die Kosten- und Erlösrechnung auf der Grundlage von Buchungsbelegen oder erfassten Geschäftsvorfällen aus verschiedenen Vorsystemen und Tochtergesellschaften durchzuführen und daraus flexibel und multidimensional auswertbare Berichte, wie z.b. Deckungsbeitragsrechnungen auf Organisations-, Produkt- oder Kundenebene, zu erstellen. Hierbei kommt es vor allem auf die Flexibilität der Lösung an, um den höchst unterschiedlichen und teils sehr komplexen Anforderungen gerecht werden zu können. Punkt 4: Profit Analyzer Der SAP Bank Analyzer beinhaltet den Profit Analyzer, der über ein äußerst flexibles Framework zur Kalkulation, Verrechnung und Informationsableitung verfügt und damit die oben genannten Anforderungen erfüllen kann. Eine Infrastruktur für die Gesamtbanksteuerung muss das Risiko bei der Vergabe und Annahme von Krediten einheitlich messen und so für alle Abteilungen, Bereiche und lokale wie internationale Tochtergesellschaften einer Bank die Durchsetzung gleichmäßig hoher Qualitätsstandards bezüglich einer Bewertung möglich machen. Die Einbeziehung von geografischen Risiken auf Landes- und regionaler Ebene gehört ebenso zu den Anforderungen wie die Auswertung branchenspezifischer Risiken und die Berücksichtigung wichtiger Unternehmens- bzw. Organisationskennzahlen. Punkt 5: Credit Risk Analyzer Der SAP Bank Analyzer beinhaltet den Credit Risk Analyzer, um das Risikopotenzial von zukünftigen und bereits ausgegebenen bzw. in Anspruch genommenen Geldvergaben kontinuierlich nach allen oben genannten Gesichtspunkten zu bewerten. Problemhintergrund 79

10 Punkt 6: Limit Manager Eine Infrastruktur für die Gesamtbanksteuerung muss neben dem Messen von Risiken (siehe Credit Risk Analyzer) auch Limitvorgaben hinterlegen können, mit denen sich die Risiken aus den Geschäften einer Bank auf Länder-, Branchen- oder Produktebene bis hinunter zum einzelnen Geschäftspartner vom Management exakt vorgeben und steuern lassen. Gerade vor dem Hintergrund aufsichtsrechtlicher Regelungen, die eine exakte Steuerung aller Bankrisiken sowie die damit verbundene Allokation und Hinterlegung von entsprechendem Eigenkapital verlangen, ist die Limitierung von Risiken für einen optimalen Einsatz der liquiden Mittel unerlässlich. Der SAP Bank Analyzer beinhaltet den Limit Manager, der den Prozess der Limitvorgabe sowohl für alle Arten von Produkten aus dem Handelsgeschäft wie auch für klassische Kreditgeschäfte unterstützt. Punkt 7: Strategy Analyzer Eine Infrastruktur für die Gesamtbanksteuerung muss die Aktiv-/Passivsteuerung unterstützen. Durch die Hochrechnung und die Simulation von Geschäften sowie die Analyse von Zins- und Wechselkursszenarien werden die damit verbundenen Auswirkungen auf die Bilanzstruktur transparent. Ferner müssen mögliche Markt- und Abschreibungsrisiken auf Positionen von Wertpapieren und Derivaten frühzeitig bei der Planung der Bilanzstruktur sowie der Gewinn- und Verlustrechnung Berücksichtigung finden. Der SAP Bank Analyzer beinhaltet den Strategy Analyzer, der Zinsänderungs-, Währungs- und Liquiditätsrisiken über die Zeit nach Bestand, Ablauf und Cashflow darstellt. Simulationen unterstützen die strategische Kontrolle von Bilanzstrukturen und die Entwicklung der Gewinn- und Verlustrechnung. Mit dem SAP Bank Analyzer tritt SAP den Beweis an, eine zukunftsorientierte, den Anforderungen für die Gesamtbanksteuerung gerecht werdende Infrastruktur und darauf aufbauende Lösungen anzubieten. Diese Anwendungen und Lösungen werden ab Abschnitt 2.3 bzw. Abschnitt 2.4 erläutert. Wir wollen uns zunächst weiter in die Konzeption und Architektur der Gesamtbankinfrastruktur vertiefen. 2.2 Konzeption und Architektur Selten wurde bei der SAP ein branchenspezifisches Produkt mit einem derart großen Umfang entwickelt wie der SAP Bank Analyzer. Bis zu 150 Projektmitglieder gleichzeitig arbeiten mittlerweile seit vier Jahren an dieser Software (Stand Dezember 2003, Bank Analyzer-Release 3.0). Übertroffen wird dieses Engagement allenfalls durch das SAP Account Management 80 SAP Bank Analyzer im Überblick

