TKP is een bekende pensioenuitvoeringsorganisatie in Nederland. Bij TKP werken zo’n 1.100 mensen voor de pensioenen van 3.8 miljoen Nederlanders en er worden 17 pensioenfondsen en -verzekeraars door TKP bediend. Met zulke aantallen is er genoeg data om mee te werken. Om succesvol met de data te kunnen werken, riep TKP de hulp van Get There in. Nu werkt TKP met een mooi dataplatform waardoor ze in control zijn. Lees meer over hoe we deze uitdaging hebben aangepakt.
Bij TKP worden verschillende systemen gebruikt voor het geven van beleggingsopdrachten, het uitvoeren van de pensioenadministratie, het doorgeven van kapitaalmutaties en de onderliggende boekhoudkundige administraties. Het is ontzettend belangrijk dat deze systemen in perfecte harmonie samenwerken, want verschillen in bedragen is een risico dat TKP niet wil lopen.
Om te controleren dat de data uit deze systemen met elkaar in sync is, moet worden gereconcilieerd. Dat houdt in dat elke opdracht en elke dagstand van een belegging dagelijks vanuit de verschillende systemen met elkaar vergeleken moeten worden. Dit is een precisie klus waarbij enorm veel data komt kijken.
TKP zocht een tool om dit op grote schaal en met hoge frequentie te doen, en de data moest ook uit veel verschillende soorten bronnen komen. Daarom schakelden ze onze hulp in.
“Van de 100.000 beleggingstransacties is er slechts 0,002% uitgevallen voor nadere analyse en onderbouwing”
De losse data-elementen worden vergeleken in een specialistische tool: Blackline. Hierin is financiële kennis verwerkt tot algoritmes die exact en met instelbare afwijkingen de data-elementen kunnen vergelijken. Blackline werkt alleen goed als het systeem beschikt over de juiste data. De opdracht voor Get There was om de geleverde data uit de TKP-systemen in het juiste formaat aan Blackline aan te leveren. Uiteraard was er ook afstemming nodig met de stakeholders van de bron- en doelsystemen, om het formaat, de selecties en benodigde transformaties vast te stellen.
Get There heeft de handschoen opgepakt en het project op een gestructureerde manier opgezet en uitgevoerd. We zijn begonnen met een functioneel ontwerp, technisch ontwerp en data-architectuur. Daarin zijn de resultaten van de afstemming met de verschillende stakeholders en architecten vastgelegd.
Vervolgens hebben we een oplossing gebouwd met Databricks. Dat is een zogenaamd unified (big) data platform, waar we vaker mee werken. Het is veelzijdig en we lossen er veel data-uitdagingen mee op. Bij TKP draait Databricks op Amazon AWS, maar het kan ook prima draaien op Microsoft Azure.
Een groot voordeel is dat Databricks uitstekend integreert in het bestaande IT-landschap van TKP. Data wordt op verschillende manieren ontsloten, bijvoorbeeld via asynchrone API-calls, via een S3-bucket en via SFTP-servers. Deze veelzijdigheid en flexibiliteit was nodig om de opdracht succesvol uit te voeren.
Voor elke verbandscontrole die in Blackline gedaan wordt, worden door Databricks twee bestanden uit twee verschillende systemen aangeleverd. In die bestanden zitten op sommige dagen honderdduizenden records die worden verwerkt in een run van een kwartier. Behoorlijk snel dus, zeker als je bedenkt dat in die tijd ook het cluster automatisch wordt opgestart en afgesloten. Omdat we alleen betalen voor de rekenkracht in de cloud die we daadwerkelijk gebruiken, liggen de dagelijkse kosten voor de verwerking erg laag: zo rond de 25 eurocent.
De Databricks-oplossing voldoet volledig aan de wensen van TKP. Het platform voldoet aan de eisen die TKP, en zijn klanten, aan nieuwe tools stellen. De ontwikkelde oplossing levert data in het juiste formaat aan Blackline aan waardoor daar, door middel van een set verbandscontroles, dagelijks gereconcilieerd kan worden. Hiermee draagt de oplossing bij aan een dagelijks bewijs van ‘in control’ zijn.
Get There heeft de ontwikkelde oplossing na afloop overgedragen aan een intern team van TKP. Dankzij de succesvolle overdracht is dit team volledig in staat om de oplossing te beheren en verder te ontwikkelen.
Ontdek onze vacatures en wie weet spreken we jou snel!
