Big Data und Data Analytics im Finanzbereich

Big data revolutioniert praktisch jede Branche, vielleicht keine mehr als die Finanzdienstleistungen. Sie geben Finanzunternehmen die Möglichkeit, Dinge zu tun, die sie vorher nicht tun konnten - wie die Einführung neuer Zahlungssysteme, die Bereitstellung data driven Angebote und die Nutzung von KI zur Betrugsbekämpfung.

Banken, Investmentfirmen, Aktienhändler und andere haben mehr Daten zur Verfügung als je zuvor. Um positive Geschäftsergebnisse zu erzielen, müssen sie die Kunst beherrschen, diese riesigen Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten zu organisieren, darauf zuzugreifen und sie zu analysieren, um auf effiziente, zeitnahe und kostengünstige Weise Erkenntnisse zu gewinnen.

Altbestand Datenmanagement Systeme haben Schwierigkeiten, mit den unzähligen Quellen und verschiedenen Arten von Daten Schritt zu halten, die mit immer höherer Geschwindigkeit einfließen. Datenplattformen, die in der Cloud betrieben werden, bieten branchenübergreifend eine Lösung für diese Probleme. Sie verfügen außerdem über die Leistung, den Speicherplatz und die Funktionen , die erforderlich sind, um spezifische datenbezogene Herausforderungen zu lösen, mit denen Finanzdienstleister konfrontiert sind.

Regulatorische Anforderungen

Die Finanzbranche ist natürlich eine der am stärksten regulierten Branchen überhaupt. Viele Länder schreiben vor, dass Daten im eigenen Land verbleiben müssen, was es für Unternehmen schwierig macht, Berichte zu erstellen und Analysen im Finanzbereich über geografische Grenzen hinweg durchzuführen. Unternehmen, die untersuchen wollen, wie sich ein Zahlungsinstrument in einem Land im Vergleich zu einem anderen oder auf globaler Basis verhält, stehen vor der Herausforderung, auf diese Daten zuzugreifen und sie zu analysieren. Moderne Datenmanagement ermöglichen es ihnen, Data Warehouses für jedes Land oder jede Region einzurichten. Analysewerkzeuge können die Daten schrittweise untersuchen, wobei Abfragen gegen verschiedene Data Warehouses wiederholt werden können, und das alles über eine Plattform.

Datenqualität

Die Datenqualität ist im Finanzdienstleistungssektor von entscheidender Bedeutung, da die Unternehmen auf der Grundlage der ihnen zur Verfügung stehenden Daten Berichte erstellen und vorausschauende Analysen durchführen. Da die Daten aus unterschiedlichen Quellen stammen, ist die Qualität oft fragwürdig. Es kann sein, dass einige Daten fehlen oder in einem anderen Format vorliegen. Datenmanagement können die gesammelten Daten in der Vorschau anzeigen, und Integrationstools können Daten von einem Format in ein anderes übersetzen. Datenplattformen können Datenqualitätsprobleme innerhalb von Systemen beheben und in andere Datenqualitätsmanagementlösungen integrieren.

Data Governance

Da Finanzdienstleister auch mit sensiblen Daten umgehen, müssen sie genau kontrollieren, wer Zugang zu bestimmten Berichten hat. Dies gilt vor allem für personenbezogene Daten (PII). Außerdem müssen die Unternehmen die folgenden Anforderungen erfüllen data governance Regeln einhalten, da bestimmte Datentypen nur für bestimmte Zeiträume aufbewahrt werden dürfen. Mithilfe von Datenbankmanagement-Tools können Finanzunternehmen die Fristen für Transaktions- und Verarbeitungsdaten einhalten und Governance-Regeln für Zugriffs- und Archivierungsdaten erstellen.

Datensilos

Datensilos sind ein großes Problem für Finanzdienstleistungsunternehmen. Sie verfügen oft über Kredit-, Kunden- und Marketingdaten in getrennten Lagern, die unterschiedlichen Regeln unterliegen. Datenintegrationstools können die Datensätze in einem Warehouse zusammenführen, in dem Abteilungen formular-, funktions- und länderübergreifende Analysen durchführen können. Datenmanagement bieten die Möglichkeit, eine Verbindung zu verschiedenen Quellen herzustellen und Berichte in einem einzigen Format zu generieren.

Datensicherheit

Da Hacker ihre Bemühungen verstärken und ihre Eindringtaktiken ausweiten, müssen Finanzdienstleister mit strengeren Sicherheitsstrategien reagieren. Dies ist eine Herausforderung, da jedes Stück Daten, das eingegeben oder weitergegeben wird, für jede Datenbank, mit der es verbunden ist, authentifiziert werden muss. Unternehmen müssen Data Warehouses verschlüsseln, um zu gewährleisten, dass die Daten sicher sind. Integrationswerkzeuge und Analysesoftware spielen ebenfalls eine wichtige Rolle beim Zugriff auf sichere Data Warehouses.

Vorwärtskommen mit einer Datenstrategie

Daten sind für Finanzdienstleister keine Fremdwörter. Sie sammeln und analysieren schon seit Jahrzehnten große Datenmengen. Aber die heutigen Datenanforderungen stellen die der vergangenen Jahrzehnte in den Schatten. Für diejenigen, die eine big data einführen oder ihre aktuelle Taktik verfeinern wollen, ist ein methodischer Ansatz am sinnvollsten.

Hier sind einige Schritte, die sie unternehmen sollten:

• Befragung interner und externer Interessengruppen.
• Bewertung des aktuellen Stands der Systeme, Prozesse und Fähigkeiten.
• Bestimmen Sie einen Problembereich, auf den Sie sich konzentrieren wollen.
• Erstellen Sie einen Fahrplan für die Umgestaltung.
• Entwicklung einer Plattform für die Sammlung, Organisation und Analyse von Daten.
• Nutzen Sie eineDatenmanagement , die auf Ihre Strategie abgestimmt ist, um diesen Schritt zu beschleunigen.

Finanzdienstleister erkennen den Wert, den Daten bieten können. Sie entwickeln neue und kreative Wege, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen, die ihnen helfen, ihre Kunden besser zu erreichen und ihre eigenen Abläufe effizienter zu gestalten. Die Nutzung von Tools wie der Actian Data Platform kann ihnen den strategischen Vorteil verschaffen, den sie im heutigen Wettbewerbsumfeld benötigen.

Über Vamshi Ramarapu

Vamshi Ramarapu ist Vice President of Actian Data Platform Engineering und konzentriert sich auf die Entwicklung und Bereitstellung derDatenmanagement . Er engagiert sich für Forschung und Entwicklung, scalability und Nutzer . Vamshi verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung und im Betrieb und war zuvor in Führungspositionen bei Mastercard und Visa tätig. Seine Leidenschaft gilt der Innovation in den Bereichen Cloud Entwicklung, Data Engineering und FinTech.