11 ein ebenfalls bankenspezifisches Softwareprodukt zur Abwicklung der Kontoführung in Großbanken. Die Vollversion des aktuellen SAP Bank Analyzer 3.0 umfasst mehr als 70 CDs, vollgepackt mit Daten, Anwendungen und Online-Handbüchern. Installiert belegen sie über 30 GByte Festplattenkapazität und beinhalten sieben große Komponenten für die Unterstützung der verschiedensten Bereiche einer Gesamtbanksteuerung. Diese Vollversion beinhaltet die grundlegende technische und betriebswirtschaftliche Infrastruktur, die Bilanzerstellung, die Kosten- und Erlösrechung, die Risikobewertung von monetären Geschäften und die Limitverwaltung, weiterhin die Strategieanalyse und schließlich ein übergreifendes Reporting. Hier handelt es sich zwischen einigen tausend und vielen Millionen unterstützte Transaktionen pro Tag und um hundertprozentige Anpassungen an die Bedürfnisse des Kunden durch Customizing sowie vorgesehene Einstiegspunkte für Programmerweiterungen und -modifikationen. Darauf aufbauend hat die SAP mit ihren Softwarepartnern mehrere vorgefertigte Anwendungen und Lösungen geschaffen, die sich auf die hochaktuellen Themen Hedge Management, IAS-Bilanzierung und Risikomanagement gemäß BASEL II beziehen. Derartige Anwendungen und Lösungen brauchen Infrastruktur und die liefert der SAP Bank Analyzer. Er wurde Ende des Jahres 2001 im Zusammenhang mit der Profitability-Management-Anwendung am Markt eingeführt und enthielt zu diesem Zeitpunkt noch nicht alle Komponenten. Grundlagen Schritt für Schritt SAP Bank Analyzer 1.0 Operative System 1 Operative System 2 Operative System... Financial Database Profit Analyzer Uniform, consistent Methods Data Warehouse Reporting Business Information Warehouse Abbildung 2.7 Architektur des SAP Bank Analyzer 1.0 im Überblick Konzeption und Architektur 81

12 Einzige Bestandteile waren die Komponenten Financial Database zur Spiegelung der operativen Unternehmensdaten, der Profit Analyzer für die Kosten- und Erlösrechnung und das SAP Business Information Warehouse für die Analyse und Berichterstellung der Ergebnisse. Wesentliche grundlegende Architekturkonzepte des SAP Bank Analyzer wie die Zentralisierung von Finanzdaten, die Weiterverarbeitung durch fachspezifische Komponenten (Analyzer oder Manager) sowie die Nutzung des SAP Business Information Warehouse als einheitliches Reportingwerkzeug für die erarbeiteten Ergebnisse waren hier jedoch bereits festgelegt und gelten uneingeschränkt bis heute. SAP Bank Analyzer 2.0 Ende des Jahres 2002 wurde das stark erweiterte Release 2.0 des SAP Bank Analyzer auf den Markt gebracht. Es enthielt bereits die meisten unter Release 3.0 vorhandenen Komponenten, d.h. neben den bereits in Release 1.0 verfügbaren Komponenten Financial Database, SAP Business Information Warehouse und Profit Analyzer auch die Übergreifenden Methoden zur Buchführung und Bilanzierung den Credit Risk Analyzer zur Risikobewertung von Krediten und Handelsgeschäften, den Limit Manager zur Vorgabe von maximalen Risiken im Handels- und Kreditgeschäft und den Strategy Analyzer zur Simulation und Hochrechnung der Auswirkungen von Kredit- und Marktzinsänderungen auf das Unternehmensergebnis. Operative System 1 Operative System 2 Operative System... Financial Database Uniform, consistent Methods Balance Analyzer Profit Analyzer Credit Risk Analyzer Limit Manager Strategy Analyzer Data Warehouse Reporting Business Information Warehouse Abbildung 2.8 Architektur des SAP Bank Analyzer 2.0 im Überblick 82 SAP Bank Analyzer im Überblick

