Finance & Risk Data Platform im Kontext von BCBS 239 inkl. Fallbeispiel einer großen amerikanischen Bank für den Einsatz von SAP Power Designer

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1 Finance & Risk Data Platform im Kontext von BCBS 239 inkl. Fallbeispiel einer großen amerikanischen Bank für den Einsatz von SAP Power Designer Steffen Daubenberger, SAP Deutschland SE & Co. KG Manfred Kulmitzer, ifb International AG Mainz, 8. Oktober 2015 Public Digital und dynamisch die Bank von morgen

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3 Die Umsetzung der BCBS 239 Anforderungen betrifft IT-seitig vor allem drei Bereiche Overarching Governance & Infrastructure Vorbereitung der IT Architektur auf Stress- und Krisenzeiten Overarching Governance & Infrastructure BCBS 239 Risk Data Aggregation Capabilities Bankweite einheitliche Datentaxonomie: Metadatendefinition Risk Data Aggregation Capabilities Automatisierung der Datenbereitstellung Abdeckung aller maßgeblichen Risikoarten Risikodaten sollten mit Finanzdaten integriert sein Schnelle und flexible Anpassungsmöglichkeiten bei der Datenbereitstellung Risk Reporting Practices Supervisory Review, Tools & Cooperation Unterstützung von Ad-hoc Analysen Risk Reporting Practices Sicherstellung von ausreichender Datenqualität Abdeckung aller maßgeblichen Risikoarten Zielgruppenorientierte Risikoberichte Automatische Reportgenerierung und Distribution an die Empfänger Unterstützung von Ad-hoc Analysen 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. Customer 3

