Daten sind das Lebenselixier jedes Unternehmens, vor allem aber für Finanzdienstleister, die sich auf sie verlassen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die Leistung zu optimieren und ihren Kunden einen Mehrwert zu bieten. Die Finanzdienstleistungsbranche befindet sich in einer massiven digitalen Transformation, die von sich ändernden Kundenerwartungen, regulatorischem Druck und Wettbewerbskräften angetrieben wird. Daten stehen im Mittelpunkt dieser Transformation, da sie es Finanzinstituten ermöglichen, Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungen zu optimieren und ihren Stakeholdern einen Mehrwert zu bieten. Daten stellen jedoch auch erhebliche Herausforderungen wie Komplexität, Fragmentierung, Latenz und Sicherheit dar.
Die Signalisierung von Finanzdaten ist der Prozess der Extraktion und Kommunikation aussagekräftiger Informationen aus großen und komplexen Datensätzen im Finanzsektor. Es ermöglicht Banken und anderen Finanzinstituten, bessere Entscheidungen zu treffen, ihre Geschäftstätigkeit zu optimieren und ihr Kundenerlebnis zu verbessern.
Die Signalisierung von Finanzdaten ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Das Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt der Finanzdaten nehmen exponentiell zu, was ihre Verarbeitung und Analyse erschwert. Die Qualität und Zuverlässigkeit von Finanzdaten werden häufig auch durch Fehler, Inkonsistenzen und Betrug beeinträchtigt. Darüber hinaus werden die regulatorischen und Compliance-Anforderungen für Finanzdaten immer strenger und komplexer, was mehr Transparenz und Rechenschaftspflicht erfordert. In diesem Blogbeitrag werden wir einige der Vorteile und bewährten Verfahren untersuchen, die sich aus der Erreichung der Datenunabhängigkeit und der Beschleunigung der digitalen Transformation bei Finanzdienstleistungen ergeben. Wir werden auch erörtern, wie verteilte Datenarchitekturen, fortschrittliche Analysefunktionen, Datennetzkonzepte, Produktivität von Datenteams, Kostenreduzierung, Risikomanagement sowie Mitarbeiter und Prozesse wichtige Bestandteile einer erfolgreichen Datenstrategie sind.
Federated Data Lakes: Die Zukunft des Datenmanagements
Eine der größten Herausforderungen bei der Erreichung der Datenunabhängigkeit ist der Umgang mit der Komplexität und Vielfalt der Datenquellen und -systeme in Finanzdienstleistungen. Daten können an verschiedenen Orten gespeichert werden, z. B. in lokalen Datenbanken, Cloud-Plattformen, Anwendungen von Drittanbietern oder Edge-Geräten. Daten können auch unterschiedliche Formate haben, z. B. strukturiert, halbstrukturiert oder teilweise unstrukturiert. Daten können auch unterschiedliche Eigentümer haben, z. B. Geschäftsbereiche, Abteilungen oder externe Partner.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, beginnen Finanzdienstleister, verteilte Datenarchitekturen einzuführen, die es ihnen ermöglichen, auf Daten aus beliebigen Quellen, Systemen oder Formaten zuzugreifen und sie zu analysieren. Verteilte Datenarchitekturen ermöglichen Datenunabhängigkeit, indem sie Daten von der zugrunde liegenden Infrastruktur entkoppeln und einen einheitlichen Überblick über die Daten im gesamten Unternehmen bieten. Verteilte Datenarchitekturen reduzieren den Bedarf an Datenverschiebungen und -transformationen und ermöglichen so eine schnellere und effizientere Datenverarbeitung und -analyse. Verteilte Datenarchitekturen ermöglichen auch skalierbarere und flexiblere Datenlösungen, die sich an sich ändernde Geschäftsanforderungen und -anforderungen anpassen können.
Erweiterte Analysefunktionen: Unterstützung von Kundenkontakt und Endbenutzern
Ein weiterer wichtiger Faktor für die digitale Transformation im Finanzdienstleistungssektor ist die Notwendigkeit, Kunden und Endnutzer mit fortschrittlichen Analysefunktionen auszustatten. Finanzdienstleister müssen ihren Mitarbeitern und Kunden zeitnahe und relevante Einblicke bieten, die ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, die Leistung zu verbessern und das Kundenerlebnis zu verbessern.