13 Das grundlegende Architekturkonzept des SAP Bank Analyzer ist seit Release 2.0 vollständig umgesetzt. Ende des Jahres 2003 wurde schließlich das abermals stark erweiterte Release 3.0 des SAP Bank Analyzer auf den Markt gebracht. Diesmal lag der Schwerpunkt in der Funktionserweiterung vorhandener Komponenten, die durch die neuen Anforderungen einer parallelen Bilanzierung von IAS neben einem lokalen Rechnungslegungsstandard sowie durch die Unterstützung flexibler bankinterner Ratingverfahren zur Risikobewertung von Finanzgeschäften gemäß Basel II geprägt wurden. SAP Bank Analyzer 3.0 Operative System 1 Operative System 2 Operative System... e.g.ias Financial Database Uniform, consistent Methods Hedge Management Balance Analyzer Profit Analyzer Credit Risk Analyzer Limit Manager Strategy Analyzer Data Warehouse e.g. Basel II Reporting Business Information Warehouse Abbildung 2.9 Architektur des SAP Bank Analyzer 3.0 im Überblick Zur Umsetzung der IAS-Lösung wurden neben Erweiterungen des Balance Analyzers die IAS-Servicefunktionen und als kundenspezfische Erweiterung das Hedge Management entwickelt. Im Bereich Basel II wurde der Credit Risk Analyzer erweitert und die Komponenten Historiendatenbank (HDB), Offenlegung und Reporting sowie die Meldewesen-Schnittstelle hinzugefügt. Abbildung 2.10 stellt die unterschiedlichen Entwicklungsschwerpunkte der einzelnen Releases grafisch dar. Konzeption und Architektur 83

14 Release 1 Release 2 Profit Analyzer Financial Database Reporting-BW Profit Analyzer Credit Risk Analyzer Financial Database Reporting-BW Business Methods Balance Analyzer Limit Manager Strategy Analyzer Release 3 IAS Basel II Abbildung 2.10 Entwicklungsschwerpunkte der einzelnen SAP Bank Analyzer-Releases Berücksichtigt man als Realisierungszeitraum für jedes neue Release einen Zeitraum von einem Jahr, so wird deutlich, dass SAP stets gleichzeitig an zwei Releases gearbeitet hat. Während die Anforderungen an ein Release von der Entwicklung innerhalb eines Jahres technisch umgesetzt wurden, arbeitete man gleichzeitig an den betriebswirtschaftlichen Spezifikationen des nächstfolgenden Release. Abgrenzung des SAP Bank Analyzer zu den operativen Systemen Nachdem nun die Komponenten des SAP Bank Analyzer und ihre Fähigkeiten im Überblick bekannt sind, können wir eine funktionale Abgrenzung zu den operativen Banksystemen ziehen. Diese Abgrenzung definiert, was der SAP Bank Analyzer nicht kann und nicht können soll. In den operativen Systemen einer Bank werden die Finanzgeschäfte gegenüber dem Kunden juristisch geführt. Der SAP Bank Analyzer ist ein Back-Office-System und somit kein operatives System. Alle für die Gesamtbanksteuerung wesentlichen Daten müssen ihm deshalb aus den operativen Systemen zur Verfügung gestellt werden. Insbesondere benötigt er die juristisch relevanten Bestände und Finanzgeschäfte, um daraus juristisch relevante Berechnungen auszuführen und letztlich Berichte zu erstellen. Anders ausgedrückt: Im SAP Bank Analyzer wird ein juristisches Spiegelbild der Daten aus den operativen Systemen aufgebaut. Darauf basierend können unternehmenssteuernde Methoden und Prozesse eine flexible Sicht auf die Daten ermöglichen, z.b. Local-GAAP-Bestand, IAS- 84 SAP Bank Analyzer im Überblick

15 Bestand, Risikobewertung von Finanzgeschäften nach internem oder externem Rating, Meldewesendaten, Local-GAAP Bilanz, IAS-Bilanz etc. Es können beliebige und daher auch parallele Darstellungen der Vorgänge aufgebaut werden, ohne die operativen Systeme zu belasten. Loan Administration Company Account Administraiton Real Estate Administration Hedge Administration Operational Banking Analytical Banking Share&Derivative Administration Customer Account Administration Customer Account Administration Analytical relevant Information Master Data Transaction Data Position Data Derived Keyfigures and Characteristics Averages Counters Summations Classes Regions Periodic Controlling, Reporting and Disclosure Profitability Analysis IAS Fin. Statement Basel II Risk Statement Regulatory Reporting Data Abbildung 2.11 Abgrenzung des SAP Bank Analyzer von den operativen Systemen Da diese Darstellungen alle in der integrierten Infrastruktur des SAP Bank Analyzer ablaufen, können durch die Anwendung geeigneter Einstellungen und Methoden konsistente Ergebnisdaten erzeugt werden. Der SAP Bank Analyzer arbeitet auf dem niedrigsten angelieferten Detaillierungsgrad, damit sämtliche Auswertungen der Fachabteilungen auf diesen Basisdaten aufsetzen können. Andere Systeme wie z.b. das mysap CRM Banking oder Drittanwendungen können sich ebenfalls der Detaildaten des SAP Bank Analyzer bedienen. Der SAP Bank Analyzer hat jedoch in jedem Fall die Kontrolle über die Anwendung von Methoden und die analytischen Ergebnisdaten, womit eine Ergebniskonsistenz erreicht werden kann. Der SAP Bank Analyzer ist ein hochgradig generisches Produkt und muss sich den vielfältigen Datenmodellen und Verarbeitungsschritten der unterschiedlichen Banken anpassen können, soweit die betriebswirtschaftlichen Prozesse dies erfordern. Ein von SAP fest vorgegebenes Daten- und Verarbeitungsmodell kann diese Anforderungen nicht erfüllen. Stattdessen muss eine Reihe grundlegender Architekturkonzepte für eine reibungslose Erweiterbarkeit sorgen, die durchgehend in allen Komponenten verwendet werden. Grundlegende Architekturkonzepte Konzeption und Architektur 85

