Melden Sie sich hier an, um auf Kommentare und die Whitepaper-Datenbank zugreifen zu können.

Kein Log-In? Dann jetzt kostenlos registrieren.

Falls Sie Ihr Passwort vergessen haben, können Sie es hier per E-Mail anfordern.

Der Zugang zur Reseller Only!-Community ist registrierten Fachhändlern, Systemhäusern und Dienstleistern vorbehalten.

Registrieren Sie sich hier, um Zugang zu diesem Bereich zu beantragen. Die Freigabe Ihres Zugangs erfolgt nach Prüfung Ihrer Anmeldung durch die Redaktion.

20.06.1997 - 

IT in Banken/Sissy bewirkte eine Revolution

Einheitliche Kundensicht macht das Anlagengeschäft leichter

"Dresdner Kleinwort Benson" ist der Markenname der Dresdner Bank, unter dem die internationalen Investment-Banking-Aktivitäten zusammengefaßt sind. An Börsenplätzen auf vier Kontinenten wickeln Händler für bedeutende Firmenkunden Handels- und Sales-Geschäfte in allen Bereichen ab: Devisen, Wertpapiere, Aktien und eine Vielzahl von Derivaten. Für die Erfassung von Transaktionen in jedem Handelsbereich gibt es eigene, spezialisierte Handelssysteme - Bloomberg, Stars++, Kondor und andere - auf die der Händler über seinen Client zugreift. Die Daten werden dann vom Server auf die zentrale Sales-Datenbank der Dresdner Bank in Frankfurt - Sybase SQL Server 11.0 - überspielt.

Zwei Vorgaben des Managements waren die wesentlichen Antriebskräfte für die Entwicklung des Verkaufssystems: die Profitabilität eines jeden Geschäfts und jeder Kundenbeziehung unmittelbar bewerten zu können und Cross-Selling-Potentiale transparent zu machen. Dazu war es notwendig, jeden Kunden mit sämtlichen Querverweisen in allen Systemen eindeutig zu identifizieren. Beide Herausforderungen waren alles andere als trivial.

Oliver Altmann, Leiter des Teams "Informationsystems" im "Middle Office", Geschäftsbereich "Global Markets", der mit seinem insgesamt drei Mann starken Team für Sales-System-Entwicklung, Systemanalyse, Test, Administration und Schulung zuständig ist, beschreibt die spezifischen Probleme: "Bereits die logische Integration der vielfältigen Handelstransaktionen ist schwierig. Darüber hinaus hat jedes Handelssystem seine eigene Kundenverwaltungskomponente. Die Stammdaten eines Kunden werden also mehrfach vorrätig gehalten - häufig unter wechselndem Namen und verschiedenen Schlüsseln."

Die Aufgabe bestand nun darin, die einzelnen Geschäftstransaktionen geeignet zu transformieren, alle Kundendaten unter einheitlicher Kennung nur noch ein einziges Mal zu führen sowie den Händlern weltweit einen individuellen, schnellen und flexiblen Zugriff auf aktuelle Daten zu ermöglichen. Hinzu kam eine weitere Schwierigkeit: der rasche Wandel und die Unwägbarkeit des Marktsegments Investment-Banking. Ständig werden neue Produkte kreiert. "Wir wußten nicht, welche speziellen Anforderungen die einzelnen Bereiche haben würden", so Altmann. "Das System mußte so flexibel wie möglich sein, damit sich zum Beispiel neue Produktkategorien und neue Instrumente problemlos aufnehmen lassen."

Gelöst wurde diese vielschichtige Herausforderung durch eine konsequente Verteilung der Funktionen in einer weltweiten Client-Server- (und bald auch Internet/Intranet-)Umgebung, bei der die einzelnen Verarbeitungsschritte genau dort angesiedelt sind, wo sie am besten abgewickelt werden können.

Die Kärrnerarbeit - die Transformation von Handelstransaktionen und Kundendaten - verrichtet dank der Möglichkeiten der Server-basierenden Integrität die SQL-Datenbank in der Frankfurter Zentrale. Über eine Schnittstelle zu derzeit sechs Handelssystemen - bei geringem Geschäftsaufkommen ist auch die manuelle Eingabe möglich - werden die Transaktionsdaten in Sissy übertragen. Mit Hilfe der im Sybase SQL Server programmierbaren Stored Procedures (unternehmensweit gültige Geschäftsregeln und Integritätskontrollen) und Trigger (Prozeduren, die an eine Tabelle geknüpft und bei jeder Veränderung automatisch aktiviert werden) sowie in einfacheren Fällen der deklarativen Integrität (etwa: Umsatz immer größer gleich Null) wurde der gesamte Transformationsprozeß weitgehend automatisiert.

