Datenmanagement und Data Analytics

Strukturiertes Datenmanagement ist die Basis für Digitalisierung: Angefangen bei der Definition der Strategie über die Integration, die Governance und Qualität, die Aufbereitung und Visualisierung bis hin zum Aufbau einer neuen Datenarchitektur für die optimale Nutzung von Unternehmensdaten.

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Erfolgreiches Datenmanagement ist für Unternehmen eine zwingende Voraussetzung, um im Zeitalter der Digitalisierung wettbewerbsfähig zu sein, und bildet die Grundlage für eine erfolgreiche digitale Transformation. Mit einer an das Unternehmen angepassten Datenstrategie wird das Business in seiner täglichen Arbeit und in seiner strategischen Entscheidungsfindung optimal mit Daten versorgt und unterstützt.

Datenmanagementfragestellungen sind in zahlreichen technischen Projektinitiativen (z.B. Big Data, Data Lake, künstliche Intelligenz, Machine Learning) und laufenden bankfachlichen Umsetzungen (BCBS 239, Intraday Liquidity, FINREP, DSGVO) zu finden. Unsere langjährige Erfahrung zeigt, dass alle datengetriebenen Initiativen, die in einen unternehmensweiten Kontext gestellt und koordiniert werden, maßgeblich zum Projekterfolg beitragen. Unsere Kunden – Banken, Versicherer und Finanzdienstleister – müssen sich zunehmend der Herausforderung stellen, Daten aus unterschiedlichsten Quellen zusammenzuführen, diese auswertbar zu machen und in sehr kurzer Zeit die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, Produkte und Kundenservices zu ermöglichen. Verbesserungspotenziale liegen in der Schaffung einer verlässlichen Datenquelle, der hohen und sofortigen Verfügbarkeit sowie in zielgerichteter Qualität und Auswertbarkeit von Daten.

Die Geschäftsbereiche verlangen zunehmend einen zielgerichteten Datenhaushalt, um eine optimale Unterstützung zur Lösung zukunftsorientierter Aufgabenstellungen zu erreichen. Eine hohe Datenqualität, d.h. Integrität, Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit von Daten, als Kern und ersten Schritt für einen Datenhaushalt, ist als ganzheitliche Aufgabe der Organisation durch Verankerung in den Prozessen und durch die Verwendung der passenden Softwarelösungen zu erreichen.

Die Aufbereitung und die Visualisierung von Daten im fachlichen Kontext durch die Fachabteilung sind weitere Disziplinen, die Datenqualität erfordern. Die Fachabteilung wird in die Lage versetzt, die eigenen Daten zu verstehen, zu optimieren und daraus Erkenntnisse zu generieren. Das spart nicht nur Zeit und Geld, sondern macht Lust auf mehr Daten.

Unsere Beraterinnen und Berater haben durch jahrelange Projektarbeit Expertise in verschiedensten Anforderungen an moderne Datenmanagementlösungen gesammelt. Sie binden Daten unterschiedlichster Quellen an, integrieren sie in dafür konzipierte Datenmodelle und erreichen mittels Best-Practice-Methoden höchste Datenqualität – stets unter Einhaltung und Implementierung der geforderten Governance und DSGVO-Richtlinie. Sie besitzen ein umfassendes Know-how in den existierenden Softwarelösungen und sind in der Lage, diese in vorhandene On-Premise- und Cloud-Architekturen zu integrieren.

Die tiefen fachlichen Kenntnisse im Meldewesen, in der Regulatorik und in zahlreichen anderen bankfachlichen Disziplinen ermöglichen unseren Beraterinnen und Beratern, die Bedürfnisse des Fachbereichs zu verstehen und zu analysieren. Dabei lassen sie die Strategie nie aus den Augen: eine zukunftsfähige Datenarchitektur/Datengrundlage zu schaffen, die in der Lage ist, aus Daten Mehrwert zu generieren und die wichtigsten Disziplinen erfüllt:

Das Leistungsspektrum von findic umfasst:

  • Unterstützung in allen Datenmanagementthemen mit der Zielsetzung, die Aussagekraft und Integrität der Daten zu erhöhen.
  • Konzeption und Umsetzung von Data Intelligence zur Erhöhung der Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit von Daten (Glossary, Catalog, Lineage, Metadatenmanagement).
  • Konzeption und Umsetzung „Voice of the Employee“, Empowerment der Fachbereiche mittels Data Preparation, Self-Service-BI und Dashboards.
  • „Data Alignment for the Future“-Konzeption und Umsetzung einer zukunftsorientierten und Analytics-fähigen Datenarchitektur (Ingestion, Integration, Datenmodellierung, SSOT, MSOF).

Sprechen Sie uns gerne an