Datenvirtualisierung befeuert die digitale Transformation der Finanzbranche

1. Die Zukunft liegt in der Cloud

Moderne Cloud-Technologien bieten ein enormes Potential für Finanzunternehmen. Das Beraterhaus Deloitte geht davon aus, dass im Jahr 2030 Cloud Banking eine zentrale Rolle in der Finanzbranche einnimmt. Der Umstieg auf eine Cloud-Lösung bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich. Verantwortliche müssen dabei zahlreiche Datenquellen mit unterschiedlichen Formaten und Protokollen kombinieren. Zusätzlich setzen sich die Datenquellen aus verschiedenen Cloud-Diensten von unterschiedlichen Anbietern, bestehenden On-Premises-Quellen und Software-as-a-Service (SaaS)-Anwendungen zusammen. Mit Datenvirtualisierung können Daten reibungslos und ohne Downtime in die Cloud migriert werden. So wird der tägliche Betrieb nicht beeinträchtigt und das Risiko für das Unternehmen maßgeblich minimiert. Die Technologie bietet einen einheitlichen Layer, der alle Daten integriert und zugänglich macht. Da die Datenquellen von den Datenkonsumenten und Analyse-Tools entkoppelt sind, merken die Daten-Nutzer nichts davon, wenn die IT-Abteilung die Daten „im Hintergrund“ in die Cloud migriert.

2. Open Banking: Schnell und sicher!

Geht es um Open Banking, müssen Verantwortliche entscheiden, welche Daten geteilt werden und wie diese integriert werden sollen. Während sich traditionelle Technologien auf das Verschieben und Kopieren großer Datenmengen – typischerweise über Nacht – mithilfe von ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren und Laden) verlassen, ermöglicht Datenvirtualisierung Datenzugriff in Echtzeit und nach Bedarf ohne physische Replikation der Daten. So können Unternehmen Open Banking beschleunigen. Ein Layer kann dabei Datenquellen und Anwendungen einfach kombinieren – und so einer beliebigen Anzahl von Nutzern zugänglich machen. Ein zentraler Vorteil ist, dass Security, Data Governance und Berechtigungskonzepte zentral und damit sicher und effizient gemanagt werden können.

3. Bankgeschäfte überall: Mobile- und Online-Banking

Eine Umfrage der Beratung Ernest & Young deckte auf: Die Hälfte der deutschen Verbraucher möchte in Zukunft digitale Services von Banken nutzen – oder die Nutzung intensivieren. Dabei spielen mobile Endgeräte eine immer größere Rolle. Für umfassende mobile Services wird eine Back-End-Datenintegration benötigt, die Daten aus unterschiedlichen Systemen zusammenführt. Entwickler können dafür mithilfe von Datenvirtualisierung ein kanonisches Datenmodell in einem virtuellen Layer erstellen und in einem Publication Layer anschließend an die unterschiedlichen Kanäle (Apps, HTML einer Website) effizient erstellen und anpassen.

4. „Bar oder mit Karte?“ war gestern

Neben der Art, wie Verbraucher ihre Bankgeschäfte erledigen, verändert sich auch ihr Bezahlverhalten. Laut einer Studie der EZB hat die Nutzung bargeldloser Zahlungsmethoden durch die Corona-Pandemie zugenommen. Dadurch können Finanzunternehmen einen besseren Einblick in das Verhalten und die Präferenzen der Kunden erhalten. So können beispielsweise Betrugsversuche besser identifiziert werden. Dies erfordert jedoch einen agilen und schnellen Echtzeitzugriff auf Daten. Da bei der Methode der Datenvirtualisierung die Daten ohne Kopieren direkt zugänglich gemacht werden und unnötige Latenzzeiten entfallen, ist diese prädestiniert für Anwendungen im Bereich der Fraud-Detection.

5. Der Kunde ist König – die Customer Experience

Mit der fortschreitenden digitalen Transformation finden neue Technologien Einzug in die Finanzbranche. Virtuelle Assistenten, Chatbots und Künstliche Intelligenz (KI) ermöglichen eine personalisierte Erfahrung für Nutzer. Die dadurch generierten Daten können Finanzunternehmen helfen, neue Produkte zu entwickeln und ihr Angebot an die Bedürfnisse ihrer Kunden anzupassen. Da sich digitale Services mit zunehmender Konkurrenz konfrontiert sehen, ist eine optimale Customer Experience unabdingbar. In Anbetracht der wachsenden Menge an Informationen sind alte Modelle der Datenintegration zu kostspielig, zu komplex und zu langsam. Datenvirtualisierung bietet Analysten einen einzigen Zugriffspunkt auf alle Daten. Dadurch können sie jederzeit auf alle Daten zugreifen und die Customer Experience optimieren.