{"id":29058,"date":"2023-12-06T05:55:53","date_gmt":"2023-12-06T04:55:53","guid":{"rendered":"https:\/\/financefwd.com\/?p=29058"},"modified":"2023-12-05T10:31:21","modified_gmt":"2023-12-05T09:31:21","slug":"daten-finanzsektor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/financefwd.com\/de\/daten-finanzsektor\/","title":{"rendered":"Daten im Finanzsektor: Produktionsfaktor und Treibstoff f\u00fcr Innovationen"},"content":{"rendered":"

In der Finanzbranche sind Daten unverzichtbar und in F\u00fclle vorhanden. Wer sie zu nutzen wei\u00df und ihre Qualit\u00e4t bewerten kann, trifft bessere Entscheidungen, kann Risiken minimieren und bleibt wettbewerbsf\u00e4hig. <\/em><\/p>\n

Daten sind entlang der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette im Finanzsektor unverzichtbar. Finanzinstitute nutzen Daten zur Umsetzung regulatorischer Anforderungen, zur Steigerung der Effizienz und zur Verbesserung der Wettbewerbsf\u00e4higkeit. Ohne Daten ist eine erfolgreiche Steuerung nicht mehr denkbar \u2013 und das gilt in Zukunft umso mehr. Denn Daten werden ben\u00f6tigt, um Entscheidungen zu treffen, Risiken zu minimieren und Kundenbed\u00fcrfnisse zu erf\u00fcllen.<\/p>\n

Datengetriebenes Arbeiten bietet enorme Vorteile<\/strong><\/h2>\n

Finanzinstitute verf\u00fcgen \u00fcber wachsende Mengen von Daten. Sie stammen aus Transaktionen, Kundeninformationen, Gesch\u00e4fts- oder Schadensverl\u00e4ufen und aus dem Markt. Daten werden zunehmend zum Produktionsfaktor, wenn sie richtig eingesetzt werden. Die Herausforderung besteht darin, all diese Daten zu sammeln, zu speichern und zu analysieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.<\/p>\n

Wie aus der KPMG-Studie \u201eVoices on 2030: Financial Services reinvented\u201c hervorgeht, z\u00e4hlt Datenkompetenz zu den wichtigen wirtschaftlichen Erfolgsfaktoren unserer Zeit. Denn einen Wettbewerbsvorsprung erarbeiten sich die Unternehmen, die Daten entlang der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette verf\u00fcgbar machen und systematisch nutzen. Doch welche Schritte sind auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen notwendig?<\/p>\n

1. Datenstrategie: <\/strong>Die Strategie definiert, wie das Gesch\u00e4ftsmodell datengetrieben bestm\u00f6glich unterst\u00fctzt werden kann. Die Organisation legt fest, wie sie zuk\u00fcnftig Daten nutzt wie sie durch eine entsprechende Datenkultur bef\u00e4higt wird, erfolgreich mit Daten zu arbeiten.<\/p>\n

2. Datenarchitektur und -infrastruktur: <\/strong>Die Datenarchitektur und -infrastruktur soll eine integrierte Datennutzung entlang der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette erm\u00f6glichen und gleichzeitig eine hohe Flexibilit\u00e4t gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n

3. Datenmanagement:<\/strong> Das Datenmanagement kl\u00e4rt zentrale Fragen der Data Governance und des Datenschutzes und hat zum Ziel, eine hohe Qualit\u00e4t in der Datennutzung sicherzustellen.<\/p>\n

4. Automatisierung: <\/strong>Automatisierungspotenziale werden konsequent genutzt. Ans\u00e4tze in den Bereichen Robotics, Data & Analytics und KI kommen zunehmend zum Einsatz.<\/p>\n

5. Datenbasierte Entscheidungen: <\/strong>Ans\u00e4tze aus dem Bereichen Data & Analytics und KI k\u00f6nnen Risiken minimieren und helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n

6. Reporting: <\/strong>Moderne Ans\u00e4tze im Bereich Reporting und Planung erm\u00f6glichen eine bessere Unternehmenssteuerung und die Abbildung regulatorischer Anforderungen.<\/p>\n

Data Quality Score als Tool zur Bewertung der Datenqualit\u00e4t <\/strong><\/h2>\n

Doch wie kann man Datenqualit\u00e4t messen und diese einfach und f\u00fcr alle nachvollziehbar darstellen? Mit dieser Fragestellung haben sich Expertinnen und Experten von KPMG im Rahmen eines Projekts mit der Pfandbriefbank besch\u00e4ftigt. Bei dem L\u00f6sungsansatz, etwas Abstraktes wie Datenqualit\u00e4t darstellbar zu machen, hat sich das Team an der Lebensmittelindustrie orientiert: Hier gibt ein Farbsystem auf vielen Verpackungen unkompliziert Auskunft zu den N\u00e4hrwerten der einzelnen Nahrungsmittel \u2013 Verbraucherinnen und Verbraucher k\u00f6nnen die Angaben unkompliziert zu Rate ziehen und bei ihrer Kaufentscheidung beachten.<\/p>\n

Aus dieser Idee hat sich der Data Quality Score entwickelt, der die Qualit\u00e4t von Daten auf verschiedenen Ebenen dokumentiert. Er kennzeichnet jedes Produkt, jeden Bericht, jede Kennzahl mit einem leicht verst\u00e4ndlichen Qualit\u00e4tshinweis \u2013 und l\u00e4sst dabei sofort erkennen, wie valide die zur Verf\u00fcgung gestellten Daten sind. Die Bewertung beginnt bei den einzelnen Datenfeldern und wird dann bis zum vollst\u00e4ndigen Bericht hochgerechnet.<\/p>\n

Visuelle Darstellung macht Datenqualit\u00e4t gut nachvollziehbar und anschaulich<\/strong><\/h2>\n

Da das Label auf viele Bereiche anwendbar ist, gibt es zahlreiche Einsatz- und Anpassungsm\u00f6glichkeiten. Sehr hilfreich ist der Data Quality Score beispielsweise im Rahmen von Dashboards. Mit ihrer Hilfe l\u00e4sst sich die Qualit\u00e4t unterschiedlicher Kennzahlen und Berichte \u00fcberblicksartig darstellen, was die Entscheidungsfindung wesentlich unterst\u00fctzen kann.<\/p>\n

Chancen f\u00fcr Innovation und Wettbewerbsf\u00e4higkeit<\/strong><\/h2>\n

Damit der Wandel zum datengetriebenen Finanzinstitut gelingt, sind die Unternehmen gefordert, in ihren Organisationen eine Datenkultur zu entwickeln, die Zust\u00e4ndigkeits- und Datensilos \u00fcberwindet und eine effektive Data Governance erm\u00f6glicht. Nur so k\u00f6nnen sie das volle Potenzial von Daten aussch\u00f6pfen, ihre Effizienz steigern, ihren Kunden bessere und innovativere L\u00f6sungen anbieten und sich in einer zunehmend komplexen und digitalen Welt behaupten.<\/p>\n

Weitere Informationen zum Projekt f\u00fcr die Pfandbriefbank erhalten Sie auf dem KPMG Financial Services Blog<\/a>. Sie wollen solche Insights nicht verpassen? Jetzt den Newsletter ,KPMG Transformation Insights Financial Services\u2018<\/a> abonnieren!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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