16 Zu den verwendeten Architekturkonzepten des SAP Bank Analyzer zählen: Tool-BW SAP Bank Analyzer als Add-On auf dem SAP Business Information Warehouse Merkmal- und Kennzahlrepository Globales Verzeichnis für semantische Felder, die im SAP Bank Analyzer verwendet werden Segmentierungsservice Verwaltung von generischen Stammdaten Ableitungstool Anreicherung von Bewegungsdaten Parallelisierungstool Skalierbarkeit für lang laufende Geschäftsprozesse Business Add-Ins (BAdIs) Erweiterbarkeit der Software ohne Modifikationen an SAP-Quelltexten Business Application Programming Interfaces (BAPIs) Integration in vorhandene Systemlandschaften Mandantenkonzept Erhaltung der Mandanteninformation auch im Reporting-BW Application Log Nachrichten- und Fehleranalyse von gelaufenen Prozessen Die wichtigsten Architekturkonzepte wollen wir in diesem Abschnitt vorstellen. Dazu gehören das Tool-BW, das Merkmal- und Kennzahlrepository, der Segmentierungsservice, das Ableitungstool, das Parallelisierungstool, die programmatische Erweiterung und Integration durch BAdIs bzw. BAPIs sowie die Mandantentrennung und Nachrichten-/Fehlerauswertung. Roadmap Ende des Jahres 2004 wird voraussichtlich das Release 4.0 des SAP Bank Analyzer auf den Markt kommen. Er soll vor allem funktionale Erweiterungen im Bereich der Basel II-Lösung enthalten, da einige der diesbezüglichen Richtlinien erst im ersten Halbjahr 2004 verabschiedet werden. Eine Umsetzung ist folglich erst nach diesen Terminen sinnvoll. 86 SAP Bank Analyzer im Überblick

17 Operative System 1 Operative System 2 Operative System... IAS enhanced Financial Database Uniform, consistent Methods Hedge Mngmt Balance Analyzer Profit Analyzer Credit Risk Analyzer Limit Manager Strategy Manager Integrated Accounting Data Warehouse Basel II enhanced Reporting Business Information Warehouse Abbildung 2.12 Geplante Erweiterungen des SAP Bank Analyzer 4.0 Andere Erweiterungen betreffen die Bereiche Hedge Management und die Abrundung der IAS-Lösung für eine parallele Rechnungslegung. Darüber hinaus strebt SAP langfristig die Migration von SEM-Banking-Kunden auf die SAP Bank Analyzer-Plattform an Highest priority: Stability of presently running IAS and Basel II developments Earliest development start for Profitability Management After Basel II: Credit Risk Enhancements Further solutions on the basis of Bank Analyzer Migration option from SEM Banking to Bank Analyzer Anticipated transfer of SEM Banking into customer specific maintenance Abbildung 2.13 Roadmap SAP Bank Analyzer Der SAP Bank Analyzer ist eine technische und betriebswirtschaftliche Infrastruktur zur Gesamtbanksteuerung, die Bestände und Finanzgeschäfte aus den operativen Systemen spiegelt, mittels umfangreicher Prozesse und Fazit Konzeption und Architektur 87

