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EFL Data Warehouse

Due Diligence Audit

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EFL 130 130 (1)

EFL S.A.

EFL S.A. (Credit Agricole Gruppe) begann seine Geschichte im Juni 1991 als eine der ersten Leasinggesellschaften in Polen. Heute bietet das Unternehmen eine umfassende Reihe von Finanzlösungen, darunter Leasing, Darlehen, langfristige Anmietung, Factoring und mehr. Sie betreuen mehr als 320.000 Kunden und haben Investitionen im Wert von fast 61 Mrd. PLN. Im Jahr 2019 erhielt EFL S.A. den Titel „Premium Brand 2019“ und erhielt sowohl die Auszeichnung „Financial Brand of the Year 2019“ als auch die Goldmedaille „Quality International 2019“ für Servicequalität.

Geschäftsproblem

Die Herausforderung

Um die Expansionspläne von EFL zu unterstützen, musste die zentrale Datenbank verbessert werden, um ein schnelleres Laden von Daten, die Optimierung der Verarbeitung über Nacht und die pünktliche Überlieferung von qualitativen Daten zu ermöglichen. In ähnlicher Weise erforderte die Berichtserstattung eine Reihe von Verbesserungen, um den Anforderungen ihrer wachsenden Organisation gerecht zu werden.

Nachdem EFL bei früheren Beratungstätigkeiten erfolgreich mit Objectivity zusammengearbeitet hatte, entschied sich EFL erneut für Objectivity, um einen „Due Diligence“ -Audit mit zwei Hauptzielen durchzuführen. Das erste Ziel bestand darin, schnell zu erzielende Erfolge zu identifizieren, die das System stabilisieren und die Verarbeitung durch die Implementierung von Lösungen auf taktischer Ebene verbessern würden. Das zweite Ziel bestand darin, das vorhandene Data Warehouse zu prüfen und eine Prototyp-Übergangsarchitektur zu erstellen, die die mögliche zukünftige Richtung für eine neue zentrale Datenbank ermittelt. Zu diesem Zeitpunkt wusste EFL, dass die zukünftige Lösung skalierbar sein sollte, die Erweiterung der Datenbank mit neuen Daten ermöglichen sollte und es sollte, basierend auf der vorhandenen Datenbank,
bei der Erstellung effektiver und interaktiver Berichte unterstützen.

Die zusätzliche Erwartung bestand darin, Lösungen vorzuschlagen, die den etablierten Marktstandards entsprechen und bei der Implementierung problemlos in die zukünftige Lösung übertragen werden können.

Was wir tun

Unsere Aktion

Objectivity hat einen strategischen Data Warehouse Audit durchgeführt – „Due Diligence“ – also wörtlich übersetzt bedeutet es mit "gebührender Sorgfalt". Dabei wurden analytische sowie auf Workshops basierende Methoden genutzt. Die Prüfung erfolgte durch Vor-Ort-Interviews und Workshops mit dem Business-Team und den technischen Teams. Der Ansatz und die verwendeten Methoden wurden getreu des Objectivity Consulting Auditing Frameworks gewählt.

Die Workshop- und Auditaktivitäten ermöglichten es dem Beratungsteam, „quick wins“ zu identifizieren und einen Lösungsvorschlag auf taktischer Ebene zu erstellen, der sich auf Systemstabilität und Prozesseffizienz konzentrierte. Das Team identifizierte 27 taktische Empfehlungen mit dem Potenzial, die Datenlade- und Datentransformationsgeschwindigkeit zu verbessern, die Stabilität des Data Warehouse zu erhöhen und die Verwaltung zu vereinfachen.

