Einfaches und modernes Datenmanagement für Risikoberichte
Als Spezialist der gewerblichen Immobilienfinanzierung ist die Deutsche Hypo eine der traditionsreichsten und renommiertesten Pfandbriefbanken in Deutschland. 1872 wurde das Unternehmen von Berliner Kaufleuten und Bankiers als Deutsche Hypothekenbank gegründet.
Durch neue Auflagen der Bankenaufsicht in Bezug auf die Risikoberichtserstattung (BCBS 239), müssen Banken einige Ihrer Prozesse optimieren. Das Regelwerk 239 des Basel Committee on Banking Supervision (BCBS) fordert „Grundsätze für die effektive Aggregation von Risikodaten und die Risikoberichterstattung“. Mit dieser neuen Umsetzung sollen Banken Risikodaten in hoher Qualität, zeitnah und flexibel auswerten können.
Data Vault 2.0
Mit Data Vault 2.0 als modernes Datenmodellierungsverfahren hat sich die Deutsche Hypo das Ziel gesetzt stabile, performante Datenbewirtschaftungsprozesse, Datenkontrolle und Auswertbarkeit zu erreichen. Der erste Schritt dahin war der Ausbau des integrierten Data Warehouse nach Data Vault 2.0. Außerdem wurde die Auswertungsschicht mit dem Integrationswerkzeug Talend DI und Datenbankknowhow verwirklicht. Die Umsetzung erfolgte dabei nach modernen agilen Projektmanagementverfahren nach SCRUM.
Durch die Vereinigung der Mechanismen nach Data Vault 2.0 und den Banken-spezifischen Anforderungen an die Prozessautomatisierung entstand somit eine gut integrierte BI-Lösung. Der kontinuierliche Ausbau des Data Warehouses und die Automatisierung der Datenqualitätsprüfungen wird gleichzeitig zur Herausforderung und Lösung.

Warum cimt ag?
Neben dem Kernauftrag des Ausbaus des DWH konnten auch Automatisierungen von Datenqualitätsprüfungen umgesetzt werden. „Die cimt ag unterstützt unsere Data Warehouse-Strategie mit ETL-best practices, fundierten Data Vault Kenntnissen, mit pragmatischen SQL-Lösungen und neuerdings mit Tableau Expertise“ so Dr. Carsten Steinhoff weiter.
OIiver Fromm, Partner & Prokurist der cimt ag ergänzt: „Die Deutsche Hypothekenbank ist ein Kunde mit spannenden Herausforderungen, modernen und damit sehr attraktivem Toolstack im Bereich Business Intelligence & Data Warehouse und einem tollen Teamspirit.“
Warum Talend?
Die flexible Anpassbarkeit und Wartung durch das grafisch-orientierte ETL-Jobdesign spielte die entscheidende Rolle für den Einsatz von Talend DI. „Mit dem Anwachsen der Datenhistorie sahen wir uns auch mit neuen Herausforderungen an die performante Auswertbarkeit konfrontiert, denen wir mit der Kombination von Talend DI und modernen Architektur-Mustern erfolgreich begegnen“, so Steinhoff.
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