Als Teil eines ETRM Operations and Development Team wurde ein Projekt bei einem der größten deutschen Energiekonzerne unterstützt.
Ein Großteil von den im Core DWH laufenden periodischen SAS Datenlieferungsprozessen sind leider nicht produktiv. D.h. sie laufen außerhalb der modernen Corporate-Landschaft, also ohne automatisiertes Scheduling, Ticketing und offizielles Support im Fehlerfall etc. Das erfordert, dass diese zum Teil auch kritischen (z.B. aus regulatorischer Sicht) periodischen Prozesse beim Laufen überwacht werden. Diese Prozesse laufen wöchentlich, monatlich, zum Quartal usw. insbesondere an Sonn- und Feiertagen. Die Tätigkeit beinhaltet:
Mit der Einführung von DSGVO innerhalb Europa zum 25.05.2018 müssten auch alle im SAS Datawarehouse gespeicherten Daten im Einklang mit der neuen Gesetzgebung gebracht werden. Das ist keine triviale Aufgabe gewesen, auf Grund der Vielzahl von verschiedenen Systemen und Datenlieferungsprozesse, sowie das Alter von manchen Prozessen. Des Weiteren müssten alle Anpassungen mit den zuständigen Fachbereichen abgestimmt werden, die zum Teil Rechte und auch den Zugriff über viele historische Daten aufgeben mussten. In manchen Fällen hat die Anpassung von produktiven Prozessen in Bezug auf DSGVO Projekte von über 100 Personentagen erfordert.
Die Schufa stellt Unternehmen bei der Anbahnung von Geschäftsabschlüssen Informationen zur Bonität des Kunden anhand einer Vielzahl von Merkmalen bereit, die z.B. in eine Kreditentscheidung mit einfließen. Andererseits meldet das Unternehmen Veränderungen in den Merkmalen an das Unternehmen zurück. Im Laufe der Zeit ergeben sich jedoch Abweichungen zwischen den beim Unternehmen gespeicherten Daten und denjenigen bei der Schufa, welche zu Kundenbeschwerden führen können. Das kann jedoch die Reputation des Unternehmens beeinträchtigen. Deswegen wurde mit der Schufa ein jährlicher Datenabgleich vereinbart, um die Konsistenz der Daten in beiden Systemen zu gewährleisten. Dieser Abgleich bezieht sich jeweils auf unterschiedliche Merkmale. Das SAS Datawarehouse wird für die Erstellung der Inventur herangezogen. Im Einzelnen beinhaltete das:
Es gibt eine Reihe von alten “Legacy” SAS Prozessen, die von den Fachbereichen der Bank selbst entwickelt wurden. Diese sind leider ungeeignet in die produktive Corporate Landschaft direkt deployed zu werden. Ein großes Problem dabei ist zum Beispiel die Inkompatibilität mit einem automatisierten Scheduling-System (z.B. Control-M), das zum Teil eine aufwendige Anpassung erfordert. Des Weiteren sind diese alten SAS-Programme angesichts der aktuellen Corporate Programmierungs- und Deployment-Richtlinien anpassungsbedürftig. Ein großes Thema ist dabei häufig die Einhaltung der zum Teil gesetzlich vorgegebenen Datenspeicherungsfristen bzw. das Housekeeping. Zum Teil müssen diese Prozesse komplett neu programmiert werden. Im Wesentlichen beinhaltet dies:
In einem großen, „historisch gewachsenen“ Datawarehouse System verliert man oft den Überblick über die gespeicherten Daten. Manchmal kommt es vor, dass auch Daten und ganze Prozesse bzw. Lieferketten dupliziert werden. Dabei entstehen unnötige Datenredundanzen. Ziel des Projektes war ein bereichsübergreifendes Data-Lineage über eine Reihe von im DWH gespeicherten Daten zu erstellen, anhand von automatischer Auswertung der zuständigen SAS Programme, Metadaten, Logdateien etc. Das sollte unter Einsatz des Tools InfoSphere Information Governance Catalog der Firma IBM erfolgen. Das Projekt beinhaltete:
Eine Reihe von Systemen liefert ihre Daten an das SAS Datawarehouse und stellt diese der Fachabteilungen zur Verfügung zwecks Analyse, Regelwerkevaluierung, Erfüllung von regulatorischen Anforderungen, Reporting etc. Ein wichtiges Teil davon sind die Daten der verschiedenen Kredit-Entscheidungssysteme sowie (online) Kredit-Antragssysteme. Diese sind vor allem aus regulatorischer Sicht sehr wichtig. Bei jeder Änderung eines Moduls dieser Systeme (z.B. die Einführung einer neuen von EZB vorgeschriebenen Score-Karte) müssen die Auswirkungen auf das DWH überprüft werden und gegebenenfalls die DWH Datenlieferungsprozesse bzw. deren Schnittstellen angepasst werden.
