Projektname: Green Field Project - Aufbau einer Reportingplattform
Kunde: S Broker - der Online-Broker der Sparkassen-Finanzgruppe und ein Tochterunternehmen der DekaBank, des Wertpapierhauses der Sparkassen. Beim S Broker können Kundinnen und Kunden ihre Wertpapiergeschäfte unkompliziert und preiswert selbst in die Hand nehmen – zu jeder Zeit und an jedem Ort. Über die Online-Brokerage-Plattform können Wertpapiere wie Aktien, Investmentfonds, ETFs, Anleihen und Zertifikate gehandelt werden. Auch die Sparplan-Anlage ist möglich. Darüber hinaus bietet der S Broker eine der größten deutschen Direkthandelsplattformen, eine professionelle Handelssoftware für besonders anspruchsvolle Traderinnen und Trader sowie vielfältige Informationsangebote, die bei einer fundierten Anlageentscheidung helfen.
Branche: Finanzbranche
Technologien im Einsatz:
- SQL Server
- SSIS
- SSAS
- Power BI Report Server
- Power BI Desktop
- Gitlab
- Jenkins
Ausgangslage und Painpoints des Kunden
Warum möchte der Kunde eine andere Lösung?
S Broker, ein führender Akteur im Finanzsektor, stand vor der Herausforderung, seine bestehenden Excel-Reports durch eine moderne Technologie zu ersetzen. Das Ziel war es, eine interaktive und visuell ansprechende Reporting-Plattform zu schaffen, die auf dem neuesten Stand der Technik basiert.
Welchen Nutzen verspricht sich der Kunde?
- Interaktivität: Power BI ermöglicht interaktive Dashboards und Berichte, bei denen Benutzer Daten filtern und mit ihnen interagieren können.
- Datenverbindungen: Power BI kann sich nahtlos mit einer Vielzahl von Datenquellen verbinden, einschließlich Datenbanken, Cloud-Diensten und Excel-Dateien. Es ermöglicht die automatische Aktualisierung von Daten, was die Aktualität der Berichte verbessert.
- Visuelle Darstellung: Power BI bietet eine breite Palette an visuellen Darstellungen, die oft intuitiver und ansprechender sind als die standardmäßigen Excel-Diagramme. Es gibt auch benutzerdefinierte Visuals, die spezifischen Anforderungen entsprechen können.
- Skalierbarkeit: Power BI ist besser für große Datenmengen und komplexe Analysen geeignet. Es nutzt leistungsstarke Datenmodellierungstechniken und kann große Datenmengen effizient verarbeiten und darstellen.
- Automatisierung: Power BI unterstützt die Automatisierung von Daten-Updates und Berichterstellung, wodurch der manuelle Aufwand reduziert und die Fehleranfälligkeit verringert wird.
- Sicherheit und Kontrolle: Power BI bietet erweiterte Sicherheits- und Berechtigungsfunktionen, um den Zugriff auf sensible Daten zu steuern.
Welchen Aufwand sieht der Kunde?
Der Aufwand beläuft sich auf die Auslastung von 3 Mitarbeitern über einen Zeitraum von etwa 6 Monaten. Darin enthalten sind die Planung, Entwicklung, Test, Dokumentation und Inbetriebnahme der neuen Schnittstelle.
Welche strategischen Ziele verfolgt der Kunde?
Insgesamt bietet Power BI eine leistungsfähigere und flexiblere Lösung für das Reporting und die Datenanalyse im Vergleich zu Excel, insbesondere bei großen Datenmengen und komplexen Analysen.
Warum hat sich der Kunde für uns entschieden?
Durch eine bereits bestehende, langjährige Partnerschaft und gute Zusammenarbeit wurden unsere Entwickler mit dieser Aufgabe betreut.
Umsetzung des Vorhabens
Welche Architektur wir gewählt haben
Die Architektur der neuen Lösung wurde sorgfältig geplant. Die Daten wurden aus einer Oracle-Datenbank mithilfe von SSIS-Paketen in MSSQL Datenbanken geladen. T-SQL Stored Procedures wurden verwendet, um
Daten von einer Staging-Datenbank in den Bericht-Layer (Datapool) zu transportieren, wo fachliche Transformationen durchgeführt wurden. Ein tabellarisches Modell wurde in den SQL Server Analysis Services (SSAS) auf Datapool-Datenbanktabellen und Views erstellt. Die Berichte wurden dann in Power BI Desktop erstellt und veröffentlicht. Der gesamte Entwicklungsprozess wurde durch Gitlab für die Sourcecode-Verwaltung und
Jenkins für die Deployment-Automatisierung unterstützt.
Welche technischen Herausforderungen wurden gelöst?
- Anbindung Oracle Datenquellen in SSIS mit Datentypkonvertierung
- Aufbau tabellarischer Modelle inkl. Umsetzung komplexer Businesslogik
- Einhaltung von strengen bankenspezifischen Security Vorgaben
Angewendete Projektmanagement-Methode
- agiles Arbeiten nach Kanban
Was waren die Herausforderungen im Projekt?
Das passende Datenmodell zu finden, was die fachlichen Anforderungen und mögliche technische Umsetzbarkeit gleichzeitig unterstützt.
Dauer der Umsetzung
Von der Planung über die Umsetzung bis zur Aufnahme des Betriebs der neuen Schnittstelle dauerte es etwa 4 Monate . Die danach gestartete Testphase, Datenanalyse und Fehlerbehebungen dauerten nochmals 4
Wochen, bis man sich zur finalen Freigabe entschieden hat.
Nach der Fertigstellung
Nach Abschluss des Projekts konnte der Kunde selbständig neue Tabellen und Spalten aus der Oracle-Quelle auslesen und diese korrekt im Reporting darstellen. Die Möglichkeit, interaktive Power BI-Berichte zu erstellen, führte zu einer Ablösung veralteter Excel-Reports. Der Kunde erzielte somit einen erheblichen Mehrwert durch die neue Lösung. Insgesamt zeigt die Erfolgsgeschichte von S Broker, dass auch unter strengen Security Auflagen
ein Green Field Projekt vom Aufbau der Infrastruktur bis hin zum Reporting für Endanwender, erfolgreich umgesetzt werden kann. Die agile Projektmethode und die fundierte technische Expertise trugen dazu bei, die
Erwartungen des Kunden zu übertreffen und eine wegweisende Reporting-Plattform zu schaffen.