4 Data Sources LOB Data Sources (Sector owned) Reference/Master Data Sources (Includes LOB Operational Master data) Customer ISG (Wholesale) CMR (Retail) Product Organization Price/Market Data Transactional Data Sources (Internal Sources within ICG, GCG, PB, LCB) External Data sources Regional Data Sources (LATAM, EMEA, NA, APAC) Legend Application Process Repository Capability Transport Pattern Metadata Security Business Rules Reference Data DW Ouput ODS Output Data Mart Output Transports batch, mini-batch etc) A B C Near Real Time, Pub/Sub ) Messaging (Batch) SQL Client DBMS Web Service Adjustments / Restatements / Corrections App. Write-back DQ2 Data Acquisition Data Integration Data Storage and Aggregation Information Access and Delivery 1 DQ1 Data Quality Management Framework 15 File Level Validations Record Level Validation Data Profiling DQ Reporting & Dashboarding Data Acquisition Gateway Quality Rating DQ1 DQ1 DQ1 DQ1 DQ1 DQ1 DQ1 DQ1 DQ1 Data Cleansing Data Monitoring Process Quality Data Quality Learning Repository 2 Landing Zone Integration Transformation Aggregation Calculation Reconciliation BR Validation Cleansing Matching Deduping Certification Control & Audit DQ2 Centralized Staging Area Data Integration Platform Real Time Messages (no persistence / no validation) MM 5 Metadata Management Environment 14 Metadata Integration Impact Analysis Metadata Capture Lineage Analysis 4 Data Federation Validation Control & Audit Metadata Repository Common Data Layout (CDL) Processor Untransformed Data (per Bus Req) Metadata Reporting Business Taxonomy Metadata Search 17 Integration Tranformation & Aggregation 3 Real Time data (from web services) Near real time messages C/ER/F ODS Operational Data Store (ODS) SP Involved Party Products Event Assoc. Relationship Profile Area Regulatory/ Compliance Financials / Performance DW Wholesale Contracts / Positions DW Wholesale Transactions DW Data Warehouses Data Security and Privacy Management 13 Encryption Identification Authorization Location Arrangements Classification Condition Resource Item Summary Area Human Capital DW Consumer Contracts / Positions DW Consumer Transactions DW Customer / Legal Entity DW Reference Data Role based Access/ Mapping Audit Repository Obfuscation Audit & Control Authentication 6 7 Real Time Messages Analytical Platform Compliance Data Mart (Trade Surveillance Due Diligence AML Monitoring) Credit Risk Data Mart Tax Management Data Mart Treasury & Cash Mgmnt Data Mart Market Risk Data Mart Data Marts RAHM Reference and Analytical Hierarchy Management 16 Reference Data Validation Reference Data Enrichment Compliance Regulatory Reporting Data Marts Finance Regulatory Performance Management Data Mart Legal Vehicle Financials Data Mart Reporting Marts Reference Data Repository 18 8 Operational Risk Data Mart To Data Marts/Analytical Platform via Data Access Platform Match & Merge Reference Data Synchronization Golden/Master Record Generation Business Intelligence Platform Business Analytics C Data Mining / Predictive Analytics BR OLAP Query & Reporting Dashboarding/ Scorecarding Business Access Platform Enterprise Portals Enterprise Search BPM/BAM/Workflow Monitoring Data Access Platform Data Delivery Services Notification and Alerts Calculation Engine/Services Event Processing Adjustments/updates/ Corrections Access Point SP Business Rules Processing/ Management 12 Common Rules Processing Business Rules Engine Business Rules Repository B MM Adjustment Calculation Pricing Calculation Engine SP MM RAHM Information Consumers & Processors Mantas (Trade Surveillance) Web Pre-Clearance Compliance METSS (Monthly Employee Trading Supervision System) OARS (Outside Activity Reporting) Mantas (Anti-Money Laundering) SAS Analytics QuickScreen Case Management SAR (Suspicious Activity Report) Database Actimize (Sanction and Name Screening) SPIDER (Local Disclosure of Interest Reporting) WIN (Want it Now) Electronic Banking System (EBS) Shamus (Fair Lending Risk Mgmt.) CRA (Community Reinvestment Act) Wiz Fair Lending Wiz Management Dashboard Target State Applications Enterprise Risk Wholesale Risk Management/Regulatory Reporting Wholesale Credit Risk Management Dashboard Retail Risk Management/Regulatory Reporting Application Retail Credit Risk Management Dashboard Market Risk Management Dashboard / Scorecard Market Risk Management and Regulatory Reporting Operational Risk Management and Regulatory reporting and Management Dashboard/Scorecard Enterprise Risk Dashboard/Scorecard Finance Citi Franchise Database Contracts/Positions/Balances Warehouse Counterparty Information Warehouse Expense Warehouse Financial Consolidation International Regulatory Intra Citi Billing Management Dashboard Tax Application Treasury Application US Regulatory Compliance ecadd (Electronic Customer Acquisition & Due Diligence) Enterprise Risk Credit Evaluation & Approval Applications Credit Administration Workflow Integration Applications Collateral Management and Monitoring Applications Document Management Application (Banking Book) OTC Derivatives- Documentation and Management Securities Financing -Documentation Management Disbursement Approval and Control Application Credit Trading Book Limit Management and Monitoring Collections and Recovery Applications Economic and Regulatory Capital Calculation Engines Exposure Aggregation Engines Wholesale Credit Analytics Applications - (Capital Adequacy, Stress Testing, Portfolio Limits, Loan Loss Allowance, Loss Forecasting) Retail Credit Reporting & Analytics - (Capital Allocation, Stress Testing, Portfolio Limits, Loan Loss Allowance, Loss Forecasting, Collections Analytics, Fraud Analytics) Market Risk Capital Calculation Engines Market Risk Limits Manager Market Risk Reporting & Analytics - (Capital Adequacy, Stress Testing, Portfolio Limits, Loan Loss Allowance, Loss Forecasting) Operation Loss Event Data Capture Application and Issue Management Application Risk Control Self-Assessment Application Operational Risk Loss and KRI data Aggregation Engine Operational Risk Capital Calculation Engine Operational Risk Reporting Analytics - (Capital Adequacy, Stress Testing, Portfolio Limits, Loan Loss Allowance, Loss Forecasting) Product Control Applications Accounting Engine Budgeting & Planning Finance Rules Engine Fixed Assets General Ledgers Read only Applications Write-back Applications Compliance Aus den internen und externen Einflüssen ergeben sich die Anforderungen an ein integriertes Finance & Risk Data Management Einfache und kostengünstige Architektur Konsolidierung der Systemlandschaft Vermeidung von redundanter Datenhaltung Schnelle und flexible Bereitstellung aller benötigten Daten Erfüllung aktueller und zukünftiger Anforderungen Single-source of truth Regulatorische Vorgaben, v.a. BCBS 239 Optimierung interner Abstimmprozesse Externe und interne Simulationsprozesse Business Sectors Messaging ( Real Time ) Messaging (Peer to Peer, File (Batch, intra-day File (Large Batch) SOA/Enterprise Shared Services Backbone Global Functions SOA/Ent. Shared Services Backbone SOA/Enterprise Shared Services Backbone C A B SOA/Enterprise Shared Services Backbone End-to-End Lösung Datenintegration und Datenqualitätsmanagement Datenspeicherung und (Meta-)Datenmanagement Industriespezifische Datenmodelle und Applikationen Einheitliche Frontends und BI Tool 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. Customer 4