"Wir haben uns eine einheitliche, auf unseren Informationsbedarf zugeschnittene Definition für alle Instrumente überlegt, in die mit Hilfe der Sybase-Prozeduren alle Produktschlüsselungen transformiert werden", erläutert Thomas Hamsen, für die Datenbankseite zuständiger Software-Ingenieur des Dresdner-Bank-Teams. Anhand der definierten Prozeduren erkennt das System, daß es sich beispielsweise bei den Bloomberg-Daten "WPK=113277, Währung=DEM, Emittent=Bundesrepublik, Emissionsvolumen=2 Milliarden, Laufzeit bis 1.10.98" um einen "DEM Government Bond" mit dem Code 200 handelt, der dann als solcher gespeichert wird.

Automatisch berechnen Trigger dann den Sales Credit, eine kalkulatorische Profitabilitätsgröße für jedes Geschäft. Über Kriterien wie das Instrument selbst, dessen Laufzeit oder die Währung ermitteln Tabellen Kennzahlen, die eine sofortige Bewertung des Deals erlauben.

Auch die Kunden lassen sich durch verschiedene Kriterien eindeutig identifizieren und in eine separate Datenbank (Counterparty Database = CDB) überführen. Ziel ist es, hier alle Kundendaten weltweit einheitlich zu speichern. Dabei nutzt man den Remote Procedure Call (RPC) des Sybase SQL Servers, um andere Datenquellen zu integrieren, ohne daß die Entwickler Schnittstellen programmieren müssen. "Sissy initiiert die Fremdschlüsseleingabe des führenden Handelssystems - zum Beispiel Bloomberg - in CDB. Dann ,übersetzt' RPC diesen Input in den internen CDB-Schlüssel und gibt den Namen des Kunden zurück", so Hamsen.

Geschäfte lassen sich leichter überblicken

Weitere Prozeduren, die der Server automatisch vornimmt, sind Währungsumrechnungen (in fünf Währungen) und die Zuordnung interner Daten, etwa die Personalnummer der Mitarbeiter und des Sales-Teams, die das Geschäft abgeschlossen haben.

Damit steht eine integrierte Datenbasis zur Verfügung, die sowohl die vollständigen Kundeninformationen enthält als auch die Profitabilität eines jeden Geschäfts transparent macht. So sind vielfältige Abfragen möglich, zum Beispiel: Welche Kunden hat die Bank in der Versicherungsbranche in der Schweiz? Wer sind die besten Kunden?

Welche Währungs- und Produktpräferenzen hat ein bestimmter Kunde? Welche Geschäfte wurden in den einzelnen Anlagebereichen getätigt? Mit welchem Instrument lassen sich die höchsten Umsätze erzielen beziehungsweise kam es zur höchsten Profitabilität? Wie hat sich ein bestimmtes Produkt im Laufe der Zeit entwickelt? Welches sind die besten Sales-Teams? Darüber hinaus erhält der Händler vor Ort zusätzlich zu seinem eigenen Handelssystem notwendige Informationen, und das Management kann sich jederzeit einen Überblick verschaffen.

Da der Server alle notwendigen Prozesse abwickelt, konnte man sich bei den in Powerbuilder für Windows NT programmierten Clients auf die reine Oberfläche beschränken. Diese sind vor Ort auf den Personal Trader Workstations (PTW) der Händler zusammen mit dem Reuters-Informationssystem sowie Microsoft Office installiert.

Das Hauptmenü enthält drei primäre Komponenten: Kunden, Geschäfte und Reports. Darunter liegt die Ebene der "Filter", die die wesentlichen Funktionen für flexible Abfragen bietet. "Wir wollten den unbedarften Benutzer von allen SQL-Statements abschirmen und ihm die Möglichkeit geben, alle nur denkbaren Geschäftsfragen zu beantworten", erläutert Michael For- noff, Anwendungsentwickler im Team Informationssystem. In beliebiger Kombination und Tiefe können Abfragen eingegeben werden. Das Ergebnis sind Trefferlisten, in denen der Bearbeiter jeweils die Details auswählen kann. Und an einem Administrationspunkt lassen sich dann die individuell einsehbaren Daten und zugelassenen Funktionen der einzelnen Benutzer variabel festlegen.

Daß die gesamte Applikation in nur fünf Mitarbeitermonaten erfolgen konnte, lag nicht zuletzt an den benutzten RAD-Tools. "Die Objektorientierung von Powerbuilder erlaubte die Wiederverwendung von Komponenten", unterstreicht Fornoff. So ist zum Beispiel der Report-Filter mit dem Deal-Filter identisch. Das gleiche gilt für die geforderte Flexibilität. "Wir haben bisher viermal das Datenmodell geändert, um den sich extrem wandelnden Anforderungen Rechnung zu tragen", so Altmann. "Das war möglich, weil wir mit dem S-Designor ein RAD-Tool hatten, das diese Flexibilität unterstützt." Dieses Sybase-Analyse- und Designwerkzeug automatisiert durch die Generierung von Update-Scripts alle DBA-Operationen, die notwendig sind, um die Konsistenz zwischen physikalischen Daten und grafischem Datenmodell zu gewährleisten. Eine weitere Stütze bei diesem Vorgehen sei SQL Debug gewesen, ein Werkzeug, das logische Fehler und Performance-Probleme bereits in einer frühen Entwicklungsphase aufzeigt.

