Management Summary

Um die Systeme zweier Grossbanken auf ein Target Operating Model zu harmonisieren, wurden verschiedene Pipelines in Python implementiert. Dabei im Zentrum standen der revisionssichere Transfer von Daten, die einheitliche Lieferung in eine Multi-Target-Struktur und einer Migrate-To-Operate Strategie. Unsere Erfahrungen im Bereich der Supportprozesse der Finanzbuchhaltung und des Controllings mit Fokus auf die Immobilienbranche (bspw. Optierungen in der Schweiz) in Kombination mit ERP Verständnis und Programmierfähigkeiten wappneten uns ideal für die Herausforderung.

Die Kernaufgaben umfassten

• Support in Validierung des neuen Target-Operating-Model
• Extraktionen definieren auf ERP-Systemen und eigenen Datenbanken
• Transformationen und Harmonisierungen definieren und via Python-Skripts implementieren
• Loadings definieren über SQL-Staging-Datenbanken und XML-Interfaces

Der Lösungsansatz

In enger Zusammenarbeit mit POM+ haben wir die Zielsysteme und Quellsysteme analysiert und die notwendigen Interfaces und Datenstrukturen identifiziert. Als nächstes haben wir Datenpipelines entworfen und entsprechende Transformationsschritte definiert.

• Extraktion: In manchen Fällen wurden CSV-File-Dowonloads verwendet, in anderen Fällen wurden SQL-Scripts geschrieben. Die Extraktionen wurden in einer unstrukturierten Datenablage mit Mapping-Files abgespeichert und von da aus weiter prozessiert.
• Transformation: Bereinigung, Kontenplanharmonisierung, Anpassung der Ledgerbuchungen und Formattierung in entsprechende Strukturen.‍
• Laden: Die finalen Daten wurden in verschiedenen Formaten wie SQL-Statements, CSV-Files, oder XML-Files zur Verfügung gestellt.

Mehrwert

Die implementierte Lösung bietet mehrere entscheidende Vorteile:

• Prozesssynergien: Bestehende Prozesse konnten nahtlos auf beide Firmen ausgeweitet werden, was eine gleichzeitige Betreuung des Bestands und des konsolidierten Portfolios ermöglicht. Supportprozesse aus Finanzbuchhaltung und Controlling finden abgestimmt und vereinheitlicht statt.
• Systemsynergien: Durch die Nutzung der vorhandenen Infrastruktur werden zusätzliche Lizenzkosten vermieden. Ausserdem wurde die bestehenden Serverinfrastruktur effizient genutzt. Weiterentwicklungen können durch beide Firmen genutzt werden.

Die Erfahrung aus diesem Projekt erlaubt es uns Finanzzahlen aus unterschiedlichen ERP System mit Python Scripts zu harmonisieren und von einer Mulit-Source auf eine Multi-Target Landschaft zu transformieren.