Um dieses Ziel zu erreichen, sollten sich Finanzdienstleister darauf konzentrieren, fortschrittliche Analysefunktionen am Netzwerkrand zu aktivieren — dort, wo Daten generiert und genutzt werden. Durch die Bereitstellung von Analysefunktionen am Netzwerkrand können Finanzdienstleister Latenz- und Bandbreitenprobleme reduzieren, die Sicherheit und den Datenschutz verbessern und die Nutzerbindung und -zufriedenheit erhöhen.
Zu den erweiterten Analysefunktionen am Netzwerkrand können gehören:
- Datenvisualisierung: Die Fähigkeit, interaktive Dashboards und Berichte zu erstellen, die wichtige Kennzahlen und Trends intuitiv und ansprechend darstellen.
- Datenerkundung: Die Fähigkeit, mithilfe von Abfragen in natürlicher Sprache oder Drag-and-Drop-Oberflächen Daten detailliert zu analysieren und versteckte Muster und Erkenntnisse zu entdecken.
- Datenwissenschaft: Die Fähigkeit, Techniken des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz auf Daten anzuwenden, um Vorhersagen, Empfehlungen oder Klassifizierungen zu generieren.
- Storytelling mit Daten: Die Fähigkeit, Erkenntnisse mithilfe von Erzählungen, Diagrammen oder Animationen effektiv zu vermitteln.
Data Mesh: Dezentralisierung der Dateneigentümer auf Dateneigentümer
Ein dritter wichtiger Treiber der digitalen Transformation bei Finanzdienstleistungen ist die Notwendigkeit Daten dezentralisieren Eigentum der Dateneigentümer. Dateneigentum bezieht sich auf die Verantwortung und Autorität in Bezug auf Datenqualität, Verwaltung, Sicherheit und Nutzung. Traditionell lag das Dateneigentum in den Händen von IT-Teams oder Datenteams, die alle Aspekte der Daten im gesamten Unternehmen verwalten. Dieser Ansatz hat jedoch zu mehreren Problemen geführt, wie z. B.:
- Datensilos: Der Mangel an Transparenz und Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Dateneigentümern führt zu inkonsistenten oder unvollständigen Daten.
- Datenengpässe: Die Abhängigkeit von IT-Teams oder Datenteams, die zu Verzögerungen oder Ineffizienzen beim Zugriff auf oder bei der Analyse von Daten führt.
- Fehlausrichtung der Daten: Das Missverhältnis zwischen den Geschäftsanforderungen und Erwartungen der Dateneigentümer und den technischen Möglichkeiten und Einschränkungen von IT-Teams oder Datenteams.
Der traditionelle Ansatz, Daten in einem einzigen Data Warehouse oder Lake zu zentralisieren, reicht nicht mehr aus, um den wachsenden Anforderungen datengestützter Entscheidungen im Finanzdienstleistungssektor gerecht zu werden. Datenquellen werden immer vielfältiger, komplexer und umfangreicher und erfordern mehr Rechenleistung und Speicherkapazität. Auch die Datenverbraucher werden immer vielfältiger und benötigen unterschiedliche Arten von Daten und Analysen für unterschiedliche Anwendungsfälle und Kontexte. Darüber hinaus werden Datenverwaltung und Sicherheit immer schwieriger, da Daten verschiedenen Vorschriften und Standards in verschiedenen Jurisdiktionen und Bereichen entsprechen müssen.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, müssen Finanzorganisationen verteilte Datenarchitekturen einsetzen, die für den schnellsten Weg von Daten zu Erkenntnissen optimiert sind. Das bedeutet, dass die Dateneigentümer den Dateneigentümern übertragen werden müssen, die am besten in der Lage sind, den Kontext und die Qualität ihrer Daten zu verstehen. Es bedeutet auch, den Datenzugriff und die Datenanalyse an der Peripherie zu ermöglichen, wo die Daten generiert und genutzt werden, anstatt sie an einen zentralen Ort zu verschieben. Auf diese Weise können Daten in Echtzeit mit geringerer Latenz und höherer Zuverlässigkeit verarbeitet und analysiert werden.
Reduzierung unnötiger Daten ETL
Eine weitere Möglichkeit, die Produktivität des Datenteams zu verbessern und die Kosten zu senken, besteht darin, unnötige Datenextraktions-, Transformations- und Ladeprozesse (ETL) zu vermeiden. Daten-ETL ist oft ein zeitaufwändiger und fehleranfälliger Prozess, bei dem Daten von einem System oder Format in ein anderes verschoben und transformiert werden müssen. Daten-ETL kann auch zu Verzögerungen und Inkonsistenzen in der Datenpipeline führen und das Risiko von Datenverlust oder -beschädigung erhöhen.