5 SAP HANA Plattform Die Finance & Risk Data Platform ist die SAP Referenzarchitektur für die Gesamtbanksteuerung BI Abstraction & Reporting Layer Dashboard & Reports Ad-hoc Analysis Mobile Finance Risk Sonstige Kunde 3 rd Party Credit Profit AFI LRM Risk Limit Predictive Analysis Planung Partnerszenarien Kundenszenarien Datenmodellierung und Governance Data Access Interface Datenspeicherung, Referenzdatenmodell Datenintegration und Qualitätsmanagement Data Provisioning Interface Quellsysteme 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. Customer 5

6 Die zentralen Architekturprinzipien für die SAP Finance & Risk Data Platform ergeben sich aufgrund der genannten Anforderungen Redundanzfreiheit Datenqualität ausschließlich feingranulare In-Memory Datenablage Abschaffung von redundanten persistierten Datenschichten On-the fly Aggregation statt materialisierter Aggregate Broad Deep High Speed Flexibilität zentrale Dokumentation des Datenmodells auf feingranularer Ebene einfache Modellierungsumgebung, vordefinierter Content schnelle Implementierung von Änderungen Transformation und zentrale Anreicherung von Daten verschiedener Quellen zentrales Monitoring und Verbesserung der Datenqualität Visualisierung und Dokumentation von Datenflüssen und Abhängigkeiten Offenheit Datenzugriff auf feingranulare Daten über offene Technologiestandards, z.b. SQL, MDX, OData Anbindung von Rechenkernen und Methoden verschiedener Hersteller Client 1 Client 2 Client 3 Real-time Simple SAP Finance & Risk Data Platform SAP HANA 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. Customer 6

7 BCBS 239: Welche SAP Lösung für welchen Zweck? Anwendungsfall SAP Lösungen Funktionalitäten Probleme im Datenmanagement, z.b. keine zentrale Stelle für die Datenpflege keine zentrale Plattform zur Dokumentation von Prozessen, Datenobjekten, und -verantwortlichen kein zentrales Data Dictionary & Business Glossar PowerDesigner SAP Information Steward SAP Master Data Governance Replication Server/SLT/ESP Data Services Dokumentation logischer und physischer Datenmodelle sowie Terminologien in einem Tool Impact und Lineage Analyse über das gesamte Modell und die gesamte Landschaft Business Glossar, Data Dictionary und Definition von Verantwortlichen Definition von QS Regeln und -prozessen Stammdaten Management zur zentralen Erzeugung, Änderung und Verteilung von Stammdaten über die gesamte Systemlandschaft (Echtzeit-)Integration von Quellsystemen zur Belieferung aller Arten von Daten Keine zentrale Ablage für F&R Daten Keine zentrale Stelle für Reporting Finance & Risk Architecture powered by HANA HANA als Plattform Granulare Finance & Risk Daten, abgelegt in einem abgestimmten Datenmodell Zentralisierung der Datenbewirtschaftung, verbunden mit Datenqualitätsmanagement HANA als Basis für verschiedene Kalkulationen und Simulationen Manuelle Workarounds für Risk Berechnungen Keine zeitnahe Kennzahlenberechnung möglich Finance & Risk Applications powered by HANA SAP Business Intelligence Umfassendes Set von Risk Lösungen, die direkt auf der Finance & Risk Data Platform laufen Vollständiger Lösungsumfang für Reporting, Dashboards, Discovery und Analysen 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. Customer 7

8 Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner Manfred Kulmitzer, SAP Bankenforum, Mainz, 8. Oktober 2015

9 Agenda 1. Einleitung und Überblick 2. Modellierung von Geschäftsprozessen 3. Modellierung und Dokumentation von Datenflüssen 4. Best Practice der ifb group ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner 9

10 Über die ifb group Fachkompetenz und Fokussierung als Grundlage erfolgreicher Projekte ifb group weltweit Gegründet 1989 in Köln Über 350 Mitarbeiter Über 800 zufriedene Kunden Projekte in über 25 Ländern ifb group Kernmarkt D-A-CH Standorte Deutschland (HQ) Österreich Schweiz Luxemburg USA Kanada Kolumbien Große Umsetzungsstärke durch Fachkompetenz und Erfahrung in: Umsätze pro Industrie 2014 Berater-Mix 2014 Externes Rechnungswesen und Controlling Risikomanagement, Regulatorische & Compliance Themen Gesamtunternehmenssteuerung, Business Intelligence, Big Data Integrierte Finanz- und Risikoarchitektur (Unternehmensarchitektur, Prozesse, Daten, Methoden, IT-Anwendungen) und Technologien Governance, Prozess- und Transformationsmanagement ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner 10

