GFT Technologies : Vorteile der Datenvirtualisierung im Finanzwesen

Die agile Verwaltung von Daten und die strategische Prozessoptimierung und Entscheidungsfindung stellt für Unternehmen im Finanzwesen nach wie vor eine Herausforderung dar. Im digitalen Zeitalter sind Daten ein entscheidender Erfolgsfaktor für viele Unternehmen. Allerdings ist die Integration großer Datenmengen für viele Unternehmen noch zu komplex.

Laut Gartner wird bis 2020 die Hälfte der Großunternehmen eine Form der Datenvirtualisierung als effiziente und kostensparende Möglichkeit der Datenintegration implementieren. Doch was genau ist Datenvirtualisierung?

Datenvirtualisierung ist eng verbunden mit einer erhöhten Informationsagilität, sprich dem erleichterten Zugriff auf Unternehmensdaten. Ziel ist es also, die Visualisierung und Transformation von Unternehmensdaten zu vereinfachen, zu vereinheitlichen und zu integrieren - und zwar in Echtzeit. Typischerweise werden bei diesem Vorgang Daten aus verschiedenen Quellen integriert und replizierte Daten von verschiedenen Speicherorten zusammengeführt.

Mithilfe moderner Technologien werden virtuelle Datenebenen geschaffen, die mit einheitlichen Datenservices Unternehmen aus allen möglichen Branchen unterstützen. Virtualisierung ist so bedeutend, weil wir damit dasselbe erreichen wie mit der Replizierung von Daten über Data Warehouses und Data Marts, allerdings ohne die Flut an Datenkopien, die an mehreren Standorten gespeichert werden und ohne die bisherige Komplexität. Die Folge: Mehr Datensicherheit, da Daten nicht mehr diffus auf verschiedene Speicherorte im Unternehmen verteilt sind.

Welche Vorteile bietet Datenvisualisierung im Finanzwesen?

Wenn es um die digitale Transformation des Bankwesens geht, können wir Banken in zwei Gruppen unterteilen: Banken, bei denen Innovation und Disruption oberste Priorität haben, und traditionelle Banken, die in den Bereichen Innovation und Digitalisierung ein langsameres Tempo vorlegen. Orientieren wir uns an den Gewinnern der Best Digital Bank Awards 2017, sind folgende Banken besonders innovativ: Citi und Wells Fargo (USA); BBVA, Citi, mBank, Nordea, Yapi Kredi und die TBC Bank (Europa); Citi und BBVA (Lateinamerika); Citi und DBS (Asien); Citi, Samba, CIB, Bank Leumi und die National Commercial Bank (Naher Osten) sowie Citi (Afrika).

GFT ist davon überzeugt, dass die digitale Transformation der Finanzbranche auf vier Hauptpfeilern basiert: Augmented Banking, Open Banking, Cognitive Banking und Banking Automation. Beim Cognitive Banking spielt die Datenvirtualisierung eine Schlüsselrolle, denn in diesem Bereich sind Daten das wichtigste Gut. Die Virtualisierung von Daten steht jedoch noch vor einigen Herausforderungen.

Herausforderungen der Datenvirtualisierung

Für Unternehmen aus der Finanzbranche sind die größten Herausforderungen bei der Datenintegration die wachsende Datenmenge, die verarbeitet und nutzbar gemacht werden muss, um von der Digitalisierung zu profitieren, die Komplexität gespeicherter Daten, mangelnde Datenqualität und -konsistenz und die Einhaltung von Verordnungen wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO).

Um das volle Potential von Business Intelligence (BI), Machine Learning oder Deep Learning ausschöpfen zu können, müssen die Daten aus verschiedenen Quellen zunächst einmal in Echtzeit zur Verfügung stehen und integriert sein. Datenvirtualisierung macht dies möglich. Darum wird sie neben anderen Lösungen immer wichtiger. Diese sind, je nach Anwendungsfall, beispielsweise Big Data Lakes (große Datenspeicher, die unstrukturierte Daten in ihrem Rohformat aufnehmen) und/oder Online-Daten-Cluster (Data Stream Clustering für die Echtzeit-Nutzung von Daten aus unterschiedlichen Quellen).

Banken können in vielerlei Hinsicht von der Datenvirtualisierung profitieren (Beispiele: Kostensenkungen, flexiblere Abwicklung von Projekten, stärkere Regulierung und Kontrolle oder strikte Einhaltung von Verordnungen). Zudem ist ein effizientes Datenmanagement zweifelsohne ein entscheidender Faktor, um Bankkunden hochwertige Dienstleistungen zu bieten.