18 Methoden weiterverarbeitet und für beliebige Berichte flexibel aufbereitet. Auf diese Weise erfüllt der SAP Bank Analyzer unterschiedlichste Anforderungen an das interne und externe Reporting. Der SAP Bank Analyzer wird in Zusammenarbeit mit mehreren Banken und Beratungsunternehmen ständig weiterentwickelt Tool-BW Business Information Warehouse als integraler Bestandteil Das SAP Business Information Warehouse ist eines der erfolgreichsten Softwareprodukte der SAP für den Aufbau einer zentralen Data-Warehouse- und Berichtsplattform. Im SAP Bank Analyzer wird es darüber hinaus als Werkzeug zur Verwaltung von Merkmal- und Kennzahlinformationen sowie Indizes und Sichten auf Datenbanktabellen verwendet. Grundlagen Schritt für Schritt Das SAP Business Information Warehouse wird im Rahmen der mysap Business-Intelligence-Lösung als Softwarelösung zum Aufbau und Betrieb von zentralen Data-Warehouse- und Berichtsplattformen verwendet. Im Rahmen des Softwareprodukts SAP Bank Analyzer kommt das SAP Business Information Warehouse gleich zweimal zum Einsatz. Zum einen wird es als so genanntes Tool-BW zusammen mit den anderen SAP Bank Analyzer-Komponenten auf einem Core-System installiert. Zum anderen wird es auf einem separaten System als Reporting-BW eingesetzt, welches die Endergebnisse aus den einzelnen Komponenten des SAP Bank Analyzer aufnimmt und dort die Analyse und Aufbereitung zu Berichten ermöglicht. Während sich Abschnitt mit der Rolle als Reporting-BW beschäftigt, geht es in diesem Abschnitt um die Verwendung als Tool-BW. Das Tool-BW wird speziell zur Verwaltung von Merkmalen und Kennzahlen sowie von Indexinformationen und Datenbankviews auf Tabellen verwendet: Verwaltung aller Merkmalinformationen Das manuelle Anlegen von zusätzlichen kundendefinierten Merkmalen und das Erfassen von Stammdaten einschließlich der Hierarchien für diese Merkmale erfolgt im Tool-BW. Diese Merkmale werden anschließend über eine Funktion Abgleichen in das Merkmalrepository repliziert. Umgekehrt werden Merkmale, die Feldern im Bank Analyzer-Core entsprechen, in das Tool-BW repliziert. Abschnitt enthält detaillierte Informationen über das Merkmal- und Kennzahlrepository und Abschnitt grundlegende Informationen über Merkmale. 88 SAP Bank Analyzer im Überblick

19 Verwaltung eines Großteils der Kennzahlinformationen Das manuelle Anlegen von Kennzahlen erfolgt im Kennzahlrepository. Beim Speichern werden die Kennzahlinformationen automatisch in das Tool-BW repliziert. Die Replizierung erfolgt also bei Kennzahlen immer in der Richtung vom Core zum Tool-BW. Abschnitt enthält detaillierte Informationen über das Merkmal- und Kennzahlrepository und Abschnitt grundlegende Informationen über Kennzahlen. Indexfunktion in der Financial Database Die Financial Database schreibt für alle Finanzdaten wie Finanzgeschäfte, Bestände etc. ausgewählte Informationsbestandteile in Datenbanktabellen (so genannte ODS-Objekte) des Tool-BW fort, beispielsweise die ISIN-Nummer zu Aktien, die Vertragsnummer von Finanzgeschäften oder die Identifikationsnummern der beteiligten Geschäftspartner. Abschnitt enthält detaillierte Informationen über die Indexfunktion in der Financial Database. Datenbankviews über Finanzdaten Aufbauend auf der Indexfunktion wickelt die Financial Database sämtliche Datenselektionen über die im Tool-BW fortgeschriebenen Datenbanktabellen ab. Konkret können über Datenbankviews (so genannte InfoSets) im Tool-BW die benötigten Informationen aus einer oder mehreren Datenbanktabellen ausgelesen werden, um beispielsweise Daten eines Finanzgeschäfts zusammen mit Informationen über den Geschäftspartner zu erhalten. Abschnitt enthält detaillierte Informationen über die Verwendung von InfoSets in der Financial Database. Weitere Informationen zur Systemlandschaft und zum Zusammenspiel des Bank Analyzer-Core mit dem Tool-BW enthält Abschnitt Merkmal- und Kennzahlrepository Zentrale Verwaltung von Feldern Das Merkmal- und Kennzahlrepository gehört zu den grundlegenden Diensten des SAP Bank Analyzer und stellt allen Komponenten auf Anfrage die semantischen und technischen Eigenschaften von Merkmalen und Kennzahlen zur Verfügung, die zur korrekten Verarbeitung sowie Ein- und Ausgabe entsprechender Werte benötigt werden. Das Konzept der Merkmale und Kennzahlen wurde zusammen mit dem SAP Business Information Warehouse im Jahr 1998 eingeführt. Unter dem Begriff Kennzahlen werden hauptsächlich die Beträge und Mengen mit ihren Einheiten wie beispielsweise EURO oder Stück zusammengefasst, aber auch einheitenlose Kennzahlen wie z.b. Faktoren oder prozentuale Werte Grundlagen Schritt für Schritt Konzeption und Architektur 89