Arbeiteten zu Beginn rund 20 Benutzer mit dem Verkaufssystem, sind es heute bereits 100; geplant sind in Kürze 150 bis 200. Durch diese rasche Zunahme war bereits ein Wechsel von einer Sun Sparc 20 auf eine Sun 3000 notwendig, "aufgrund der Skalierbarkeit der verwendeten Datenbanktechnologie war das aber kein Problem", erklärt Altmann. Derzeit steht das System den Benutzern in Frankfurt, London, New York und Madrid zur Verfügung; Paris, Tokio und Sydney ziehen bald nach.

Replikation sorgt für Aktualität

In der momentanen Topologie greifen die Händler online auf die Frankfurter Datenbank zu. "Die gute Performance des SQL Server 11 und die WAN-Optimierung der gesamten Anwendung liefern auf unserer 128-KB-Standleitung nach New York (beziehungsweise 256 KB nach London) hervorragende Antwortzeiten," berichtet Altmann. Wegen der großen Entfernung nach Asien würden allerdings bereits für den reinen physikalischen Datentransport in den Leitungen etwa 300 Millisekunden benötigt - den hohen Ansprüchen der Dresdner Bank an das Antwortzeitverhalten genügt das nicht.

Infolgedessen hat das Finanzhaus hier eine andere Option gewählt: Die Daten werden mit Hilfe des Sybase Replication Servers zeitnah nach Tokio repliziert, wo sie den Anwendern im asiatischen Raum sogleich online zur Verfügung stehen. Altmann sieht in dieser Methode zwei Vorteile: "Durch die Möglichkeit der Replikation haben unsere Benutzer in Asien stets aktuelle Stammdaten und können ihre Abfragen mit guter Performance abwickeln."

Die Replikationstechnologie wird sich auch noch in einem anderen Bereich als hilfreich erweisen: Die Daten zwischen dem zentralen Bloomberg-Interface in Frankfurt, der Datenbank (in die alle geschäftlichen Transaktionen online übertragen werden) und Sissy werden derzeit monatlich per File-Transfer abgeglichen. Geschäftskorrekturen und -stornierungen im Handelssystem kurz nach dem Abgleich können dazu führen, daß die Systemdaten eventuell einen Monat lang nicht auf dem neuesten Stand sind. Auch hier wird die zeitnahe Replikation künftig für Aktualität sorgen.

Die weitere Planung sieht die weltweit verteilte Datenhaltung vor. Transaktionen der Devisen- und Rentenhandelssysteme in New York werden heute schon in einem lokalen Oracle-Warehouse gespeichert, in London in einem lokalen Microsoft SQL Server. "Durch Einsatz des Sybase-Gateway-Servers Omni. Connect können wir auf alle Datenbanken weltweit so zugreifen, als wäre es eine einzige", erläutert Hamsen. Mit anderen Worten handelt es sich also um ein Konzept, das wiederum die Aktualität der Daten verbessert.

Der nächste Schritt wird dann die Nutzung des Internet sein. "Wir werden damit sofort beginnen, sobald die neuen Sybase-Tools PowerJ (ein RAD-Tool zur Entwicklung von transaktionsorientierten Business-Applikationen, das reines Java generiert - d.A.) und Powerbuilder 6.0 (mit integriertem Internet-Developer-Toolkit) verfügbar sind", kündigt Altmann an. Ziel ist dabei zum einen die vereinfachte Softwaredistribution und Administration, zum anderen die Vertriebsunterstützung. Altmann: "Dann kann ein Sales-Mitarbeiter dem Kunden, den er vor Ort besucht, direkt zeigen, welche Transaktionen im letzten Jahr mit ihm getätigt wurden.

Angeklickt

Dem Sales Informations Steuerungssystem (Sissy) der Dresdner Bank fehlt zwar jeglicher Glamour, doch hat diese DV-Anwendung eine kleine Revolution bewirkt, denn ihr gelang, was im Investment-Banking außerordentlich schwierig ist: die Profitabilität eines jeden Geschäfts zu erkennen und sowohl den Händlern als auch dem Management eine einheitliche Sicht auf alle Kunden zu gewährleisten - und das weltweit.

Konfiguration

- SUN Enterprise 3000 mit 2 CPUs, 7 Festplatten, 256 MB RAM- Sybase SQL Server 11- Powerbuilder 4 für Windows NT- Sybase S-Designor 5.1- Sybase Omniconnect 10.5 (Testinstallation)- Sybase Replication Server 11

Rolf Bastian ist freier Journalist in Mainz.