Neue technologische Möglichkeiten in der Datenanalyse haben in den letzten Jahren die Finanzbranche umfassend verändert. Die Fähigkeit, unzählige Informationen effektiv zusammenzuführen, zu analysieren und zu nutzen, ist zu einem wichtigen Wettbewerbsvorteil geworden, der Banken und Finanzdienstleistern dabei hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen und Risiken zu minimieren.
Die sinnvolle Zusammenführung von Daten und vor allem auch das Ziehen der richtigen Schlussfolgerungen aus dem verfügbaren Datenmeer gewinnt in allen Branchen an Bedeutung. Insbesondere Finanzdienstleister profitieren davon bei ihrer täglichen Arbeit, denn moderne Datenanalysen liefern inzwischen unerlässliche Unterstützung in verschiedensten Bereichen:
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch die Analyse von Markt- und Wettbewerbsdaten sowie des Kundenverhaltens können Finanzdienstleister fundierte Entscheidungen über Produkte, deren Preisgestaltung und die Marketingstrategien treffen. Datenanalysen können somit dazu beitragen, das Risiko von Fehlentscheidungen in diesem Bereich zu minimieren.
- Risikomanagement: Insbesondere Finanzunternehmen müssen Risiken minimieren, um ihr Geschäft am Laufen zu halten und den Anforderungen der Aufsichtsbehörden gerecht zu werden. Datenanalysen tragen dazu bei, relevante Risikofaktoren zu identifizieren, bevor sie zu Verlusten führen. So ist es beispielsweise möglich, Kreditrisiken zu bewerten, Anlageportfolios zu optimieren und Versicherungsrisiken im Auge zu behalten.
- Kundenerlebnis verbessern: Finanzunternehmen gewinnen mithilfe von Datenanalysen ein besseres Verständnis für die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden und können ihnen dadurch personalisierte Angebote und Services anbieten.
- Kosteneffizienz: Mittels Datenanalysen werden Geschäftsprozesse automatisiert und optimiert, um Zeit und Ressourcen zu sparen. Zum Beispiel können Banken mithilfe von Datenanalysen die Kreditwürdigkeit von Kunden automatisch bewerten, um den Kreditgenehmigungsprozess zu beschleunigen.
- Betrugsprävention: Datenanalysen tragen dazu bei, Betrug zu verhindern und den drohenden finanziellen Schaden so gering wie möglich zu halten. Denn durch Datenanalysen in Echtzeit ist es möglich, Betrugsfälle sofort zu erkennen und zu verhindern. Zum Beispiel können Banken Datenanalysen nutzen, um verdächtige Transaktionen oder Kontobewegungen sofort und ohne Zeitverlust zu identifizieren.
Datenanalysen – Silos sind immer noch Hürden
Um die Daten optimal für die oben genannten Zwecke nutzen zu können, benötigen Unternehmen nicht nur die richtigen Analysetools und -techniken, sondern auch den direkten Zugriff auf alle Daten. Denn so viele davon auch vorhanden sein mögen – häufig sind diese in Datensilos gespeichert und nicht ohne weiteres greifbar, um wirklich aussagekräftige Analysen durchzuführen.
Hier kommt der sogenannte Data Fabric-Ansatz ins Spiel. Mithilfe dieses Konzepts ist es möglich, Brücken in der IT-Architektur eines Unternehmens zu errichten, um die unterschiedlichen Datenquellen miteinander zu verbinden.
Eine Data Fabric basiert normalerweise auf der bestehenden IT-Infrastruktur: Bereits vorhandene Technologien, Anwendungen und Dienste können unverändert weiterverwendet werden, da sie einfach über die Data Fabric miteinander verbunden sind. Auf diese Weise lassen sich Informationen schnell und fehlerfrei aus internen und externen Quellen zusammenführen, bereinigen sowie harmonisieren – unabhängig von der Datenquelle, dem Übertragungsprotokoll oder dem Datenformat.
Datenanalysen – Leistungsfähige Datenmanagement-Plattform ist Grundvoraussetzung
Um eine Data Fabric erfolgreich zu implementieren, ist eine moderne Datenmanagement-Plattform nötig. Sie vereint leistungsstarke Funktionen aus den Bereichen Datenbankmanagement, Integration, Anwendungsentwicklung und API-Management in einem einzigen Produkt. Im Idealfall ist die dabei verwendete Datenbanktechnologie in der Lage, Daten bereits in dem Moment zu analysieren, wenn sie aufgenommen werden - das ist zum Beispiel dann vorteilhaft, wenn Wertpapiertransaktionen automatisiert ausgeführt werden sollen. Man spricht hier von einer transaktionsanalytischen Datenbank. Sind zusätzlich weitere Funktionen für den Einsatz von Analytics (zum Beispiel Datenexploration, Business Intelligence oder Natural Language Processing), künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen direkt in die Datenplattform eingebettet, ermöglicht dies die Erweiterung der Data Fabric zu einer sogenannten „Smart Data Fabric“. Die Einbindung zusätzlicher Software-Werkzeuge ist dann nicht mehr nötig.
Mithilfe einer modernen Datenplattform wie InterSystems IRIS gelingt es Finanzdienstleistern, die Smart Data Fabric einfach und schnell zu implementieren. Dadurch entsteht eine Single Source of Truth (SSoT), also eine zentrale und einheitliche Sicht auf alle vorhandenen Daten, die Finanzdienstleistern eine Vielzahl von aktuellen und vertrauenswürdigen Daten zur Verfügung stellt.
Fazit: Mit dem Smart Data Fabric-Ansatz gehören Anwendungs- und Datensilos in der betrieblichen Praxis der Vergangenheit an. Leistungsfähige Datenplattformen wie InterSystems IRIS unterstützen Sie bei der Umsetzung des Konzepts. Denn InterSystems IRIS erleichtert die Implementierung einer intelligenten Datenstruktur und unterstützt eine Vielzahl von Geschäftsinitiativen mit weniger Aufwand und schnellerer Wertschöpfung.
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