11 IT Fachbereiche Regulatorische und zukünftige Anforderungen (1/2) führen zu vier wesentlichen Handlungsfeldern in der Unternehmensarchitektur Prozesse & Governance Prozessdokumentation und Governance Daten-Governance-Prozess zur Sicherstellung von Datenqualität und -konsistenz Berücksichtigung von Compliance-Themen (z.b. BCBS 239 oder CCAR) in den Risiko-, Finanz- und Reporting- Prozessen Optimierte Berichtsprozesse (Berichtslandschaft) Ziel-Betriebsmodelle für Fachbereiche und die IT Zusammenarbeitsmodelle mit den (internen) Kunden Klare Verantwortlichkeiten (RACI-Matrix) Methoden, Kennzahlen & Reporting Eindeutige und klare Semantik der Methoden und Funktionen sowie definierte Kennzahlen (KPI s) Vollständige Methoden und Funktionen, wobei eine gewünschte Varietät über die Governance verwaltet wird Optimierung der betriebswirtschaftlichen Methoden zur Reduktion von redundanten Funktionen und Silos in den Rechenkernen Konsistente, effiziente und flexible Berichtserstellung, jeweils abgestimmt mit den Adressaten IT-Anwendungen Flexible und integrierte Architektur zur Reduktion der Komplexität (Anzahl IT-Systeme & Schnittstellen) Harmonisierung der IT-Anwendungen Schaffung eines integrierten Datenhaushalts (Werkzeuge zur Transparenzerhöhung) bei gleichzeitiger Reduktion der Daten-Aggregate und Data Marts Stabile Labor-Umgebung für ad-hoc Anfragen und Datenanalysen (z.b. predictive Analytics, Big Data) Hohe Performanz der IT-Anwendungen und -Systeme (z.b. durch in-memory Technologien) Daten & Governance Eindeutige und klare Semantik der Daten Taxonomie und Ontologie der Datenarchitektur Vollständiger Datenhaushalt und einheitliche Datensicht (data lineage) mit zentraler Dokumentation Datenqualität ist ausreichend und jederzeit transparent (d.h. es gibt eine ganzheitliche Sicht über relevante Datenflüsse vom Front zum Back Office) Agilität, um allfällige neue Anforderungen handhaben zu können (z.b. Intraday-Kalkulation und ad-hoc Reporting) ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner 11

12 Data Provisioning Reporting & Analytics Capabilities User Groups Regulatorische und zukünftige Anforderungen (2/2) lassen sich im folgenden Architektur-Zielbild abdecken Business & Data Analysts R Programmers & Data Scientists Business Mgrs Business Mgrs End Users Files Mobile Users SQL Developer R Client Ad-hoc Reporting Self-Service BI Mass Reporting & Apps Mobile Applications Innovation: Discovery Lab (Ad-hoc Reporting & Analytical Functions) Near real-time Lower quality Execution: Reporting Factory (Std. Reports, Dashboards, Mass Reporting) Frequently only High quality CDM / LDM Enterprise Information Store CDM / LDM Data Lake und Data Factory Data Streams ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner 12

13 IT Architecture Layers Business Architecture Layers Unternehmensarchitektur und Modelle (1/2) Unser Meta-Modell bietet die Gesamtsicht aller Architekturmodelle Best Practice ifb group Business Capability Framework Business Architecture Business Process Framework Risks & Controls Framework Governance & Organization BC Area Process Cluster Risk Organization BC Domain BC Cluster Business Capability Conceptual Data (Business Information) Model has as input/ output is executed within Calc Method CDM Domain Business Object Business Attribute Logical Data Model* Physical Data Model* Process Sub Process Activity is input/ output to Task is inspected by poses represents is mitigated by begins escalation procedure for Control involves performed by Role owns assigned to (RACI) Activity Business Capability Business Object Governance, Risk & Compliance (GRC) Architecture Layers is realized as Business Service within APL Domain Application Landscape Application feeds is fed by Interface is transported by Application automates Infrastructure Architecture *) Meta objects similar to Business Information Model. Details not shown here for the sake of clarity. ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner 13

14 IT Architecture Layers Business Architecture Layers Unternehmensarchitektur und Modelle (2/2) Funktionalität und Umfang der Modelle in SAP PowerDesigner Best Practice ifb group Business Architecture Standard Standard Business Capability Framework Business Process Framework Risks & Controls Framework Erweiterung Governance & Organization Standard BC Area Unternehmens- Standard Standard BC Cluster Business Capability Conceptual Data (Business Information) Model has as input/ output is executed within Calc Method Erweiterung CDM Domain Business Object Business Attribute Logical Data Model* Finance & Risk Data Model (FRDM) Physical Data Model* Process Cluster Process architektur- BC Domain Modell Geschäftsprozess- Modell Sub Process Activity is input/ output to Task is inspected by poses represents Glossary is mitigated by begins escalation procedure for Risk Control involves performed by Organization Role owns assigned to (RACI) Activity Business Capability Business Object Governance, Risk & Compliance (GRC) Architecture Layers is realized as Business Service within Standard APL Domain Application Landscape Application feeds is fed by automates Interface is transported by Application Infrastructure Architecture ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner 14