20 fallen unter diesen Begriff. Das gemeinsame Kriterium von Kennzahlen ist, dass man mit ihnen rechnen kann. Unter den Begriff Merkmale fallen alle übrigen Daten, wie zum Beispiel Länderinformationen, Geschäftspartnerinformationen, Zeitangaben oder Rechnungsnummern. Sowohl Merkmale als auch Kennzahlen können zu einem Zeitpunkt immer nur einen Wert aufnehmen, und dieser ist bei Merkmalen oftmals wegen zusätzlicher semantischer Anforderungen auf einige wenige Inhalte eingeschränkt. Beispielsweise gibt es in manchen Komponenten das Merkmal Legale Einheit (siehe Abschnitt 4.2.4), welches Geschäftsvorfälle und Bestände als zu einer bestimmten Tochtergesellschaft eines Konzerns zugehörig kennzeichnet. Es muss natürlich verhindert werden, hier die Kennung einer nicht existierenden Tochtergesellschaft einzutragen. Im Detail erfüllt das Merkmal- und Kennzahlrepository die folgenden Anforderungen: Einheitliche Verwaltung von Merkmalen und Kennzahlen Die Semantik der hier verwalteten Merkmale und Kennzahlen ist im SAP Bank Analyzer übergreifend bekannt und einheitlich. Wenn mehrere Komponenten das gleiche Merkmal bzw. die gleiche Kennzahl verwenden, ist sichergestellt, dass die gleiche Semantik gemeint ist. Grundlegende Datenmodellierung Im Merkmal- und Kennzahlrepository ist auf grundlegender Ebene bereits eine Datenmodellierung möglich. Dies gilt insbesondere für Merkmale, da diese über Klammerung, Attributierung und Referenzierung zueinander in Beziehung stehen können. Erweiterbarkeit um Kundenmerkmale und -kennzahlen Das Repository ist erweiterbar und erlaubt es damit dem Kunden, seine eigenen Begriffe in das Datenmodell des SAP Bank Analyzer einzuführen. Nahtlose Integration von SAP- und Kundenfeldern Das Merkmal- und Kennzahlrepository stellt eine Reihe von einheitlichen Services für die enthaltenen Felder zur Verfügung. Die Anwendungen werden hierdurch insbesondere von der unterschiedlichen Herkunft und den speziellen Eigenschaften der einzelnen Merkmale bzw. Kennzahlen abgeschirmt (z.b. im SAP-Datenmodell enthalten oder vom Kunden angelegt, mögliche Werte als Wertetabelle oder Festwerte usw.). Dies ermöglicht eine generische Programmierung, bei der die Komponente die tatsächlich vorhandenen Felder nicht statisch zu kennen braucht. Insbesondere unterstützt das Repository die Komponenten bei der Generierung von zusammengesetzten Objekten (Strukturen/Tabellen) aus den verwalteten Feldern und bei der Verwendung die- 90 SAP Bank Analyzer im Überblick

21 ser generierten Objekte. Beispielsweise baut der in Abschnitt beschriebene Segmentierungsservice auf den Funktionalitäten des Merkmal- und Kennzahlrepository auf. Detaillierte Informationen über das Konzept der Merkmale und Kennzahlen erhalten Sie in Abschnitt Um eine einheitliche Verwendung von Merkmalen und Kennzahlen in allen Komponenten des SAP Bank Analyzer zu ermöglichen, wurde das Merkmal- und Kennzahlrepository realisiert. Es versorgt alle Komponenten auf Anfrage mit den technischen und semantischen Eigenschaften von Merkmalen und Kennzahlen und ermöglicht somit die Nutzung der gleichen Datenformate, Überschriften, Beschreibungen etc. in allen Ein- und Ausgaben. Die Architektur des Merkmal- und Kennzahlrepository Tool-BW Field Repository Dialogs for Characteristics Administration SAP Bank Analyzer Core Field Repository Characteristics: Characteristics: Meta Data (Description,Help, tec. Attributes, etc.) Master Data (Possible Values, etc.) Runtime API Layer Replication > Meta Data (Description,Help, tec. Attributes, etc.) Master Data (Possible Values, etc.) Runtime API Layer Keyfigures: Keyfigures: Meta Data (Description, Help, tec. Attributes, etc.) < Replication Meta Data (Description, Help, tec. Attributes, etc.) Dialogs for Keyfigure Administration Application Abbildung 2.14 Die Architektur des Merkmal- und Kennzahlrepository im Überblick Die Datennutzung zwischen den einzelnen Komponenten inklusive des als Tool-BW benutzten SAP Business Information Warehouse wird so vereinheitlicht, dass alle»vom Gleichen«reden. Für die Pflege von Merkmalen und Kennzahlen stellt es diverse Customizingoberflächen zur Verfügung. Zusätzliche kundeneigene Merkmale, die keinem im Bank Analyzer-Core vorhandenen Feld entsprechen, werden im Tool-BW definiert und in einen dem Merkmalrepository bekannten Katalog aufgenommen. Über eine Funktion Abgleichen im Customizing des Merkmalrepository werden alle in diesem Katalog definierten Merkmale anschließend aus dem Tool-BW Definieren von Merkmalen und Kennzahlen Konzeption und Architektur 91