Prüfungen von externen Auditoren (PwC, Deloitte etc.) sowie Prüfungen aufgrund regulatorischer Anforderungen (BaFin, EZB, Bundesbank, EdB etc.) finden regelmäßig statt. Dabei müssen Daten aus allen Kernbankensystemen abhängig von den Anforderungen der Auditoren extrahiert werden. In der Regel müssen die folgenden Schritte durchgeführt werden:
Beispiele für solche externe Prüfungen:
Tätig als Experte für diverse Core DWH Prozesse, third-level support und andere Incidents, die im Corporate Tool zur Verwaltung von Serviceanfragen aufgezeichnet wurden.
Das Projekt wurde von der Versicherungsabteilung initiiert und bezog sich auf die entweder durch den Kunden oder durch die Bank vorzeitig gekündigte RSVs (Restschuldversicherungen). Im Falle der Kündigung einer RSV ist die Rückerstattung für den Kunden unter Berücksichtigung der gesetzlichen Regelungen zu berechnen. Dies geschieht durch den Versicherer, der monatliche Listen an die Versicherungsabteilung liefert, die Einzelheiten zu den Verträgen und der entsprechenden Rückerstattungen enthalten. Aufgrund einer Audit-Anforderung muss die Bank jedoch eine interne Prüfungsmöglichkeit einrichten, um die von dem Drittanbieter berechneten Rückerstattungen zu validieren. Es wurde beschlossen, die bereits vorhandenen Daten im Datawarehouse, in dem alle Versicherungsverträge gespeichert sind, für die Neuberechnung der Rückerstattungen zu verwenden und sie mit den vom Versicherer berechneten Werten zu vergleichen. Diese Validierung sollte als ein periodischer monatlicher Prozess produktiv gesetzt werden.
Weiterbildung
04/2015 - 04/2015
SAS Programmierung 2: Datenmanagement im Data Step
01/2011 - 06/2014
Sprachkurs English B2 Business
01/2012 - 01/2012
IT?Project Management ? Modul B
10/2011 - 10/2011
IT?Project Management ? Modul A
07/2011 - 07/2011
SAS Makrosprache 1: Grundlagen
12/2010 - 12/2010
SAS Programmierung 1: Grundlagen
Erfahrungen
Entwicklungsumgebungen und Tools:
Als Teil eines ETRM Operations and Development Team wurde ein Projekt bei einem der größten deutschen Energiekonzerne unterstützt.
Ein Großteil von den im Core DWH laufenden periodischen SAS Datenlieferungsprozessen sind leider nicht produktiv. D.h. sie laufen außerhalb der modernen Corporate-Landschaft, also ohne automatisiertes Scheduling, Ticketing und offizielles Support im Fehlerfall etc. Das erfordert, dass diese zum Teil auch kritischen (z.B. aus regulatorischer Sicht) periodischen Prozesse beim Laufen überwacht werden. Diese Prozesse laufen wöchentlich, monatlich, zum Quartal usw. insbesondere an Sonn- und Feiertagen. Die Tätigkeit beinhaltet:
Mit der Einführung von DSGVO innerhalb Europa zum 25.05.2018 müssten auch alle im SAS Datawarehouse gespeicherten Daten im Einklang mit der neuen Gesetzgebung gebracht werden. Das ist keine triviale Aufgabe gewesen, auf Grund der Vielzahl von verschiedenen Systemen und Datenlieferungsprozesse, sowie das Alter von manchen Prozessen. Des Weiteren müssten alle Anpassungen mit den zuständigen Fachbereichen abgestimmt werden, die zum Teil Rechte und auch den Zugriff über viele historische Daten aufgeben mussten. In manchen Fällen hat die Anpassung von produktiven Prozessen in Bezug auf DSGVO Projekte von über 100 Personentagen erfordert.
