Sozialbank - Pilotprojekt zur Modernisierung der Reporting-Infrastruktur

Seit Beginn des Projekts unterstützten wir die Sozialbank bei der grundlegenden Neugestaltung ihrer Reporting-Landschaft. Ziel war es, eine zukunftsfähige Datenplattform zu schaffen, die als stabile Basis für das Reporting und weiterführende Analysefunktionen dient. Im Vordergrund standen dabei eine bessere Bereitstellung und Nutzbarkeit von Daten für verschiedene Fachbereiche sowie die Vorbereitung der Organisation auf den Einsatz moderner Reporting-Lösungen. Das Pilotprojekt legte damit den Grundstein für mehr Transparenz, Effizienz und Flexibilität im Umgang mit Daten innerhalb der Bank.

Lösungsansatz

  • Entwicklung und Implementierung eines Cloud-basierten Data Lakehouse unter Anwendung einer Medaillon-Architektur
  • Integration unterschiedlicher Datenquellen sowie Automatisierung der gesamten Datenverarbeitung von der Datenaufnahme (Ingestion) über Bereinigung und Transformation bis hin zur Bereitstellung für das Reporting
  • Einsatz einer metadatengetriebenen Datenverarbeitung zur flexiblen und skalierbaren Transformation der Daten
Architektur Sozialbank

Vorteile der Lösung

  • Das Data Lakehouse vereint zentrale Datenspeicherung und -verarbeitung mit integrierten BI-Funktionalitäten in einer einheitlichen Plattform
  • Die Konsolidierung heterogener Datenquellen ermöglicht eine zentrale „Single Source of Truth“ für alle relevanten Datenbestände, die nachgelagerte Prozesse, wie Reporting oder Datenanalysen vereinfacht
  • Eine bankweite zentrale Datenverwaltung inklusive Zugriff auf vollständige Datenhistorien
  • Die optimierte Datenstruktur fördert schnellere, präzisere Analysen und erleichtert die Weiterverwendung von Informationen in nachgelagerten Prozessen

Eingesetzte Technologien

Für die Umsetzung des Pilotprojekts kamen moderne Cloud- und Datenplattformtechnologien zum Einsatz:

  • Microsoft Azure – als skalierbare Cloud-Infrastruktur
  • Microsoft Fabric – für die Integration von Analyse- und Datenservices in einer einheitlichen Plattform
  • Azure Data Lake Storage Gen2 – zur effizienten und sicheren Speicherung großer, strukturierter und unstrukturierter Datenmengen
  • Delta Lake – für zuverlässiges Datenmanagement mit ACID-Transaktionen im Lakehouse
  • Apache Spark - als leistungsfähige Engine für die parallele Verarbeitung großer Datenmengen und komplexer Analysen
  • Power BI – als leistungsstarkes Tool zur Datenvisualisierung und Berichterstellung