Analytics & Application Management

Leider haben wir zu den von Ihnen genannten Suchbegriffen keine passenden Ausschreibungen.

Dennoch freuen wir uns über eine Initiativbewerbung.

Analytics & Application Management

Wir wollen allen DZ BANK Mitarbeitern moderne und gleichzeitig stabile Anwendungen bieten. Dafür haben wir in der IT drei Abteilungen, die sich um das Application Management nach dem ITIL-Standard kümmern. Neben den Abstimmungen mit den Fachbereichen, den Developern und Systembetreibern liegt ein großes Augenmerk auf dem Incident-, Problem- und Change-Management.

 

Für unsere Anwendungen setzen wir auf aktuelle Technologien, um die Usability sowie kontinuierliche Weiterentwicklung zu garantieren und um Abläufe und Prozesse zu automatisieren.

 

Insgesamt begreifen wir die digitale Transformation als große Chance. Unser Analytics & BI Team befähigt die Bank zu einer zeitgemäßen und gewinnbringenden Nutzung von Daten – mithilfe von neuen Tools, Methoden und Formaten und nicht zu vergessen, unserem Know-how.

Das sagen unsere Mitarbeiter

Michael Brandenberg

"Ich möchte die Mitarbeiter der DZ BANK in die Lage versetzen, dass sie eigenständig ihren Datenschatz heben können (Self Service BI)."

Michael Brandenberg über seine tägliche Motivation

Jonathan Fell

Jonathan Fell

"Ich befähige die Bank zu einer zeitgemäßen und gewinnbringenden Nutzung von Daten. Dazu arbeite ich mit unterschiedlichen Fachbereichen aus der gesamten Bank zusammen, um Anwendungsfälle für KI-Projekte zu identifizieren und Prototypen zu entwickeln. Weiterhin untersuche ich neue KI-Modelle hinsichtlich ihrer Verwendbarkeit für zukünftige Projekte und helfe bei der Implementierung von KI-Lösungen im Rahmen von Softwareprojekten."

Ein Einblick in das Tätigkeitsfeld von Jonathan Fell, Data Scientist.

Birgit Nasch

„Als IT-Anwendungsbetreuerin im Kapitalmarktumfeld sehe ich mich als Schnittstelle und Vermittlerin zwischen unseren Softwareherstellern, Providern, Fachbereichen und bankinternen IT-Spezialisten. Je nach Bedarf und Neigung kann ich mich in Projekten oder in der Linie mal mehr fachlich, mal mehr technisch einbringen. So bin ich immer am Puls der Zeit bei neuen IT- und börsenspezifischen Themen.“

Methoden im Einsatz

Tools im Einsatz

  • AI, Data Science und Machine Learning, z.B. NLP
  • DevOps
  • Kanban
  • ITIL
  • Interdisziplinäre Teams
  • Selbstorganisiert
  • Scrum (in Projekten)
  • Continuous Deployment

  • Jupyter
  • Tableau
  • SPLUNK
  • Windows PowerShell
  • Bourne Shell
  • Automic
  • Jira
  • CloudBees cbFlow

Aktuelle Projekte aus unserem Team Analytics & Application Magement

Links und rechts mehr erfahren
  • Management Reporting

    Grundlage für die Steuerung des Unternehmens sind in der Regel klassische Reports, die Aufschluss über relevante KPIs geben. Anstelle von statischen PDFs oder gar papierhaften Dashboard-Ausdrucken sollen moderne Möglichkeiten treten, die nachhaltig sind und die Vorteile moderner Business Intelligence Systeme nutzen.

    Interaktive Dashboards ermöglichen den Drilldown in Kennzahlen, um zielgerichteter Hypothesen zu bilden und erhärten zu können. Neue Daten werden in Echtzeit dargestellt und Reports profitieren vom Responsive Design, sodass sich auch dienstliche Smartphones zur Betrachtung eignen. Damit bleibt das Papier im Drucker und die Daten aktuell.

  • Weiterentwicklung

    Orderroutingplattform

    Seit dem 01. April 2021 wird der institutionelle Aktienhandel im Bereich Kapitalmärkte Institutionelle Kunden über die Software „Quod OMS“ (vorher: Bloomberg SEEOMS) abgebildet. Weiterhin soll das ETD Geschäft, das aktuell noch über Front Arena OMS unterstützt wird, bis Ende 2022 auch auf die neue Anwendung Quod OMS migriert werden. Das Individualgeschäft für Primärbanken wird im Bereich Kapitalmärkte Privatkunden aktuell mit hohem manuellem Aufwand abgebildet. Daher führen wir mit Quod Financial eine neue Orderroutingplattform für die betreffenden Kapitalmarktbereiche ein. Die Abwicklung von Individualorders soll mit dem neuen System weitestgehend automatisiert erfolgen.

  • Integrierte Finanzarchitektur

    Financial Data Warehouse

    Das „Financial Data Warehouse“ ist die Datendrehscheibe der Finanz- und Risikobereiche. Mittels der ETL-Lösung Informatica werden Daten aus dem gesamten DZ BANK Konzern zu einem 35 Terrabyte großen Datenschatz in einer Oracle Exadata konsolidiert und an Folgesysteme verteilt. Über verschiedene BI-Tools erfolgen zudem wichtige Analysen und Reports für das Management und die Aufsicht.

  • Aufbau eines unternehmensweiten Data Lakes

    Daten sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts. Um diesen Rohstoff für alle zu erschließen und breit nutzbar zu machen, braucht es geeignete Konzepte und Technologien. So entsteht als optimale Grundlage für die gewachsenen Themen Data Science und Künstliche Intelligenz der unternehmensweite Data Lake in der Cloud. Dieser ermöglicht es uns, neuartige datengetriebene Geschäftschancen zu erkennen und beispielsweise die „Time-to-Data“, die Zeit von Datenanfrage bis -bereitstellung, signifikant zu reduzieren. Mit der Einführung des Datenkatalogs Collibra und der Analytics-Plattform DataIku erhöhen wir die Zugänglichkeit und Nutzbarkeit über die gesamte datengetriebene Wertschöpfungskette, vom Data Engineer über den Data Scientist bis hin zur Analystin. Dem datengetriebenen Unternehmen sind wir damit näher als je zuvor.

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Nächste Technologie:

Java, C++ & Spark

SAP & HANA