15 Reference Daten- und Prozessmodellierung im SAP PowerDesigner Generelles Vorgehen und Modelle Best Practice ifb group Modelle, Notationen und deren Zusammenhänge in SAP PowerDesigner: Prozessmodellierung Datenmodellierung Das Business Process Model (BPM) spezifiziert bestehende und gewünschte Geschäftsprozesse Das Conceptual Data Model (CDM) beschreibt Geschäftsobjekte und deren Verknüpfungen Das Logische Datenmodell (LDM) beschreibt die Datenschemata der Datenbanken FRDM Das Physische Datenmodell (PDM) beschreibt die Tabellen Mapping Generation Generation Demo_EAM Demo_BPM Demo_CDM Demo_LDM Demo_PDM Generation Mapping Mapping Reference Mapping Das Physische Datenmodel (PDM) definiert die physische Struktur der Daten, wie sie technisch gespeichert wird und muss nur der DBA kennen. Dazu gehört ob in-memory, in einem getrennten Table Space etc. Das Logische Datenmodell (LDM) definiert eine logische Tabellenstruktur mit Relationen oder ein Star-Schema mit Dimensionen (z.b. eine View in der DB). Dies ist die Ebene, gegen die programmiert wird und welche von ETL / ELT Werkzeugen benutzt wird. Das Konzeptuelle Datenmodell (Conceptual Data Model, CDM) kennt man auch als Geschäftsobjektmodell und beschreibt die Geschäftsobjekte mit all ihren Eigenschaften. Das Glossary beschreibt alle Objekte und deren Definitionen Definitionen Demo_DMM Das Data Movement Model (DMM) beschreibt Datenflüsse und das ETL-Design Demo_PDM_Country _Lookup Retrogrades Lookup- Modell aus der Datenbank Datenfluss-Modellierung (ETL) Die Datenfluss-Modellierung unterstützt die regulatorischen Anforderungen von z.b. BCBS 239 und CCAR in Bezug auf die erforderliche Transparenz (Data Lineage) und Impakt-Analyse (d.h. Erkennung von Anpassungen bei Kennzahlen oder Tabellen) ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner 15

16 Agenda 1. Einleitung und Überblick 2. Modellierung von Geschäftsprozessen 3. Modellierung und Dokumentation von Datenflüssen 4. Best Practice der ifb group ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner 16

17 IT Architecture Layers Business Architecture Layers BC Area BC Domain BC Cluster Business Capability is realized as Business Service within APL Domain has as input/ output is executed within Calc Method CDM Domain Business Object Business Attribute Application Process Cluster Process Sub Process Activity is input/ output to automates Task is inspected by Interface poses represents is transported by is mitigated by begins escalation procedure for Risk Control involves performed by Organization Role owns assigned to (RACI) Activity Business Capability Business Object Application Modellierung von Geschäftsprozessen Strukturierung der Geschäftsprozesse gemäß einer BPMN-Hierarchie Business Capability Framework Business Architecture Business Process Framework Risks & Controls Framework Governance & Organization (1) Startpunkt für die Prozessdokumentation ist die holistische Prozesslandschaft Conceptual Data (Business Information) Model Logical Data Model* Physical Data Model* Application Landscape feeds is fed by Governance, Risk & Compliance (GRC) Architecture Layers (2) Klick auf einen Cluster führt zur L1 Prozess-Cluster-Landkarte (Prozesse und Teilprozesse innerhalb) (3) Klick auf einen Prozess führt zur L2 Prozess-Landkarte (Teilprozesse und Aktivitäten desselben) (4) Klick auf einen Teilprozess führt zum entsprechenden L3 Swim Lane Diagramm (Prozessfluss) (5) Klick auf einen Teilprozess führt ebenfalls zum entsprechenden L3 Swim Lane Diagramm Infrastructure Architecture (6) Klick auf eine Aktivität führt zum entsprechenden L4 Swim Lane Diagramm (alle zugehörigen Tasks) Level 0: i.d.r. die gesamte Prozesslandschaft Level 1: Prozess-Cluster z.b. 3. Finanz-Prozesse" 1 Holistische Prozesslandschaft 2 Level 2: Geschäftsprozesse z.b. "3.2 Planungsprozess" Level 3: Teilprozess z.b. "3.2.2 Strategische Planung" L1 Prozess- Cluster- Landkarten 3 4 L2 Prozess- Landkarten L3 Swim Lane Diagramme Level 4: Aktivitäten z.b. " Plane die Betriebskosten" Level 5: Tasks i.d.r. Arbeitsanweisungen 5 6 L4 Swim Lane Diagramme ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner

18 Modellierung von Geschäftsprozessen Unser Vorgehen mit SAP PowerDesigner Vorgehen in Einzelschritten: (1) Modellierung der holistischen Prozesslandschaft und aller notwendigen L1 Prozess-Cluster-Landkarten (Fokussierung!) (2) Ausführung eines Sync-Skripts zur Erstellung / Aktualisierung der L2 und L3 Swim Lane Diagramme und deren Inhalte pro Cluster (3) Verteilung der vorab erstellten L3 Swim Lane Diagramme (Teilprozesse) und Erstellung der L4 Swim Lane Diagramme (Aktivitäten) (4) Ausführung eines Sync-Skripts, um die jeweilige L2 Prozess-Landkarte mit L4 Aktivitäten der erstellten L3 Teilprozesse anzureichern Level 0: i.d.r. die gesamte Prozesslandschaft Level 1: Prozess-Cluster z.b. 3. Finanz-Prozesse" Level 2: Geschäftsprozesse z.b. "3.2 Planungsprozess" Level 3: Teilprozess z.b. "3.2.2 Strategische Planung" Holistische Prozesslandschaft 1 L1 Prozess- Cluster- Landkarten Manueller Modellierungsschritt 4 L2 Prozess- Landkarten 2 L3 Swim Lane Diagramme Automatische Erstellung und Synchronisation 3 Level 4: Aktivitäten z.b. " Plane die Betriebskosten" Level 5: Tasks i.d.r. Arbeitsanweisungen L4 Swim Lane Diagramme ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner

19 Modellierung von Geschäftsprozessen Beispiel einer L1 Prozess-Cluster-Landkarte in SAP PowerDesigner ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner

20 Modellierung von Geschäftsprozessen Beispiel einer L2 Prozess-Landkarte in SAP PowerDesigner ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner

21 Modellierung von Geschäftsprozessen Beispiel eines L3 Swim Lane Diagrammes in SAP PowerDesigner ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner

22 Agenda 1. Einleitung und Überblick 2. Modellierung von Geschäftsprozessen 3. Modellierung und Dokumentation von Datenflüssen 4. Best Practice der ifb group ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner 22

23 Modellierung und Dokumentation von Datenflüssen Beispiele Logisches Datenmodell (LDM) und Physisches Datenmodell (PDM) ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner 23

24 Modellierung und Dokumentation von Datenflüssen Beispiel eines Datenfluss-Modells im Überblick ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner 24

25 Modellierung und Dokumentation von Datenflüssen Detailsicht einzelner Kalkulationsregeln (Rechtsklick und Open diagram... ) ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner 25

26 Modellierung und Dokumentation von Datenflüssen Umfassende Impakt-Analyse eines bestimmten Parameters (mit Rechtsklick) Impact Analysis Model (IAM) ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner 26

27 Modellierung und Dokumentation von Datenflüssen Beispiel eines vollständigen Datenflusses zur Liquidity Coverage Ratio (LCR) STREAM 1 HQLA High Quality Liquid Assets STREAM 2 NEWO Net Weighted Outflows BIS-A01, BIS-A02, BIS-A03a, BIS-A03b, BIS-A03c, BIS- A03d, BIS-A04, BIS-A05 BIS-A06a, BIS-A06b, BIS-A06c, BIS-A06d, BIS-A063, BIS-A07, BIS- A08, BIS-A09, BIS-A10, BIS-A11 Calculation HANA-View CA_QIS_DEMO_01 (Filter on EVAL_TYPE column) Analytical HANA-View AN_CASH_FLOW Logical Join BIS-O* LRM_CASH_FLOW LRM_ISIN LRM_ORG_UNIT LRM_LEGAL_ENTITY Data Staging Layer Asset Data Inflows Data Outflows Data ALTERNATIVELY: SAP BA or other nonsap sources BIS-I* Lookup/Ref. Data: AT_SRC_ID AT_CF_VIEW AT_COUNTRY AT_LEGAL_ENTITY AT_ASSET_LEVEL AT_CP_RATING AT_CF_ITEM_CATEGORY AT_NSFR_TYPE AT_EVAL_TYPE AT_CURRENCY_TRANS AT_FSA_EVAL_TYPE AT_RISK_CLASSSIFICATION AT_REFERENCE-INTEREST AT_CURRENCY_NOMINAL AT_ COLLATERAL_CATEGORY AT_CP_SIZE AT_DELINQUENCY_STATUS AT_NODE_TYPE AT_SRC_SCENARIO AT_PRODUCT_TYPE AT_STRUCT_PROD_TYPE AT_ORG_UNIT AT_ISIN ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner 27

