Warum Banken ihre Transformation mit Datenmanagement beginnen müssen 

Wer digitale Transformation ernst nimmt, muss seine Systeme erst ordnen: Die Grundlage jeder Veränderung ist ein einheitliches, verlässliches Datenmanagement. 

Datenmanagement ist zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor für Banken geworden – doch der Weg dorthin ist alles andere als einfach. 

Banken müssen durch eine Welt voller technologischer Umbrüche und verschärften Wettbewerbs navigieren. Sie arbeiten mit wachsenden Datenmengen, aber veralteten Systemlandschaften, und sind mit komplexen regulatorischen Vorgaben konfrontiert, die zudem je nach Land variieren. Das Ergebnis ist häufig eine fragmentierte Datenlandschaft, die regulatorische Konformität, operative Effizienz und fundierte Entscheidungen erschwert. 

In dieser Situation wird effektives Datenmanagement zum zentralen Hebel für Transformation. Nur wer seine Daten beherrscht, kann regulatorische Anforderungen sicher erfüllen, Kosten senken und Innovation vorantreiben. Standardisiertes Datenmanagement schafft dafür die strukturelle und technische Klarheit, um Geschäftsmodelle zukunftsfähig zu machen, und ist damit zugleich eine strategische Voraussetzung für langfristigen Erfolg. Es reduziert Komplexität, ermöglicht nahtlose Integration und sorgt für einheitliche, verlässliche Informationen über alle Geschäftsbereiche hinweg. So entsteht das Fundament, auf dem digitale Transformation überhaupt erst möglich wird. 

Dieser Beitrag zeigt, welche Risiken die immer noch sehr verbreiteten fragmentierten Systemlandschaften bergen und wie ein standardisierter Ansatz operative und strategische Vorteile eröffnet. 

Warum viele Banken beim Datenmanagement an ihre Grenzen stoßen 

Laut einem Report von Precedence Research aus dem Jahr 2023 zählt der Bankensektor weltweit zu den datenintensivsten Branchen. Täglich entstehen riesige Datenmengen, die jede Kundeninteraktion und jede Transaktion abbilden. 

Wie komplex solche Umgebungen sein können, zeigt ein Blick auf multinationale Banken wie UBS, die weltweit mehr als tausend operative und analytische Systeme betreiben. Auch die Bank of England verarbeitet täglich rund 35 Millionen Datenzeilen und verwaltet etwa 30.000 statistische Datenreihen aus über 300 Instituten. 

Die Komplexität des Datenmanagements in Banken wird zusätzlich dadurch verstärkt, dass es sowohl fragmentierte operative Systeme als auch analytische Plattformen gibt, die mit uneinheitlichen Datenmodellen arbeiten. Operative Systeme erfassen einzelne Transaktionen, während analytische Plattformen bankweite Daten verarbeiten, die aus diesen unterschiedlichen operativen Systemen stammen. 

Ein einziges, bankweit einheitliches Datenmodell mit durchgehend standardisierter Software und IT-Infrastruktur zu pflegen, ist in der Praxis kaum möglich. Wegen der von Land zu Land unterschiedlichen regulatorischen Vorgaben gilt das vor allem für große Institute. 

Derzeiter Standard allerdings sind Datenlandschaften, die so komplex sind, dass die Plattformen nur schwer aufeinander abgestimmt werden können. Die Folge: Lücken und Überschneidungen, die Berichte, Risikobewertungen und regulatorische Meldungen ungenau machen und dadurch zusätzliche Risiken im Tagesgeschäft schaffen. 

Die Folgen komplexer Datenlandschaften 

Zu den Auswirkungen und Risiken fragmentierter Systeme gehören: 

• Compliance-Risiken: Veraltete IT-Systeme und fragmentierte Datensilos können mit den sich ständig ändernden regulatorischen Anforderungen nicht Schritt halten. Das erhöht die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und Compliance-Verstößen. Uneinheitliche Datenmodelle führen beispielsweise zu Ungenauigkeiten in Finanzberichten, regulatorischen Meldungen oder Risikobewertungen. 

• Operative Ineffizienz: Die komplexe Systemlandschaft vieler Banken erfordert laufende manuelle Eingriffe, um Datenabweichungen auszugleichen. Dadurch entstehen operative Risiken und hohe Wartungskosten. Gleichzeitig fehlen Kapazitäten für wertschöpfende Tätigkeiten wie Finanzabschlüsse oder Liquiditätsplanung, und aktuelle Berichte lassen sich nur mit Verzögerung erstellen. 

• Strategische Auswirkungen: Für eine wirksame Steuerung benötigen Führungskräfte einen vollständigen Überblick über alle Vermögenswerte und Verbindlichkeiten der Bank. Ohne eine einheitliche, verlässliche Datengrundlage wird strategisches Entscheiden erschwert; Risiken lassen sich so nur unzureichend steuern und Kapital nicht optimal einsetzen. