Prozessorientierte Datenmodellierung

Im Rahmen der Umstellung von mehreren regionalen auf einen konsolidierten globalen Prozess in einer deutschen Großbank wurde zunächst das Datenmodell, das dem Prozess zugrunde liegt, entwickelt. Gleichzeitig wurde bereits in einer frühen Phase damit begonnen, Altdatenbestände in das Schema zu importieren. Da dieses weiterhin teilweise großen Änderungen unterlag, wurde der Datenimport durch eine extensive Suite von Unit-Tests abgedeckt. So konnte der Erhalt der Funktionalität jederzeit sichergestellt werden.

Der Datenimport erfolgte mittels Pythonskripten, die per Object-Relational-Mapper (SQLAlchemy) mit der Datenbank (Oracle) kommunizierten. Da SQLAlchemy das Schema weitgehend automatisch auslesen kann, sind das Schreiben von Relationen und die Verwaltung von Sequences mit relativ geringem Aufwand realisierbar, ohne die zugrunde liegenden SQL-Objekten im einzelnen referenzieren zu müssen.

Weiterhin wurde der Prototyp eines globalen Reportings entwickelt. Die Darstellung erfolgte mittels Diagrammen (Säulen-, Tortendiagramme) sowie Tabellen im PDF-Format unter Verwendung von Apache FOP (Formatting Objects Processor) und JFreeChart.