Business Intelligence Beratung &
Data Warehouse Architektur
Vom Datensilo zur Single Source of Truth: Wir bauen die Dateninfrastruktur, die Banken für modernes Reporting und regulatorische Compliance benötigen.
Das Fundament für Reporting und Steuerung
Banken sitzen auf enormen Datenmengen, doch oft liegen diese isoliert in Kernbankensystemen, Handelssystemen oder Excel-Tabellen. Ohne eine zentrale Integrationsschicht ist ein konsistentes Berichtswesen unmöglich. Unsere BI-Beratung zielt darauf ab, diese Datenströme zu harmonisieren.
Wir verstehen Business Intelligence nicht nur als Erstellung bunter Dashboards, sondern als harte Infrastruktur-Arbeit: Die Extraktion (ETL) aus Quellsystemen, die Historisierung im Data Warehouse und die Bereitstellung qualitätsgesicherter Daten für das Meldewesen und die Risikosteuerung. Unsere technische Umsetzung stützt sich auf etablierte Werkzeuge wie IBM DataStage, Informatica PowerCenter und SAS – kombiniert mit der Flexibilität von SQL und Python für individuelle Anforderungen.
Datenqualität als regulatorische Pflicht
Aufsichtsrechtliche Anforderungen wie BCBS 239 (Risk Data Aggregation) machen eine saubere Datenarchitektur zur Pflicht. Die Aufsicht verlangt nicht nur korrekte Zahlen, sondern den Nachweis der Data Lineage: Woher kommt der Wert? Wie wurde er transformiert?
Eine durchdachte, granulare BI-Architektur schafft die Grundlage, um hochkomplexe Meldungen wie FinRep, AnaCredit oder künftig IReF vollständig automatisiert und fehlerfrei zu erstellen – ohne ressourcenfressende manuelle Eingriffe. Wir verbinden Ihre IT-Welt mit den fachlichen Anforderungen aus Risikomanagement und Finance.
Unser Technologie-Stack
Wir setzen auf bewährte Enterprise-Technologien, die im Bankensektor Standard sind – ergänzt durch moderne Werkzeuge für maximale Flexibilität:
IBM DataStage
Enterprise ETL-Tool für hochvolumige Datenintegration. Parallelisierte Verarbeitung und robustes Job-Scheduling.
Informatica
PowerCenter sowie cloud-native Ansätze (IICS / IDMC) für unternehmensweite Datenintegration, Data Quality und Master Data Management.
SQL & Python
Flexible Werkzeuge für individuelle Transformationen, Datenvalidierung und die Anbindung spezieller Schnittstellen.
SAS
Datenmanagement und Analytics-Plattform, insbesondere für Risikodaten und regulatorische Berechnungen im Bankumfeld.
DWH-Architektur für Banken
Ein Data Warehouse für Banken muss regulatorische, risiko- und finanzbezogene Daten in einer konsistenten Architektur vereinen. Ob klassische Enterprise-DWH-Architektur, moderner Data-Lakehouse-Ansatz oder der Weg hin zu einem Data Mesh: Wir designen mehrstufige Datenlandschaften, die den strengen regulatorischen Anforderungen des Bankensektors gerecht werden:
Staging Layer
Datenextraktion
Rohdaten aus Quellsystemen (Kernbank, SAP, Treasury, externe Daten) werden 1:1 extrahiert und historisiert. Grundlage für eine lückenlose Historisierung und Data Lineage.
Core Layer
Integration & Normalisierung
Daten werden bereinigt, transformiert und in ein einheitliches Datenmodell überführt. Die Single Source of Truth für alle nachgelagerten Verwendungen.
Data Marts
Fachliche Bereitstellung
Spezialisierte Datenschichten für Meldewesen, Risikomanagement, Accounting und Management Reporting.
Unsere Leistungen: Data Engineering & Analytics
- Data Warehouse Architektur (DWH): Design und Implementierung skalierbarer Datenschichten (Staging, Core, Marts). Wir bauen Ihre zentrale Datenbasis als Single Source of Truth.
- ETL-Entwicklung & Datenintegration: Entwicklung performanter Ladeprozesse (Extract, Transform, Load). Wir binden heterogene Quellen an und sorgen für automatisierte Fehlerbehandlung und Historisierung.
- Data Governance & Lineage: Etablierung von Data Quality Gates. Wir machen Datenflüsse transparent und dokumentieren die Herkunft jeder Kennzahl (Audit Trail für die Aufsicht).
