Datendemokratisierung: So können Banken Daten zu ihrem Vorteil nutzen

In Banken müssen heute für alle Mitarbeiter einheitliche Daten zur Verfügung stehen. Diese Datendemokratisierung erzeugt aber im Finanzwesen einige Herausforderungen, insbesondere im Bereich Compliance. Mit Hilfe geeigneter Technologien lassen sich die strengen Vorschriften von MiFID bis zur DSGVO einhalten – und gleichzeitig die Daten optimal nutzen.

von Sudip Lahiri, EVP & Head – Europe, Financial Services bei HCLTech

Durch die Digitalisierung der Finanzmärkte können Banken die in ihrem Kerngeschäft gewonnenen Daten nutzen, um zwei wichtige Ziele zu erreichen: Sie möchten einerseits ein großes und vielfältiges Angebot an Produkten und Dienstleistungen bereitstellen. Andererseits wollen sie personalisierte Informationen und Anwendungen schneller und skalierbar bieten.

Dies gilt insbesondere für FinTech-Unternehmen. Mit Hilfe moderner Technologien und innovativer Geschäftsmodelle üben sie einen enormen Wettbewerbsdruck auf etablierte Unternehmen aus.

Ein Hauptvorteil sind datengesteuerte Plattformen. Diese analysieren über Machine Learning riesige Datenmengen, um genauere Entscheidungen zu treffen.”

Im Gegensatz dazu befinden sich bei traditionellen Banken die Daten oft isoliert in verschiedenen Abteilungen. Ihre Altsysteme unterstützen nicht die Erstellung konsistenter oder zuverlässiger Daten, geschweige denn den nächsten Schritt: die Verteilung von Daten an eine möglichst breite Nutzerschaft im Unternehmen, einschließlich nicht technischer Geschäftsanwender, um bessere, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Datendemokratisierung ermöglichen

Der Prozess der unternehmensweiten Verbreitung von Daten ist als Datendemokratisierung bekannt. Sie hat in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen, vor allem in der Finanzbranche. Dort nutzen Unternehmen zunehmend Daten, um bessere Produkte und Dienstleistungen anzubieten.

Der Finanzsektor ist eine der datenintensivsten Branchen der Welt.

Die zunehmenden Datenmengen, die täglich erzeugt, gespeichert und analysiert werden, erfordern eine Vielzahl innovativer Technologien, Tools und Fähigkeiten.”

Dabei lässt sich der maximale Nutzen der Investitionen nur dann erzielen, wenn alle Teams im Unternehmen die datenbasierten Erkenntnisse effektiv einsetzen.

Die Demokratisierung von Daten soll dazu beitragen, dass sich die einzelnen Mitarbeiter im Unternehmen bei der Verwaltung und Analyse von Daten nicht mehr auf IT-Abteilungen oder technische Experten verlassen müssen.”

Dies verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Entscheidungsprozesse – und damit auch in der Regel das Geschäftsergebnis.

Grundlegende Herausforderungen

Es gibt aber einige Herausforderungen für Banken dabei. Eine große Hürde sind die strengen Vorschriften und Compliance-Anforderungen, welche die Nutzung von Daten regeln. Diese wirken sich auf die strategischen Entscheidungen aus, die Banken bei der Datendemokratisierung treffen.

Die wachsende Dominanz von FinTech-Firmen bei verschiedenen Finanzprozessen – etwa Zahlungsverkehr, Kreditvergabe und Betrugserkennung – zwingt die Banken dazu, aktiv konzertierte Maßnahmen zu ergreifen, um Risiken zu reduzieren und regulatorische Lücken zu schließen.”

Dann können sie das Beste aus ihren Daten und Erkenntnissen für das Unternehmen und die Kunden herausholen.

Zu den technischen Herausforderungen bei der Datendemokratisierung gehört etwa der Mangel an einer zentralen Datenspeicherung.”

Dies führt dazu, dass die Daten in Silos bei verschiedenen Abteilungen liegen. Dadurch wird es komplizierter, die richtigen Daten für einen bestimmten Zweck zu erhalten. Außerdem ist die bestehende Infrastruktur für die Datenanalyse recht komplex und ermöglicht es den Bankensystemen nicht, standardisierte Informationen zu liefern.