Objectivity gruppierte die Empfehlungen, um den größten Geschäftsmehrwert für die zukünftige Bereitstellung zu erleichtern. Hierbei wurden zunächst die Gesamtkosten der Implementierung berücksichtigt:

  • „Quick wins“, um eine sofortige und signifikante Verbesserung bei der Leistung über Nacht und bei der Leistung von Benutzeranfragen zu erzielen.
  • Länger andauernde Projekte, um die Sicherheit, Stabilität und den Entwicklungsprozess zu verbessern.
  • Erfolgsmethoden für Wartungsaufgaben, die eine bessere Transparenz von Problemen ermöglichen.
  • Andere Empfehlungen, die einen geringeren Einfluss auf die Leistung haben, aber langfristig in Betracht gezogen werden sollten.

Das Ergebnis des Audits wurde dann verwendet, um einen Vorschlag für eine Übergangsarchitektur für das Data Warehouse zu erstellen. Die Übergangsarchitektur wurde so konzipiert, dass sie skalierbar ist und größere Datenmengen unterstützt. Auch wurde Geschäftsbenutzern ermöglicht, moderne Berichterstellungstools zu nutzen, um die frühzeitige Bereitstellung der wichtigsten Berichte zu ermöglichen.

Das Beratungsteam von Objectivity präsentierte die Ergebnisse in Form eines umfassenden Prüfungsberichts. Der Abschlussbericht dokumentierte die Analyse und die Ergebnisse und enthielt eine Reihe klar definierter und priorisierter Empfehlungen für die Umsetzung sowohl der taktischen Lösungen als auch des strategischen Übergangs. Die Empfehlungen wurden auf der Grundlage, der für EFL besten Kapitalrendite priorisiert und beinhalteten eine Schätzung des Aufwands und der zusätzlichen Kosten.

Was wir erreicht haben

Das Ergebnis

Nachdem EFL die Ergebnisse des „Due Diligence“ -Audits von Objectivity bewertet hatte, stimmten sie zu, dass die vorgeschlagenen Empfehlungen ihnen helfen könnten, ihr Geschäft zu optimieren. Es wurde beschlossen eine schrittweise Umsetzung in Betracht zu ziehen und die erwarteten Ergebnisse ausgehend von den Empfehlungen zu bewerten.

Das Unternehmen stellte fest, dass die Umsetzung der Empfehlungen auf taktischer Ebene zu einer Steigerung der Datenlade- und Datentransformationsgeschwindigkeit führen, die Stabilität des Datenzentrums erhöhen und die Verwaltung vereinfachen können.

Die Implementierung der vorgeschlagenen Übergangsarchitektur würde geschäftsorientierte, gut gestaltete und verständliche Data Marts einführen. Dies wiederum würde es Geschäftsbenutzern ermöglichen, moderne Berichterstellungstools zu nutzen, sodass EFL ihre alte Berichtslösung ersetzen kann. Die von Objectivity vorgeschlagene neue Architektur wäre auch skalierbar, leicht zu warten, wiederverwendbar und leicht auf jede Datenbank Adresse übertragbar. Der Vorschlag des Beratungsteams war auch auf Änderungen der Datenquelle und Industriestandards für zentrale Datenbanken zugeschnitten.

Die wichtigsten Erfolge

Vorteile für EFL nach der Implementierung der vorgeschlagenen Architektur:

  • Eine schnellere Berichterstattung und dessen Vorbereitung
  • Geringerer manueller Arbeitsaufwand, führend zu Kostenreduzierung
  • Verbesserte Datenqualität und Beständigkeit
  • Verbesserte Sicherheit
  • Überprüfung des logischen Datenmodells (LDM) und Vermutungen
  • Skalierbarkeit und Cloud Migration
  • Die Möglichkeit das Altsystem ohne viel Aufwand zu ersetzen
  • Reife und bekannte Technologien (SQL-Server, Integration Service, Analyse Service, PowerBI)

Fallstudien

01 / 02

Sales Executive DACH

Markus Tautz

Unser Team liebt es, komplexe Probleme für unsere Kunden zu lösen. Wir können Ihr vertrauenswürdiger Partner auf Ihrem Weg zur digitalen Transformation sein. Beginnen Sie Ihre Reise mit Objectivity, um Ihr volles Geschäftspotenzial auszuschöpfen.

Markus Tautz