Stressfreie Fusionsprojekte durch einen professionellen Datenabgleich

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Nagler & Company hat mit NCDiff ein Tool entwickelt, um Datenabgleiche innerhalb kürzester Zeit durchführen zu können. Das plattformunabhängige Tool schafft den Abgleich selbst bei riesigen Datenmengen, wie beispielsweise bei der Fusion ganzer Finanzinstitute.

Professioneller Datenabgleich ist speziell im Bereich der Testdurchführung bzw. der Test‐Automatisierung eine mittlerweile beinahe selbstverständliche Anforderung. Immer wieder ist es notwendig, Datenbestände mehr oder minder repetitiv zu vergleichen. Sei es im Zuge eines Versions‐Upgrades, in welchem Ergebnisse der aktuellen Version gegenüber den Ergebnissen der Vorgänger‐Version verifiziert werden müssen, sei es im Zuge von Plausibilitätsprüfungen beim Einsatz eines neuen Systems, welches in die bestehende Systemlandschaft eingefügt wird, oder aber auch im Zuge der Fusion zweier oder mehrerer organisatorischer Einheiten. Hierbei kann es sich um eine ansehnliche Bandbreite handeln – zum Beispiel die Zusammenlegung von Abteilungen oder die Fusion vormals eigenständiger Finanzinstitute.

Letzteres ist in der Regel um ein Vielfaches komplexer, als beispielsweise ein simpler Vorher‐Nachher‐Vergleich. So hat man es in solch einem Fall mit der Verifizierung von Daten zu tun, die, bevor sie in den bestehenden Datenbestand integriert werden können, substanziellen Änderungen unterworfen werden. Nagler & Company hat das Tool NCDiff entwickelt, um derart komplexe Aufgaben leichter und effizienter bewältigen zu können.

Ein Beispiel aus der Praxis ist hier die Zusammenführung zweier Banken, deren Kunden‐Konten vereinheitlicht werden müssen. Man wird während dieses Prozesses mit komplexen Situationen konfrontiert sein. So kann beispielsweise ein spezieller Kunde ein oder auch mehrere Konten bei beiden Instituten besitzen. Für diese Datenbestände wird in der Regel als Schlüsselinformation zur eindeutigen Identifikation die Kontonummer verwendet. Diese ist jedoch selbstverständlich nicht Banken‐übergreifend eindeutig. Das bedeutet, dass während eines Abgleiches nicht nur die unterschiedlichen Strukturen der Daten berücksichtigt werden müssen, sondern auch dem Umstand der unterschiedlichen Schlüsselinformation Rechnung getragen werden muss.

Das Tool NCDiff bietet für solche Anforderungen ein hohes Maß an Flexibilität in Form einer Plug‐In‐Architektur, um an die jeweilige Situation angepasst werden zu können. Diese Eigenschaft wird durch weitreichende Konfigurationsmöglichkeiten unterstützt. NCDiff verfügt über 60 Konfigurations‐Optionen – damit kann das Tool ohne Code‐Änderungen präzise auf die jeweilige Anforderung justiert werden. Hier kann von Toleranzgrenzen über Datumsformate bis hin zum Abgleich von SQL‐Queries alles konfiguriert werden, um ihren Datenabgleich schnell und problemlos durchzuführen.

NCDiff ermöglicht durch durchdachtes Datenmanagement und durch Erkennen der Werte in den einzelnen Zellen von tabellarischen Daten, den Abgleich riesiger Mengen innerhalb kürzester Zeit.

Damit bietet es eine schnelle und flexibel einsetzbare Lösung – überall dort, wo komplexe, strukturierte Daten miteinander verglichen werden müssen – wie dies beispielsweise bei wiederkehrenden Testfällen im Zuge von Regressionstests der Fall ist.

Das plattformunabhängige Tool ist in der Programmiersprache Python geschrieben und erlaubt den automatisierten Abgleich von Daten:

  • in unterschiedlichen Datei‐Typen
  • In verschiedenen Sortierungen der Datensätze
  • unabhängig von Spalten‐Lokationen
  • mit unterschiedlichen Datums‐ und Zahlenformaten
  • unter Berücksichtigung von Toleranzparametern
  • mit Toleranzen abhängig von anderen Datenfeldern

Visuell ansprechende und übersichtliche Reports ermöglichen die Auswertung selbst großer Datenmengen sowie deren Präsentation auf allen Management‐Ebenen.

Durch die problemlose Einbindung in jegliche Systemlandschaft, die einfache Bedienung und Wartbarkeit ermöglicht NCDiff überdies erhebliche Einsparungen sowie eine effiziente Ressourcen‐Auslastung.

Change is constant – sprechen wir darüber.

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