Die nutzerzentrierte Architektur mit offenem Zugang zu den Daten birgt auch Gefahren für den Datenschutz und die Datensicherheit.”

Eine effektive Datenverwaltung und Sicherheitsprotokolle sind daher für jedes Institut Pflicht.

Schritte zur Umsetzung

Angesichts dieser Herausforderungen verbessern viele zukunftsorientierte Banken ihre Kernkompetenzen zur Nutzung von Cloud-Speicherlösungen, Data Engineering und KI-gestützte vernetzte Plattformen, die den Weg zur Datendemokratisierung ebnen. Die Reise beginnt oft mit der Vereinfachung und Modernisierung der Datenanalyse-Infrastruktur. Diese reicht bis in die tiefsten Winkel der Bankensysteme, um die Herkunft und Rückverfolgbarkeit von Datenelementen zu ermitteln und Fragen des Dateneigentums zu klären.

Da Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden, erleichtert die Priorisierung der Datenherkunft in den einzelnen Geschäftsbereichen und die Abbildung des durchgängigen Datenflusses die Navigation durch große und unterschiedliche Datensätze.”

Dies löst Eigentumsfragen und hilft bei der Einrichtung von Data-Governance- und Kontrollprotokollen.

Viele Banken erstellen jetzt Definitionen für die Datenherkunft, einschließlich der vorgelagerten Kanäle, von denen die Daten erfasst wurden, bis hin zum endgültigen Punkt der Datennutzung. Dadurch erhalten sie einen ganzheitlichen Überblick darüber, wie Daten von verschiedenen Systemen und in verschiedenen Phasen des Geschäftszyklus erfasst und verarbeitet werden. So können sie die regulatorischen Anforderungen, etwa durch BCBS 239, MiFID und DSGVO, besser erfüllen.

Zum Schutz sensibler Informationen nutzen die Banken auch Tools zur Virtualisierung und Verbindung von Daten.”

Sie schaffen eine Abstraktionsebene, welche die technischen Aspekte der gespeicherten Daten verbirgt, wie Speicherort, API oder Speicherstruktur. Damit lassen sich Fragen zu Zugriff, Echtzeitintegration und Duplizierung schneller klären.

Mögliche Vorteile der Datendemokratisierung

Diese Technologien adressieren die wichtigsten Bedenken der Finanzinstitute in Bezug auf Data Governance. Sie bieten einen 360-Grad-Blick darauf, wer was, wann und wo innerhalb des Unternehmens sieht. Gleichzeitig erleichtern sie für die Nutzer den Zugriff auf Daten und deren Analyse, um fundierte Entscheidungen zu treffen. So setzen Banken immer häufiger dezentralisierte, cloud-native Strukturen und domänenzentrierte Datenumgebungen ein. Sie ermöglichen die Bereitstellung der effektivsten Daten für die Anwender.

Zur weiteren Unterstützung der Geschäftsanwender nutzen die Banken außerdem einen Data-Mesh-Ansatz.”

Dieser beseitigt vermeidbare Abhängigkeiten und standardisiert die im gesamten Unternehmen verwendeten Definitionen. Das vereinfacht die Suche nach Datenbeständen und ihrer Herkunft. Letztlich führt dies zu mehr Vertrauen und einer verbesserten Governance. Zudem können Geschäftsteams in Banken die Dateneinblicke nutzen, um Kosten zu senken, die Produktivität zu verbessern und Vorschriften einzuhalten, ohne zwischen verschiedenen Anwendungen wechseln zu müssen.

Fazit

Moderne Technologien helfen dabei, die strengen Compliance-Anforderungen der Finanzbranche bei der Datendemokratisierung zu erfüllen. Da Banken ihren Geschäftsteams jedoch mehr Befugnisse übertragen, müssen sie die Nutzer angemessen schulen, um die ordnungsgemäße Verwendung der Daten sicherzustellen. Durch entsprechende Trainings und Sensibilisierungsprogramme für Mitarbeiter ist die datengesteuerte Bank der Zukunft besser vor Verstößen und unbefugtem Zugriff geschützt.Sudip Lahiri, HCLTech