22 ausgelesen und in das Merkmalrepository repliziert. Umgekehrt werden Merkmale, die bereits als Felder im Bank Analyzer-Core vorhanden sind, dort im Merkmalrepository registriert und ins Tool-BW repliziert. Die Registrierung eines Feldes als Merkmal kann bereits durch die SAP-Entwicklung erfolgen (Feste Merkmale) oder kundenindividuell vorgenommen werden (Optionale lokale Merkmale). Characteristic/Key Figure Repository Tool-BW 1. Define customer characteristic in Tool-BW 2. Assign customer characteristic to catalog 3. Replicate catalog with Characteristic Repository 1. Define fix/local characteristic in Tool-BW Characteristics 2. Replicate with Tool-BW Catalog Key figures 1. Define key figure in Key Figure Repository 2. Replicate key figure with catalog in Tool-BW Abbildung 2.15 Definieren von Merkmalen und Kennzahlen Kennzahlen werden immer im Bank Analyzer-Core angelegt, da im Bank Analyzer einige Eigenschaften, namentlich die so genannte Kennzahlklasse und der Währungstyp, als Information benötigt werden, für die es im Tool- BW keine Ablagemöglichkeit gibt. Aus diesem Grund definiert man die technischen und semantischen Eigenschaften einer Kennzahl direkt im Customizing des Kennzahlrepository, und beim Abspeichern werden dann alle Informationen bis auf die Kennzahlklasse und den Währungstyp in das Tool-BW repliziert. Regeln zur Definition von Merkmalen und Kennzahlen Merkmale und Kennzahlen können wie beschrieben vom Anwender angelegt werden (Erweiterbarkeit), sie können aber auch schon von der SAP- Entwicklung definiert und ausgeliefert werden. Natürlich kann der Kunde auch eigene Erweiterungen der Software entwickeln und in diesem Zusammenhang Merkmale und Kennzahlen definieren. In jedem Fall sollten bei der Definition einige Regeln erfüllt sein, damit alle Merkmale und Kennzahlen generisch verwendbar sind und für den Anwender das Datenmodell des Systems transparent machen. 92 SAP Bank Analyzer im Überblick

23 Generelle Regeln Eindeutige betriebswirtschaftliche Semantik Die betriebswirtschaftliche Semantik des Feldes ist global für den SAP Bank Analyzer bekannt, d.h. in allen Komponenten gleich. Eigenständige Semantik Die betriebswirtschaftliche Semantik sollte eigenständig sein, und das Feld sollte keine anderen Felder brauchen, damit die Bedeutung klar ist. Spezielle Regeln Insbesondere sollten folgende Arten von Feldern genau daraufhin untersucht werden, ob sie tatsächlich betriebswirtschaftlich relevante Informationen transportieren: Lokale Felder Felder, die nur in einer Komponente bekannt sind, sollten nicht als Merkmal bzw. Kennzahl registriert werden (oder aber die Sichtbarkeit sollte eingeschränkt werden). Erläuternde Felder Felder, deren Inhalt die Bedeutung anderer Felder näher beschreiben, sollten nicht als Merkmal oder Kennzahl, sondern als Attribut definiert werden. Technische Felder ohne betriebswirtschaftliche Semantik Felder, die keine betriebswirtschaftliche Semantik tragen und deshalb nicht sinnvoll in generischen Funktionen und zum Transport von Informationen über eine Komponente hinaus verwendet werden können, sollten nicht registriert werden (oder aber ihre Sichtbarkeit sollte eingeschränkt werden). Es hat sich gezeigt, dass es aus Effizienzgründen sinnvoll sein kann, gegen die oben genannten Regeln zu verstoßen. Daher wurde das Konzept der Sichtbarkeit von Merkmalen und Kennzahlen eingeführt. So kann man Felder anlegen, die im Repository vorhanden sind und für die entsprechende Services genutzt werden können, die aber für andere Komponenten und Anwender nicht überall sichtbar sind. Die Einstellung der Sichtbarkeit kann ausschließlich von der SAP-Entwicklung genutzt werden. Beim Anlegen von Merkmalen im Kundensystem sollte in folgender Reihenfolge vorgegangen werden: Konzeption und Architektur 93

