Aufbau eines neuen Data Warehouse

Aufbau eines neuen Data Warehouse

case study - data warehouse
Herausforderungen

Die Pekao Bank Hipoteczny und die Bank Pekao stellen unabhängig voneinander Hypotheken aus. Ihre Registrierung und Wartung erfolgen in getrennten Systemen. Seit September 2020 hat die Pekao Group damit begonnen, Portfolios von Hypothekendarlehen, die zuvor von der Bank Pekao S.A. gewährt wurden, sukzessive an Pekao Bank Hipotecznego S.A zu übertragen. Kredite nach der Übertragung werden weiterhin wie bisher in den Systemen der Bank Pekao abgewickelt — sie sind jedoch in der Bilanz der Bank Pekao BH enthalten und dort ausgewiesen.

Die Bank betrieb ein Data Warehouse mit begrenztem Umfang, das hauptsächlich Finanzdaten enthielt. Es erfüllte jedoch nicht viele der Anforderungen, die für das reibungslose Funktionieren der Bank erforderlich waren. 2018 traf die Pekao Bank Hipoteczny Entscheidungen über die Notwendigkeit, ein neues Data Warehouse zu implementieren, das Daten aus mehreren neuen Quellsystemen — sowohl von der Pekao Bank Hipoteczny als auch vor allem von der Bank Pekao — enthalten wird und einen erheblich erweiterten Anwendungsbereich hatte.

Lösungen

Im Rahmen des Projekts wurde ein 3-stufiges Data Warehouse bestehend aus:

  • Bühnenebene für die temporäre Speicherung von Daten, die direkt aus Quelldatenbanken und externen Dateien abgerufen werden
  • DWH-Ebene, die in einem relationalen Modell gemäß der Immon-Methodik mit vollständiger Datenversionierung erstellt wurde, in der Daten aus verschiedenen Systemen gesammelt und in gemeinsamen Tabellen gruppiert werden,
  • Ebenen von Data Mart-Themenbereichen, die in Faktentabellen und Dimensionstabellen organisiert sind, sodass die Daten für Benutzer auf bequemste Weise zugänglich sind und dieser Zugriff so schnell wie möglich erfolgt.

Eine technische Metadatenebene für Energieprozesse wurde ebenfalls erstellt, die Tabellen zur Steuerung des Energieprozesses, Pakete für die Stromversorgung einzelner Ebenen und Tabellen zur Protokollierung von ETL-Prozessen umfasst.

  • Das Lager wird von vier eigenen Systemen von Pekao BH und dem Bank Pekao-System betrieben, aus dem Daten in Form von Flatfiles ausgegeben werden.
  • Im Warehouse werden 3 Kontopläne unterstützt und es besteht die Möglichkeit, Anpassungen für jeden von ihnen zu laden. Zu diesem Zweck wurde in Phyton eine spezielle Anwendung erstellt.
  • Das Implementierungsteam führte Schulungen für das IT-Team von Pekao BH durch, das sich um den Großhändler kümmert.

Es ist geplant, Power BI in Zukunft zu implementieren.

Auswirkungen
  • Eine Informationsquelle für alle Unternehmensdaten.
  • Die von der NBP und der KNF geforderte gemeinsame Berichterstattung anhand der in den Systemen beider Banken enthaltenen Daten.
  • Bietet Zugriff auf viele neue Datenbereiche im Vergleich zum alten Warehouse.
  • Einfacher Zugriff für Geschäftsanwender auf die im Warehouse gesammelten Daten, indem eine Data Marts-Ebene erstellt wird.
  • Dank der Vielzahl von Daten, die in der DWH-Ebene des Lagers enthalten sind, ist es möglich, die Data Mart-Ebene mit neuen Funktionen anzureichern.
Angewandte Technologien und Tools

Das Data Warehouse wurde auf der Oracle-Plattform mit dem GIT-Tool für die Codeversionierung implementiert.

Klient: Pekao Hypothekenbank

Die Pekao Bank Hipoteczny wurde 1999 gegründet, ursprünglich als Teil der BPH-Gruppe. Seit 2007 trägt sie den aktuellen Namen und gehört zur Pekao-Gruppe. Dies ist eine Spezialbank, die sich mit Hypothekendarlehen für Wohn- oder Geschäftszwecke befasst. Neben der Vergabe von Wohnungsbaudarlehen finanziert die Bank Gewerbeimmobilien im ganzen Land. Die Finanzierungsquelle für die Kreditvergabe der Bank sind Mittel, die auf dem Kapitalmarkt aufgebracht werden, auch durch die Ausstellung von Pfandbriefen.

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