Cofinpro - ein Beratungsunternehmen für Banken und Fondsgesellschaften begleitet und navigiert seine Kunden durch die Herausforderungen von Digitalisierung, neuen Marktanforderungen und Regulatorik.

Viele Finanzhäuser standen aus unternehmerischer Sicht in den vergangenen Jahren vor großen Herausforderungen. Vor diesem Hintergrund hat Cofinpro eine Mehrjahresuntersuchung der deutschen Banken gestartet, um transparent zu machen, wie rentabel und solide die Häuser arbeiten.

Auf der Suche nach Antworten hat Cofinpro mehr als 1.400 Finanzinstitute unter die Lupe genommen und eine Bankenanalyse mit über 580.000 Datenpunkten und 80.000 Auswertungen in Kennzahlen erstellt.

Diese Zahlen galt es in der Anwendung übersichtlich aufzubereiten und mit wenigen Klicks miteinander vergleichbar zu machen und somit in Relation zu setzen.

Die von Cofinpro gesammelten und analysierten Daten sollten einfach zu erfassen sein.

Um dies zu erreichen, haben wir die Vielzahl an Instituten und Kennzahlen übersichtlich und vergleichbar dargestellt. Damit Nutzer spezifische Banken schnell finden, sind die Banken sowohl geografisch platziert als auch nach verschiedenen Rankings und Faktoren sortiert. Unsere Webanwendung ermöglicht es, diese Analysen effizient zu nutzen.

Zusätzlich wurde ein PDF-Bericht mit maßgeschneiderten Charts erstellt, um die textlichen Analysen und Aussagen von Cofinpro anschaulich zu unterstützen.

Für die Analyse der Daten programmierten unsere Entwickler zunächst eine Verarbeitungs-Pipeline welche die die Daten und Analysen aus einer angelieferten Excel-Datei in eine Datenbank überführte. In dieser Datenbank konnten anschließend passgenaue Abfragen für bestimmte Auswertungen oder Diagramme durchgeführt werden.

Für die Diagramme im PDF-Bericht konnten wir unsere selbstentwickelte Chart-Rendering-Pipeline nutzen und um spezielle Charttypen erweitern. Die gerenderten Charts wurden als SVG exportiert und in die Print-Produktion importiert.

Für die Webanwendung stellten wir die Daten als CSV zur Verfügung und entwickelnte in Typescript und D3.js eine Anwendung, welche die Selektion und Filterung durch den Nutzer erlaubt und verschiedene Visualisierungen der Daten sowie einen Vergleich mehrerer Finanzinstitute erlaubt.

Für die jährlich stattfinden Aktualisierungen programmierten wir eine Daten- und Berechnungspipeline, welche die initialen Auswertungen mit neuen Daten jederzeit nachvollziehbar macht. Somit kann die Anwendung jederzeit mit aktuellsten Daten ergänzt werden.