Intelligente Planungen (Fortsetzung)

Einfache Berichte und ­heikle Berechnungen
Stellt die Anwendung bei dem Fertigungsunternehmen Mercedes AMG im Grunde eine Insellösung dar, so ist bei den Banken WestLB und ING-Diba das Thema Business Performance Management (BPM) in eine komplexe IT-Landschaft eingewoben. Bei der WestLB, der Zentralbank der Sparkassen in Nord­rhein-Westfalen und Brandenburg, findet jährlich Budgetierung und monatlich Forecasting statt. Beide Prozesse werden durch das Modul SEM BPS unterstützt, das zur Produktlinie Net­weaver Business Intelligence von SAP ­gehört. Ergänzend spielen Programme des Herstellers SAS hinein: »Erfasst wer­den die Informationen über SEM BPS, aber auswerten lassen sich diese Daten dann auch mit SAS-Software«, berichtet Axel Pfannenmüller, der für diese Bank in Düsseldorf den Bereich Management Reporting leitet. Dort ist neben Software für das Berichten von Plan- und Ist-Zahlen nach verschiedenen Auswertungsdimensionen auch die Software für Budgetierung und Forecasting angesiedelt. »Der eine Teilbereich des Reportings betrifft die Darstellung der Unternehmens-GuV nach Unternehmensbereichen, Kostenstellen und -arten, der andere die Darstellung der Kunden- und Produktrentabilität«, erläutert Pfannenmüller. Das Profit-Center-Berichtswesen sowie das Kunden- und Produkt-Reporting, bei dem es um Margen, Kosten und Deckungsbeiträge geht, wird für die Endanwender auf Basis eines Business Information Warehouse (BW) des Herstellers SAP realisiert. Komplexe Auswertungen und Berechnungen werden hingegen mit Software des Business-Intelligence-Spezialisten SAS Institute durchgeführt.
Operativ gibt es je nach Produkt der Bank, also etwa Termingeld oder Darlehen, unterschiedliche Buchungssysteme. »Sämtliche Geschäftsdaten werden aus den Front-Office-Systemen zusammengeführt und den Reporting-Systemen zur Verfügung gestellt«, erzählt der Manager. Für das Profit-Center-Reporting werden die finanzwirtschaftlichen Informationen direkt im BW gesammelt, die Kalkulationsdaten für das Kunden- und Produkt-Reporting werden zunächst über die Software des Herstellers SAS erstellt und für das Standard-Reporting ebenfalls in das BW geladen. Das BW umfasst diverse Datenwürfel als Data Marts, die Reporting-Views zur Verfügung stellen. Die SAS-Lösung hat neben dem allgemeinen Data Warehouse der Bank rund zwanzig weitere Quellsysteme. Die Datenhaltung des SAP BW beruht auf Datenbank-Software von Oracle, die SAS-Lösung hingegen nutzt die SAS-eigene Datenbank. Komplexe Strukturen und getrennte Welten
Die logische Struktur von Datenauswertung und Geschäftsplanung ist bei der WestLB ziemlich verwickelt. So werden zum Beispiel Daten aus dem SAP BW in SAS-Anwendungen benötigt, aber auch umgekehrt. Die BW-Würfel sind Basis für das Standardberichtswesen, sowohl für das Profit-Center- als auch das Kunden- und Produkt-Reporting. Neben Programmen von SAS und SAP setzt die Bank noch weitere Auswertungswerkzeuge ein, darunter solche der Hersteller Business Objects, Cognos, Hyperion, Oracle und Microsoft. Die SAS-Software ist für Pfannenmüller unentbehrlich, ohne sie könnten differenzierte Ad-Hoc-Abfragen und Detailanalysen nicht durchgeführt werden. SAP BW habe seine Stärken bei der Präsentation von Berichten. Bei den übrigen Frontend-Werkzeugen kann er sich hingegen eine Vereinheitlichung gut vorstellen.
Während bei der WestLB Daten zu Kostenstellen und Kunden integriert sind, existieren sie bei der Direktbank ING-Diba nur isoliert: »Eine Verbindung von ERP und Controlling mit Kundendaten ist nicht möglich«, räumt Dr. Martin Schmidberger ein, Abteilungsleiter für Kundenanalyse bei diesem Unternehmen. Es gebe aber auch allenfalls auf hohen Aggregationsstufen Berührungspunkte, etwa im Hinblick auf den Kundenwert, rechtfertigt er die Architektur.
Das von ihm verantwortete Data Warehouse beruht auf Software des Herstellers SAS. Um auf dieser Basis »schöne Berichte« zu machen, kommt ein Werkzeug des Anbieters Business Objects zum Einsatz. Eine wichtige Rolle spielt für die Direktbank die Abschätzung, das Forecasting der künftigen Entwicklung der Volumina, das sich auf Simulationen stützt. Dafür zieht Schmidberger SAS-Werkzeuge für Data Mining, Zeitreihen- und Regressionsanalysen heran. Ein großer Teil entfällt dabei auf statistische Verfahren; die erforderlichen Daten werden mit Werkzeugen von SAS für Extraktion, Transformation und Laden (ETL) aus diversen Quellen geholt, vereinheitlicht und in ein Datenhaltungssystem dieses Herstellers geladen.
»Die Kundenentwicklung hängt von vielen Faktoren ab, die wir im Zeitverlauf messen«, erzählt Schmidberger. Dazu gehören saisonale Effekte und Ankündigungen zu Änderungen von Zinssätzen. »Große Volumina werden schnell bewegt«, weiß Schmidberger. Anlässlich der jüngsten Zinserhöhung der europäischen Zentralbank ließ sich die Direktbank denn auch nicht lange bitten und erhöhte den Zinssatz für die Kunden ebenfalls auf 2,5 Prozent. Aber auch Budget-Überlegungen spielen eine Rolle, etwa im Hinblick auf Gelder, die für Werbemaßnahmen zur Verfügung stehen. Es gibt zum Beispiel Erfahrungswerte, wie viel Geschäft 1000 Euro Marketing-Budget hervorbringen können. Solche Werte lassen sich anhand von Vergangenheitsdaten mit Business-Intelligence-Werkzeugen ermitteln. Auch Verhaltensmuster der Kunden lassen sich mit raffinierten Analyseverfahren aus dem Datenmeer herausfiltern. »Auf der Basis solcher Daten bilden wir Vorhersagen, wie sich das Geschäft entwickeln wird«, erklärt der Manager.
Am Anfang des Planungsprozederes stehen die Wachstumsziele des Managements. Davon ausgehend gilt es dann abzuschätzen, wie viel die Akquise von Kunden und Konten und Geldern für welche Produkte der Bank in etwa kosten wird. Das Marketing- und Vertriebsbudget ist sodann auf die diversen Kanäle zu verteilen: auf Anzeigen in Print-Medien, auf Briefe und Mailings.