28 Agenda 1. Einleitung und Überblick 2. Modellierung von Geschäftsprozessen 3. Modellierung und Dokumentation von Datenflüssen 4. Best Practice der ifb group ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner 28

29 Best Practice der ifb group Allgemeine Empfehlungen für die Datenmodellierung Definition eines separaten Physischen Datenmodells (PDM) für jede einzelne Datenquelle sowie jeden eingesetzten Datenbank-Typ Data Lineage mit dem ETL-Wizard modellieren, um die Data Movement Modelle zu erzeugen Die Beschreibung von Methoden & Funktionen (Berechnungen) findet auf der Ebene der Attribute und verknüpft mit dem PDM mit einer Beschreibung der jeweiligen Methode in Pseudo-Code unter Nutzung des Source Expression -Editors statt (eine automatische Skript-Erzeugung ist nur für den Sybase Replication Server möglich) Generische Methoden für Tabellen / Attribute können in Pseudo-Code mit dem Business Rule -Editor unter Einsatz von sogenannten Business Rules beschrieben werden Dokumentation kann unter Einsatz des Report-Wizards als eigenständiger Bericht erzeugt werden (z.b. in HTML- oder RTF-Format), welche tw. auch kundenspezifisch konfigurierbar sind Der Mapping-Editor kann benutzt werden, um eine vorgängige Version des Data Movement Models aus bestehenden Datenbank- Strukturen (Mapping von Quell- und Ziel-Attributen) zu erzeugen - ist leider noch fehlerbehaftet und kann keinen Pseudo-Code der bestehenden Berechnungsmethoden erzeugen, da diese hier nicht dokumentiert sind Ein sog. Requirements-Modell unterstützt die Analyse von schriftlichen Anforderungen und verknüpft diese mit Design-Objekten der anderen Modelle; damit erhält man ein gut strukturiertes Dokument (z.b. Funktionsbeschreibung, Testpläne, Geschäftsanforderungen) mit der Möglichkeit, auf andere, bestehende Dokumente zu verweisen Empfohlene Vorgehensweise ist die Erzeugung eines neuen Data Movement Model (DMM) unter Nutzung des Mapping-Editors für das bereits bestehende Datenbank-Modell ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner 29

30 Best Practice der ifb group Empfehlungen für die Datenflussmodellierung (ETL Trail) Die Modellierung von Datenflüssen kann mit Erzeugung des Data Movement Modells (DMM) unter Einhaltung der folgenden Schritte einfach bewerkstelligt werden: Erzeugung eines Physischen Datenmodells (je ein Modell pro Datenquelle / Datenbank-Typ) Erzeugung einen neuen Data Movement Modells Nutzung des Mapping-Editors, um die Attribute von Quell- und Ziel-Datenbanken zu verknüpfen, basierend auf den jeweiligen Physischen Datenmodellen Beschreibung der jeweiligen Berechnungsmethoden in Pseudo-Code im Source Expression -Editor (dies ist eine Ersatzlösung, da SAP PowerDesigner derzeit die Dokumentation von Methoden und Funktionen noch nicht unterstützt) sowie Definition der Struktur der Ausgabe-Tabellen (d.h. alle Spalten, die im nächsten Schritt geladen werden sollen) Beschreibung aller generischen Methoden als Pseudo-Code im Business Rule -Editor Erzeugung eines Impact Analysis Modells für die notwendige Dokumentation zur Data Lineage Vor jeglicher Aktion an einem modellierten Objekt (z.b. Löschen einer Tabelle oder Änderung des Datentyps einer Spalte) soll eine Vorschau erfolgen, welche anderen Objekte davon beeinflusst werden (sog. Impakt-Analyse) sowie all jene Objekte identifiziert werden, die Teil der Definition des modellierten Objektes sind (sog. Lineage-Analyse) Es besteht auch die Möglichkeit, ein Impact Analysis Model (IAM) zu erzeugen und als separates Diagramm zu betrachten/speichern, damit alle Anpassungen über die Zeit nachvollziehbar bleiben Der Objekt-Browser unterstützt mit der Funktionalität Finde eine schnelle Suche/Anzeige für jedes modellierte Element (z.b. eine Berechnung) innerhalb des DMM-Diagramms ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner 30