Um diese Probleme zu vermeiden, sollten Finanzorganisationen einen „Daten als Code“ -Ansatz verfolgen, der es ihnen ermöglicht, ihre Datenpipelines als Code zu verwalten. Das bedeutet, Tools und Frameworks zu verwenden, die es ihnen ermöglichen, ihre Datentransformationen als Codeskripte oder Funktionen zu definieren, die bei Bedarf ausgeführt oder durch Ereignisse ausgelöst werden können. Auf diese Weise können sie ihre Datenworkflows automatisieren, die Reproduzierbarkeit und Rückverfolgbarkeit ihrer Ergebnisse sicherstellen und bestehende Code-Repositorys und Versionskontrollsysteme nutzen.
Kostensenkung ist nur ein Teil der Modernisierungsgleichung
Die Senkung der Kosten ist zwar ein wichtiges Ziel für jedes Unternehmen, sollte aber nicht der einzige Antrieb für die Modernisierung der Dateninfrastruktur im Finanzdienstleistungssektor sein. Andere Faktoren wie Marktwachstumschancen, Kundenerwartungen und regulatorische Anforderungen müssen berücksichtigt werden. Beispielsweise können Finanzorganisationen ihre modernisierte Dateninfrastruktur nutzen
um neue Produkte oder Dienstleistungen zu entwickeln, die ihre einzigartigen Datenressourcen nutzen und sie von ihren Mitbewerbern abheben. Sie können ihre erweiterten Analysefunktionen auch nutzen, um die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung zu verbessern, indem sie personalisiertere und relevantere Erlebnisse bieten.
Darüber hinaus können sie ihre verbesserten Datenverwaltungs- und Sicherheitsprozesse nutzen, um verschiedene Vorschriften und Standards wie die DSGVO, CCPA oder Basel einzuhalten.
Durch die Übernahme dieser Konzepte können Finanzdienstleistungsunternehmen mehrere Vorteile erzielen, wie z. B.:
- Schnellere Gewinnung von Erkenntnissen: Durch die Reduzierung der Latenz und Komplexität des Datenzugriffs und der Datenanalyse können Unternehmen ihren Endbenutzern schneller und effektiver Erkenntnisse liefern.
- Höhere Agilität und Innovation: Indem Unternehmen Dateneigentümer in die Lage versetzen, Datenprodukte unabhängig und gemeinsam zu veröffentlichen und zu nutzen, können sie eine Kultur des Experimentierens und der Innovation fördern.
- Verbessertes Compliance- und Risikomanagement: Durch die Gewährleistung von Datenqualität, Sicherheit und Rückverfolgbarkeit über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg können Unternehmen regulatorische Anforderungen einhalten und betriebliche und regulatorische Risiken mindern.
Datenunabhängigkeit ist ein wichtiger Faktor für die digitale Transformation, nicht nur im Finanzdienstleistungssektor. Durch die Implementierung verteilter Datenarchitekturen und die Bereitstellung fortschrittlicher Analysefunktionen an vorderster Front und Endbenutzern an der Peripherie können Finanzdienstleister die Optimierung für den schnellsten Weg von Daten zu Erkenntnissen optimieren. Um Datenunabhängigkeit zu erreichen, geht es jedoch nicht nur um die Modernisierung der technologischen Infrastruktur, sondern auch um einen kulturellen Wandel bei Mitarbeitern und Prozessen. Daher sollten Finanzdienstleister in den Aufbau einer datengesteuerten Kultur investieren, die Zusammenarbeit, Vertrauen und Rechenschaftspflicht wertschätzt.
Data Mesh und die Abstraktion von Datenplattformen sind keine Patentrezepte oder Einheitslösungen. Sie erfordern eine sorgfältige Planung, Gestaltung, Implementierung und Verwaltung. Sie erfordern auch einen Kulturwandel von zentralem zu dezentralem Dateneigentum und Zusammenarbeit. Scalytics Connect bietet eine vielversprechende Vision, wie Unternehmen die Macht der Daten nutzen können, um ihren Anbietern, Partnern und Stakeholdern einen besseren Nutzen zu bieten. Führen Sie unbedingt ein kurzes Beratungsgespräch mit Ihrem Scalytics Vertreter, um die Herausforderungen der Implementierung von Scalytics Connect in Ihre Datenstrategien zu besprechen.