- Meldewesen-Schnittstellen: Nahtlose Anbindung des DWH an Standardsoftware wie BAIS, ABACUS360 oder OneSumX. Wir liefern die Daten im benötigten Format („Melde-Ready").
- Management Reporting: Aufbau von Dashboards für die interne Steuerung. Wir bereiten Finanz- und Risikodaten so auf, dass Entscheidungen auf Tagesbasis getroffen werden können.
IReF & BIRD – Der Paradigmenwechsel
Die EZB stellt das Reporting um: Ab 2029 soll IReF die statistischen Meldepflichten vereinheitlichen. Die Anforderungen an die Datenarchitektur sind immens. Wir nutzen die Vorlaufzeit und machen Ihre Systeme jetzt „IReF-Ready".
Häufige Fragen zur BI-Beratung
Was ist ein Data Warehouse und warum braucht eine Bank eines?
Ein Data Warehouse (DWH) ist eine zentrale Datenplattform, die Informationen aus verschiedenen Quellsystemen (Kernbanksystem, Treasury, SAP, Kreditrisiko) zusammenführt, historisiert und qualitätsgesichert bereitstellt. Für Banken ist ein DWH unverzichtbar: Es bildet die Grundlage für regulatorisches Reporting (FinRep, CoRep), Risikomanagement (BCBS 239) und die interne Banksteuerung.
Was ist der Unterschied zwischen ETL und ELT?
Bei ETL (Extract, Transform, Load) werden Daten vor dem Laden in das Ziel transformiert – klassisch in Tools wie IBM DataStage oder Informatica PowerCenter. Bei ELT (Extract, Load, Transform) werden Rohdaten zunächst geladen und erst im Zielsystem transformiert – typisch für moderne Cloud-Data-Platforms (z.B. Snowflake, BigQuery). Wir beherrschen beide Ansätze und wählen je nach Infrastruktur und Anforderung die optimale Strategie.
Mit welchen ETL-Tools und Datenbanken arbeiten Sie?
Unsere Kernkompetenz liegt bei IBM DataStage und Informatica PowerCenter – den im Bankensektor am weitesten verbreiteten ETL-Tools. Ergänzend setzen wir SQL und Python für individuelle Transformationen ein. Bei Datenbanken haben wir tiefe Erfahrung mit Oracle, DB2, SQL Server sowie modernen Cloud-DWH-Lösungen. Entscheidend ist nicht das Tool, sondern das saubere Datenmodell.
Wie stellen Sie die Datenqualität im Data Warehouse sicher?
Wir implementieren Quality Gates direkt im ETL-Prozess: Daten, die fachliche Regeln verletzen (z.B. fehlende ISIN, negativer Zins, inkonsistente Stichtage), werden automatisch ausgesteuert und müssen korrigiert werden, bevor sie ins Core-Warehouse gelangen. Ergänzend etablieren wir Reconciliation-Prozesse, die Quelldaten mit DWH-Beständen abgleichen.
Können Sie Daten aus Legacy-Systemen (Mainframe) extrahieren?
Ja. Gerade in Banken sind Host-Systeme (Mainframes, z.B. IBM zOS) noch weit verbreitet. Wir bauen Schnittstellen, die diese Daten sicher extrahieren, normalisieren und in eine moderne DWH-Architektur überführen, ohne den laufenden Betrieb zu gefährden. Das schließt Batch-Extraktion ebenso ein wie Changed Data Capture (CDC) für zeitnahe Datenlieferung.
Wie lange dauert ein Data-Warehouse-Projekt typischerweise?
Das hängt stark vom Scope ab. Eine gezielte Erweiterung (z.B. Anbindung eines neuen Quellsystems oder Aufbau eines Risk Data Mart) kann in 2–4 Monaten umgesetzt werden. Größere Architektur-Projekte (Neuaufbau Core-Warehouse, Cloud-Migration) erstrecken sich über 6–12 Monate. Wir arbeiten agil in Sprints und liefern früh erste Ergebnisse.
Setzen Sie auch Cloud-Technologien für das DWH ein?
Ja, wir beraten sowohl zu On-Premise- als auch zu Cloud-DWH-Strategien. Im regulierten Bankumfeld ist die Cloud-Migration kein reines IT-Projekt, sondern primär eine Frage von IT-Sicherheit und Compliance (DORA, BAIT, Auslagerungsmanagement). Wir helfen nicht nur bei der technischen Implementierung der ETL-/ELT-Prozesse, sondern stellen sicher, dass Ihre Cloud-Architektur den strengen Prüfungsstandards der Aufsicht standhält.
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