31 Best Practice der ifb group Mögliche Einsatzbereiche für den SAP PowerDesigner Datenintegration Zentrale Sicht über den gemeinsamen Quell- und Ergebnisdatenhaushalt Einheitliche (auch gruppenweite) Sicht und Überleitbarkeit der Datenhaushalte Sicherstellung der Datenkompatibilität und -integrität für alle Abnehmer Unterstützung der Ablösung von IDV durch stärkere Automatisierung / Standardisierung der Produktionsstrecken Datenmodell, Methoden und Reporting Einheitliches und abgestimmtes Datenmodell (CDM für den Fachbereich und LDM für die IT) für die Datenintegrationsschichten Rechenregeln / Business Rules können in Pseudocode zentral abgebildet werden Standardisierung der verwendeten Kennzahlen und Berechnungsmethoden für alle Abnehmer (möglichst weit vorne in der Verarbeitungskette oder E-LT) Vereinfachung von Berichtswesen und Datenanalyse Möglichkeit einer einheitlichen Sicht für die Gesamtbanksteuerung Erhöhung der Flexibilität in Hinsicht auf neue regulatorische Anforderungen Laborumgebung Laborumgebung für ad-hoc Reporting und Datenanalysen, um strategische oder ad-hoc Auswertungen rasch und mit hoher Flexibilität direkt vom Fachbereich (ggf. auf einer Kopie der Datenbestände) umsetzen zu können ifb group - Fallbeispiele für den Einsatz von SAP PowerDesigner 31

32 Manfred Kulmitzer Global Head Business Technology ifb AG Schloßstraße Grünwald Deutschland Tel Fax Copyright 2014 ifb group and/or its affiliates. All rights reserved.

33 Thank you Steffen Daubenberger Solution Architect Banking Geschäftsbereich Financial Services SAP Deutschland AG & Co. KG Hasso-Plattner-Ring Walldorf T F M steffen.daubenberger@sap.com 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved.

34 2015 SAP SE oder ein SAP-Konzernunternehmen. Alle Rechte vorbehalten. Weitergabe und Vervielfältigung dieser Publikation oder von Teilen daraus sind, zu welchem Zweck und in welcher Form auch immer, ohne die ausdrückliche schriftliche Genehmigung durch SAP SE oder ein SAP-Konzernunternehmen nicht gestattet. SAP und andere in diesem Dokument erwähnte Produkte und Dienstleistungen von SAP sowie die dazugehörigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken der SAP SE (oder von einem SAP-Konzernunternehmen) in Deutschland und verschiedenen anderen Ländern weltweit. Weitere Hinweise und Informationen zum Markenrecht finden Sie unter Die von SAP SE oder deren Vertriebsfirmen angebotenen Softwareprodukte können Softwarekomponenten auch anderer Softwarehersteller enthalten. Produkte können länderspezifische Unterschiede aufweisen. Die vorliegenden Unterlagen werden von der SAP SE oder einem SAP-Konzernunternehmen bereitgestellt und dienen ausschließlich zu Informationszwecken. Die SAP SE oder ihre Konzernunternehmen übernehmen keinerlei Haftung oder Gewährleistung für Fehler oder Unvollständigkeiten in dieser Publikation. Die SAP SE oder ein SAP-Konzernunternehmen steht lediglich für Produkte und Dienstleistungen nach der Maßgabe ein, die in der Vereinbarung über die jeweiligen Produkte und Dienstleistungen ausdrücklich geregelt ist. Keine der hierin enthaltenen Informationen ist als zusätzliche Garantie zu interpretieren. Insbesondere sind die SAP SE oder ihre Konzernunternehmen in keiner Weise verpflichtet, in dieser Publikation oder einer zugehörigen Präsentation dargestellte Geschäftsabläufe zu verfolgen oder hierin wiedergegebene Funktionen zu entwickeln oder zu veröffentlichen. Diese Publikation oder eine zugehörige Präsentation, die Strategie und etwaige künftige Entwicklungen, Produkte und/oder Plattformen der SAP SE oder ihrer Konzernunternehmen können von der SAP SE oder ihren Konzernunternehmen jederzeit und ohne Angabe von Gründen unangekündigt geändert werden. Die in dieser Publikation enthaltenen Informationen stellen keine Zusage, kein Versprechen und keine rechtliche Verpflichtung zur Lieferung von Material, Code oder Funktionen dar. Sämtliche vorausschauenden Aussagen unterliegen unterschiedlichen Risiken und Unsicherheiten, durch die die tatsächlichen Ergebnisse von den Erwartungen abweichen können. Die vorausschauenden Aussagen geben die Sicht zu dem Zeitpunkt wieder, zu dem sie getätigt wurden. Dem Leser wird empfohlen, diesen Aussagen kein übertriebenes Vertrauen zu schenken und sich bei Kaufentscheidungen nicht auf sie zu stützen SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. Customer 34