Big Data – Datensouveränität für die Finanzwirtschaft

Datenmanagement als Kerndisziplin und Herausforderung

Mit Big Data lassen sich Zusammenhänge entdecken, Komplexität beherrschen und Transparenz ebenso wie intelligente Vernetzung herstellen. Datenmanagement wird zur Kerndisziplin für die Finanzwirtschaft, nicht zuletzt aufgrund der regulatorischen Herausforderungen.

Einsatz von Big Data in der Finanzwirtschaft

Das Management von Daten wird für Banken und Sparkassen zu einer wichtigen Kerndisziplin und Herausforderung.

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Mit Big Data werden Daten beschrieben, die aufgrund von Velocity (Geschwindigkeit von Datenmengenerstellung oder -änderung), Volume (Umfang) und Variety (unterschiedliche Datenquellen und -typen, mangelnde Strukturierung) mit herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung nicht oder nur unzureichend auszuwerten sind.

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Die Anwendungsgebiete sind vielfältig: Erkenntnisse aus Big Data lassen sich etwa für eine Verbesserung und Agilisierung der Kundenorientierung, also im Bereich Kundenansprache und Produktentwicklung einsetzen, und sorgen für eine Optimierung der Servicequalität durch personalisierte Interaktion.

Zudem kann man sich schneller und besser auf sich verändernde Marktbedingungen einstellen und Unternehmensrisiken und Compliance-Anforderungen effektiver managen. Gerade für die Gesamtunternehmenssteuerung und das Risikomanagement ergeben sich durch eine gute Datennutzung erhebliche Potenziale – und Risiken.

Herausfordernde Regularien

Ansprüche an Datensicherheit und -schutz sowie regulatorische Anforderungen sind für Unternehmen eine große Herausforderung. Aufgrund der sensiblen Daten, die in der Finanzbranche erhoben und genutzt werden können (und die zahlreiche Aussagen über das Leben und Verhalten von Menschen gestatten), werden Aktivitäten dementsprechend nicht nur von Behörden, sondern auch von Kunden und Nichtregierungsorganisationen äußerst kritisch beobachtet. Menschen hinterlassen heute deutlich mehr digitale Spuren als früher.

Datenschutz und -sicherheit erhalten bei Big Data eine völlig neue Dimension. Sind schon die Erhebung, Verarbeitung, Analyse und Nutzung von Daten sowie die damit einhergehende Transformation von Unternehmen und Fragen der Mitarbeiterakzeptanz und -kompetenz nicht leicht zu bewerkstelligen. Schließlich ergeben sich erhebliche Fragestellungen bei Datenschutz, -sicherheit und Regulatorik. Schnell können Verstöße zu empfindlichen Strafen durch Behörden, aber auch zu Vertrauensverlusten beim Kunden führen.

Chancen und Risiken für Big Data

Wer jedoch die aktuellen Entwicklungen verpasst, muss schlimmstenfalls den Markt verlassen. Das Unternehmen, das von Erfahrungen anderer Anbieter lernt und Veränderungen schnell und konsequent umsetzt, hat das beste Chance-Risiko-Verhältnis.

Finanzinstitute sehen sich zwei komplexen Aufgaben gegenüber. Es muss geprüft werden, wie die Daten am besten erhoben, verknüpft, gespeichert, analysiert und genutzt werden können. Dies erfordert nicht nur eine entsprechende technische Ausstattung wie zum Beispiel eine End-to-End-Datenarchitektur, sondern auch die passende organisationale, strukturelle und personelle Aufstellung der Unternehmung. Anforderungen an die Datenqualität wie Vollständigkeit, Korrektheit, Widerspruchsfreiheit und Angemessenheit können nur ein erster Baustein sein, da sich Daten mehr und mehr als strategisches „Asset“ für die Kundenbindung, die Gesamtunternehmenssteuerung und das Risikomanagement erweisen.

