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Big Data in der Finanzindustrie

Die automatisierte Datenspeicherung und –verarbeitung ist zu einem kritischen Faktor für den Unternehmenserfolg in der Finanzbranche geworden und unterliegt, bedingt durch die Evolution der IT-Systeme aber auch durch die sich ändernden Anforderungen, einem ständigen Wandel. In den letzten Jahren sind folgende Entwicklungen zu beobachten:

  • Immer größer werdende Datenmengen durch zunehmende Digitalisierung
  • Zunehmende regulatorische Anforderungen an Geschwindigkeit, Umfang und Qualität des Reportings (z.B. MiFID 2/MiFIR, BCBS 239, AnaCredit, Basel III, AIFMD, Solvency II)
  • Wachsende Systemlandschaften mit komplexen Verknüpfungen der einzelnen Systeme, was zu hohen Anpassungsaufwänden führt

Diese Herausforderungen lassen sich innerhalb der bestehenden IT-Architekturen oft nicht mehr mit einem vertretbaren Aufwand lösen, können aber mit Hilfe von Big Data-Systemen und -Verfahren bewältigt werden, bei denen in den folgenden Bereichen enorme Fortschritte zu verzeichnen sind:

  • Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen auf fehler-toleranten und ausfallsicheren Clustern, die schnell und günstig skaliert werden können, da sie aus Standard-PCs zusammengesetzt werden
  • Schnellere Verfügbarkeit und Verarbeitung zeitkritischer Daten durch den Einsatz von In-Memory Datenbanken
  • Höhere Datenflexibilität und geringere Anpassungsaufwände durch den Einsatz von NoSQL - Datenbanken
  • Analyse und Visualisierung großer und/oder unstrukturierter Daten durch den Einsatz moderner Tools aus dem Data Science Bereich

Durch die Einbindung und Analyse neuer semi-strukturierter (MS Excel, XML) und unstrukturierter Daten (z.B. PDF-Dokumente, Bilder, Social Media oder Telefongespräche) bzw. durch neue Verknüpfungen bereits vorhandener Daten können zusätzlich die Datentransparenz verbessert sowie neue Einsichten gewonnen werden. Die systematische Suche nach verborgenen Zusammenhängen und die Übersetzung der Erkenntnisse in neue geschäftsrelevante Modelle und Prozesse werden unter dem Begriff Data Science zusammengefasst und haben bereits in vielen Bereichen eine durchschlagende Wirkung erzielt.

Für eine sinnvolle Nutzung von Big Data und Data Science ist jedoch die Schaffung einer geeigneten technischen Infrastruktur (NoSQL – Datenbanken, Hadoop-Cluster etc.) nur der erste Schritt.

Bereits für die Auswahl geeigneter Systeme, aber insbesondere für die Datenmodellierung und den Entwurf der neuen Prozesse ist ein tiefes Verständnis der fachlichen Zusammenhänge und Anforderungen notwendig.

Auch zur Gewinnung neuer Erkenntnisse und Prognosen aus den Daten wird fachliche Expertise benötigt, zum Beispiel für die Entwicklung und Validierung von Modellen und Hypothesen. Zusätzlich benötigt man für eine Umsetzung des Data Science – Ansatzes Erfahrung mit modernen analytischen Verfahren, z.B.  Machine Learning, Zeitreihenanalyse, Regression oder Clustering. 

Wir können Ihnen diese Kombination aus fachlichem, technischem und analytischem Know-How mit unseren mehr als 600 Beratern mit einem mathematisch/naturwissenschaftlichen Hintergrund anbieten. Wir unterstützen Sie bei der Konzeption und Umsetzung Ihrer Big Data- und Data Science-Lösungen:

  • Nutzen Sie unser Know-How zu Data Science – Verfahren für fortschrittliche Datenanalysen und -visualisierungen
  • Untersuchen Sie mit unseren Fach- und technischen Experten die Systeme und Prozesse in Ihrem Haus und finden Sie in einem Proof-of-Concept heraus, an welchen Stellen sich der Einsatz von Big Data wirklich lohnt.
  • Konzipieren und planen Sie mit uns Ihre Big Data- und Data Science–Strategie und bewerten Sie die Auswirkungen der Anpassungen auf Ihre Geschäfte, Prozesse und Systeme
  • Profitieren Sie von unserer hohen Umsetzungskompetenz bei der Implementierung der zuvor gemeinsam geplanten Anpassungen

Weitere Informationen hierzu erhalten Sie gerne per E-Mail an big-data@remove-this.d-fine.com oder telefonisch unter +49 69 907370, Stichwort "Big Data".