24 1. Prüfen, ob es ein von SAP ausgeliefertes Festes Merkmal mit der gewünschten Semantik gibt. Wenn dies der Fall ist, sollte das Feste Merkmal verwendet werden. 2. Prüfen, ob es im Bank Analyzer-Core ein Feld (Datenelement) mit der gewünschten Semantik gibt. Wenn dies der Fall ist, sollte ein Lokales Merkmal unter Verwendung des Datenelements angelegt werden. SAP liefert zur Unterstützung dieser Prüfung eine Vorschlagsliste mit Datenelementen aus, die als Merkmale in Frage kommen. 3. Anlegen eines Frei definierbaren Merkmals im Tool-BW mit Hilfe eines InfoObjects. Unterschiede zum Data Dictionary Sowohl Merkmale als auch Kennzahlen sind also letztlich Felder mit einer definierten Semantik und bestimmten technischen Eigenschaften. Dies entspricht soweit der Rolle von Datenelementen im Data Dictionary, wie es jedem ABAP-Objects-Programmierer geläufig ist. Die Notwendigkeit eines eigenen Repository, das sich vom Data Dictionary unterscheidet, ergibt sich aber aus folgenden Punkten: Verwaltung zusätzlicher Informationen Das Repository kann zusätzliche Eigenschaften verwalten, die es im Data Dictionary nicht gibt, die aber für die Anwendungen notwendig oder nützlich sind. Beispiele hierfür sind ein festgelegter Feldname, der in allen Anwendungen für dieses Feld verwendet werden soll, die Klammerung von Merkmalen oder die Hierarchisierung von Merkmalen. Katalogfunktion für Felder Das Merkmal- und Kennzahlrepository grenzt die in bestimmter Weise verwendbaren Felder vom (viel größeren) Rest des Data Dictionary ab. Dies vereinfacht für den Anwender die Bedienung der entsprechenden Funktionen und ermöglicht eine sinnvolle Auswahlhilfe (Hilfe F4). High-Level Services Die Verwendung der Felder wird gegenüber dem Dictionary durch gekapselte, einheitliche Services vereinfacht. Diesbezüglich werden sowohl komfortable programmatische Funktionalitäten zum Auslesen von technischen und semantischen Eigenschaften zur Verfügung gestellt, als auch komfortable und für den Endanwender taugliche Verwaltungsoberflächen. Mandantenabhängigkeit von Merkmalen und Kennzahlen Das Merkmal- und Kennzahlrepository ist im Gegensatz zum Data Dictionary mandantenabhängig, d.h., pro Mandant kann bei Bedarf ein eigener Katalog an Merkmalen und Kennzahlen verwendet werden. Die 94 SAP Bank Analyzer im Überblick

25 Mandantenabhängigkeit ist durch die Verwendung des Tool-BW je nach Verwendung der Quellsystem-ID eingeschränkt (siehe Abschnitt 2.2.9). Da Merkmale und Kennzahlen im SAP Bank Analyzer u.a. den Zweck haben, als Felder Grundlage für die Generierung von zusammengesetzten Data-Dictionary-Objekten (Strukturen, Tabellen) zu sein, besteht ein enger Zusammenhang zwischen Merkmalen und Kennzahlen auf der einen Seite sowie Datentypen im Data Dictionary auf der anderen Seite. Zu den Eigenschaften jedes Feldes im Repository gehört u.a. ein zugeordnetes Datenelement. Allerdings sieht das Konzept im SAP Bank Analyzer vor, dass nicht alle Eigenschaften der Merkmale und Kennzahlen in die Datenelemente repliziert werden. Zu den Gemeinsamkeiten zwischen Merkmalund Kennzahlrepository und Data Dictionary gehört: Gemeinsamkeiten zum Data Dictionary Verwendung des Data Dictionary bei Merkmalen Zu den Merkmalen, die aus dem BW übernommen werden, wird ein Datenelement generiert, jedoch keine Domäne, sodass bestimmte Eigenschaften hier nicht hinterlegt werden können, sondern direkt aus dem Tool-BW nachgefragt werden, z.b. Stammdaten für die Auswahlhilfe (Hilfe F4). Verwendung des Data Dictionary bei Kennzahlen Zu jeder Kennzahl wird ein eigenes Datenelement generiert, jedoch keine Domäne, sondern es wird eine Standarddomäne jeweils für Beträge, Mengen, Fixpunkt bzw. Fließkommazahlen verwendet. Generell werden Eigenschaften von Merkmalen und Kennzahlen nicht aus den Data-Dictionary-Eigenschaften der generierten Strukturen und Tabellen ermittelt. Stattdessen gehen die Komponenten im Bank Analyzer immer den Weg über das Merkmal- und Kennzahlrepository. Dies gilt z.b. für folgende Feldeigenschaften und Funktionen: Beschriftung und Beschreibung (sprachabhängig!) Kurze, mittlere und lange Titel sowie Kurzbeschreibungen werden sprachabhängig aus dem M/K-Repository ausgelesen. Auswahlhilfe (F4-Hilfe) Stammdaten mit Titeln werden sprachabhängig vom M/K-Repository zur Verfügung gestellt. Wertprüfung Auf Eingabeoberflächen werden automatisch Wertprüfungen durchgeführt, z.b. gegen den gültigen Wertebereich, hinterlegte Stammdaten etc. Konzeption und Architektur 95