Das Enterprise Warehouse der Landesbank Baden-Württemberg

Strategische dispositive Plattform für Erfolg im verschärften Bankenwettbewerb

Mit steigendem Wettbewerbsdruck im Bankensektor haben sich auch die Anforderungen an die Geldinstitute verschärft: Ein hohes Maß an Kundennähe, Flexibilität und Reaktionsvermögen sowie der unternehmensweite Zugriff auf detaillierte Führungsinformationen gehören zu den entscheidenden Erfolgsfaktoren. Für diese Aufgaben setzt die Landesbank Baden- Württemberg (LBBW) SAS als strategische dispositive Plattform ein.

Die SAS Lösungen für Data Integration, Data Warehousing, Data Mining, OLAP sowie Query und Reporting nutzt die Bank für vielfältige Anwendungsbereiche wie Customer Relationship Management (CRM), eCRM, Controlling und Geldwäscheerkennung. Kernstück der dispositiven Plattform ist das mit SAS realisierte Enterprise Warehouse der LBBW.

Wir haben die Lösungen aller namhaften Anbieter geprüft. Die Entscheidung für SAS fiel aufgrund der Plattformunabhängigkeit. Wichtig waren zudem das komplette SAS Lösungsangebot, von der Datenextraktion bis hin zum Frontend-System, die herausragende Qualität der Analyse-Tools sowie die durchgängige Prozessbegleitung.

Fabian Döring
Projektmanager IT/Organisation, LBBW

Die Aufgabe

Bisher arbeitete die LBBW mit verschiedenen Reporting- und Analyselösungen, die von den Fachabteilungen genutzt wurden. Diese Tools griffen direkt auf die operativen Daten des Unternehmens in DB2 oder IMS zu. Dabei stellte sich im Laufe der Zeit zunehmend heraus, dass die Datenqualität für die ständig wachsenden Anforderungen nicht ausreichte.

Deswegen entschied sich die LBBW, ein Enterprise Warehouse aufzubauen, in das die operativen Daten des Geldinstituts einfließen sollten. Ziel war es, so eine konsistente Datenbasis für alle erforderlichen Analysen und Reportingaufgaben zu erhalten. Hierfür sollten verschiedene themenorientierte Data Marts zum Einsatz kommen.

Die Lösung

Das Enterprise Warehouse der LBBW ist als Mehrschichten-Modell aufgebaut:

  • Enterprise Warehouse
    Auf einem Mainframe erfolgt das Extrahieren der Daten aus DB2-Tabellen, IMS-Daten und Flatfiles. Im Anschluss daran werden die Daten bereinigt, transformiert und in einem Enterprise Warehouse abgelegt. Diese Schritte werden mithilfe der SAS Data Integration-Lösung realisiert. Aus dem Enterprise Warehouse werden dann die verschiedenen Data Marts, die auf einer SUN E4500 liegen, befüllt.
  • Data Marts
    Für die unterschiedlichen Analyseaufgaben hat die LBBW mehrere themenorientierte Data Marts eingerichtet. Dabei befindet sich das System kontinuierlich im Ausbau, so dass ständig weitere Data Marts hinzukommen. Die größten Data Marts gibt es für die Bereiche Controlling, Database Marketing und Kampagnenmanagement. Darüber hinaus kommen Data Marts bei sehr spezifischen Anwendungen zum Einsatz, beispielsweise für die Erkennung von Geldwäsche, innerhalb einer Compliance-Lösung oder dem Web-basierten Management-Informationssystem des Vertriebs. In den Data Marts erfolgt die komplette Historisierung der Daten. Die Daten werden in SAS gehalten - je nach Bedarf in relationalen Tabellen oder in multidimensionalen Datenbanken. Die Tabellen und Würfel einiger Anwendungen, die schnell verfügbar und gegen unbefugten Zugriff abgesichert sein müssen (Controlling und Compliance), liegen auf einem SAS SPDServer, der insbesondere Parallelverarbeitung unterstützt.
  • Metadaten
    Die Metadaten für das Enterprise Warehouse und die Data Marts werden in eigenen Repositories erzeugt und verwaltet.
  • Data Warehouse-Prozessmanagement
    Alle ETL-Prozesse werden mit dem SAS/Warehouse Administrator®, der Data Warehouse-Prozessmanagement- Lösung von SAS, erzeugt, gesteuert und dokumentiert. Dabei kommen für das Erstellen neuer Data Marts kontinuierlich neue ETL-Prozesse hinzu. Die einzelnen Transformationsschritte können sowohl mit SQL als auch mit der SAS Transformation Language umgesetzt werden.
  • Business Intelligence-Anwendungen
    Auf den Data Marts setzen die verschiedenen SAS basierten Anwendungen für OLAP, Query und Reporting oder Data Mining auf. Sie sind entsprechend der spezifischen Anforderungen entweder nach dem Clientserver-Modell oder Web-basiert aufgebaut.

 

Business Thema

Unternehmensweiter Zugriff auf detaillierte Führungsinformationen.

Lösung

Enterprise Warehouse

Produkte

  • SAS Data Integration
  • SAS Data Warehousing
  • SAS Data Mining
  • OLAP
  • Query und Reporting


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The results illustrated in this article are specific to the particular situations, business models, data input, and computing environments described herein. Each SAS customer’s experience is unique based on business and technical variables and all statements must be considered non-typical. Actual savings, results, and performance characteristics will vary depending on individual customer configurations and conditions. SAS does not guarantee or represent that every customer will achieve similar results. The only warranties for SAS products and services are those that are set forth in the express warranty statements in the written agreement for such products and services. Nothing herein should be construed as constituting an additional warranty. Customers have shared their successes with SAS as part of an agreed-upon contractual exchange or project success summarization following a successful implementation of SAS software. Brand and product names are trademarks of their respective companies.

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