Die Schufa stellt Unternehmen bei der Anbahnung von Geschäftsabschlüssen Informationen zur Bonität des Kunden anhand einer Vielzahl von Merkmalen bereit, die z.B. in eine Kreditentscheidung mit einfließen. Andererseits meldet das Unternehmen Veränderungen in den Merkmalen an das Unternehmen zurück. Im Laufe der Zeit ergeben sich jedoch Abweichungen zwischen den beim Unternehmen gespeicherten Daten und denjenigen bei der Schufa, welche zu Kundenbeschwerden führen können. Das kann jedoch die Reputation des Unternehmens beeinträchtigen. Deswegen wurde mit der Schufa ein jährlicher Datenabgleich vereinbart, um die Konsistenz der Daten in beiden Systemen zu gewährleisten. Dieser Abgleich bezieht sich jeweils auf unterschiedliche Merkmale. Das SAS Datawarehouse wird für die Erstellung der Inventur herangezogen. Im Einzelnen beinhaltete das:
Es gibt eine Reihe von alten “Legacy” SAS Prozessen, die von den Fachbereichen der Bank selbst entwickelt wurden. Diese sind leider ungeeignet in die produktive Corporate Landschaft direkt deployed zu werden. Ein großes Problem dabei ist zum Beispiel die Inkompatibilität mit einem automatisierten Scheduling-System (z.B. Control-M), das zum Teil eine aufwendige Anpassung erfordert. Des Weiteren sind diese alten SAS-Programme angesichts der aktuellen Corporate Programmierungs- und Deployment-Richtlinien anpassungsbedürftig. Ein großes Thema ist dabei häufig die Einhaltung der zum Teil gesetzlich vorgegebenen Datenspeicherungsfristen bzw. das Housekeeping. Zum Teil müssen diese Prozesse komplett neu programmiert werden. Im Wesentlichen beinhaltet dies:
In einem großen, „historisch gewachsenen“ Datawarehouse System verliert man oft den Überblick über die gespeicherten Daten. Manchmal kommt es vor, dass auch Daten und ganze Prozesse bzw. Lieferketten dupliziert werden. Dabei entstehen unnötige Datenredundanzen. Ziel des Projektes war ein bereichsübergreifendes Data-Lineage über eine Reihe von im DWH gespeicherten Daten zu erstellen, anhand von automatischer Auswertung der zuständigen SAS Programme, Metadaten, Logdateien etc. Das sollte unter Einsatz des Tools InfoSphere Information Governance Catalog der Firma IBM erfolgen. Das Projekt beinhaltete:
Eine Reihe von Systemen liefert ihre Daten an das SAS Datawarehouse und stellt diese der Fachabteilungen zur Verfügung zwecks Analyse, Regelwerkevaluierung, Erfüllung von regulatorischen Anforderungen, Reporting etc. Ein wichtiges Teil davon sind die Daten der verschiedenen Kredit-Entscheidungssysteme sowie (online) Kredit-Antragssysteme. Diese sind vor allem aus regulatorischer Sicht sehr wichtig. Bei jeder Änderung eines Moduls dieser Systeme (z.B. die Einführung einer neuen von EZB vorgeschriebenen Score-Karte) müssen die Auswirkungen auf das DWH überprüft werden und gegebenenfalls die DWH Datenlieferungsprozesse bzw. deren Schnittstellen angepasst werden.
Prüfungen von externen Auditoren (PwC, Deloitte etc.) sowie Prüfungen aufgrund regulatorischer Anforderungen (BaFin, EZB, Bundesbank, EdB etc.) finden regelmäßig statt. Dabei müssen Daten aus allen Kernbankensystemen abhängig von den Anforderungen der Auditoren extrahiert werden. In der Regel müssen die folgenden Schritte durchgeführt werden:
Beispiele für solche externe Prüfungen:
Tätig als Experte für diverse Core DWH Prozesse, third-level support und andere Incidents, die im Corporate Tool zur Verwaltung von Serviceanfragen aufgezeichnet wurden.
Das Projekt wurde von der Versicherungsabteilung initiiert und bezog sich auf die entweder durch den Kunden oder durch die Bank vorzeitig gekündigte RSVs (Restschuldversicherungen). Im Falle der Kündigung einer RSV ist die Rückerstattung für den Kunden unter Berücksichtigung der gesetzlichen Regelungen zu berechnen. Dies geschieht durch den Versicherer, der monatliche Listen an die Versicherungsabteilung liefert, die Einzelheiten zu den Verträgen und der entsprechenden Rückerstattungen enthalten. Aufgrund einer Audit-Anforderung muss die Bank jedoch eine interne Prüfungsmöglichkeit einrichten, um die von dem Drittanbieter berechneten Rückerstattungen zu validieren. Es wurde beschlossen, die bereits vorhandenen Daten im Datawarehouse, in dem alle Versicherungsverträge gespeichert sind, für die Neuberechnung der Rückerstattungen zu verwenden und sie mit den vom Versicherer berechneten Werten zu vergleichen. Diese Validierung sollte als ein periodischer monatlicher Prozess produktiv gesetzt werden.
Weiterbildung
04/2015 - 04/2015
SAS Programmierung 2: Datenmanagement im Data Step
01/2011 - 06/2014
Sprachkurs English B2 Business
01/2012 - 01/2012
IT?Project Management ? Modul B
10/2011 - 10/2011
IT?Project Management ? Modul A
07/2011 - 07/2011
SAS Makrosprache 1: Grundlagen
12/2010 - 12/2010
SAS Programmierung 1: Grundlagen
Erfahrungen
Entwicklungsumgebungen und Tools:
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