Unternehmensanalysen unabdingbar

Um die strategischen Entscheidungen fundiert treffen zu können, muss eine umfangreiche Analyse der Ist- und Sollsituation des Unternehmens, seines Umfelds und seiner Wettbewerber erfolgen. Dabei sollte die Notwendigkeit des kulturellen Wandels, der Agilisierung und der Begleitung durch Change-Management-Maßnahmen nicht unterschätzt werden. Schließlich unterliegt das Finanzinstitut selbst einem erheblichen Wandel, um sich an Big Data anzupassen. Nach der Umsetzung muss ein fortlaufendes Monitoring stattfinden. So können aus den Erfahrungen gelernt und die getroffenen Entscheidungen optimiert werden.

Durch die Einhaltung höchster Datenschutz-, -sicherheits- und regulatorischer Anforderungen ist sicherzustellen, dass die Kunden und Partner des Finanzinstituts in ihrem Vertrauen bestärkt werden sowie die Behörden keinen Anlass haben, Auflagen oder Strafen zu verhängen. Als Entwickler und Nutzer von Big-Data-Architekturen müssen Finanzinstitute Datenschutz und Datensicherheit oberste Priorität einräumen. Die Umsetzung der Auflagen muss bereits auf unterster Ebene wie etwa der Zahlungsverkehrstransaktion erfolgen. An dieser Stelle müssen Anonymisierung, Pseudonymisierung und Löschung vorgenommen werden, ohne die Nutzbarkeit der Daten deutlich einzuschränken. Und genau das ist eine große Herausforderung eines jeden Big-Data-Projekts.

Finanzinstitute müssen sich umfassend und proaktiv mit Daten befassen

Diese Anforderungen müssen fortlaufend überwacht werden, um etwaige Änderungen schnellstmöglich einzubeziehen und notwendige Anpassungen umzusetzen zu können. So können Abweichungen schnell erkannt und behoben werden, bevor ein größerer Schaden entsteht. Natürlich ergeben sich nicht zuletzt neue Anforderungen für die Mitarbeiter.

Aufgrund der erheblichen Chancen und Risiken bei Big Data lohnt es sich für Finanzinstitute, sich umfassend und proaktiv damit auseinanderzusetzen, bevor sich negative Folgen im Wettbewerb ergeben. Dabei kann es sinnvoll sein, externe Expertise ins Haus zu holen. Die sich durch Big Data ergebenden Chancen und Risiken werden sich auch in Zukunft fortlaufend weiterentwickeln; denn der Umgang mit Big Data steht im Fokus – sowohl bei staatlichen Organisationen als auch bei der interessierten Öffentlichkeit. Somit werden auch die Möglichkeiten und Herausforderungen einem fortlaufenden Wandel unterliegen.


Der Beitrag erschien ursprünglich als Teil des Jahrbuchs 2018/19 des Vereins Finanzplatz Hamburg e.V.. Das Jahrbuch können Sie herunterladen oder als Hardcopy bestellen.


Udo Müller, Senior Business Developer adesso AG

Udo Müller

ist Koautor des Beitrags. Der Dipl. Betriebswirt (BA) ist bei adesso als Senior Business Developer für Analytics und Künstliche Intelligenz im Banking verantwortlich. Die Weiterentwicklung des Portfolios sowie die Beratung der Bankkunden in der Anwendbarkeit dieser Schlüsseltechnologien gehören zu seinen Aufgabenschwerpunkten.

 

 

Volker Rothenpieler, Geschäftsführer A3A Strategy Consulting GmbH

Volker Rothenpieler

, Diplom-Informatiker, ist Koautor des Beitrags und verantwortet als Geschäftsführer die A3A Strategy Consulting GmbH, die Managementberatung der adesso Gruppe.

 

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Über den Autor

Dr. Markus A. Hessler

Dr. Markus A. Hessler ist Strategie- und Managementberater, Programm- und Projektmanager sowie Ökonom und Hochschuldozent mit fachlichen Schwerpunkten in den Bereichen Digitalisierung, Strategie, Marketing-Management, Finance sowie Programm- und Projektmanagement. Er verfügt über umfangreiche Erfahrung in Financial Services sowie Telekommunikation, Internet, Medien, Entertainment. Er studierte, lehrte und forschte in Bochum, Hagen und Hamburg und sammelte Erfahrungen in Europa, Lateinamerika, EMEA sowie Asien.

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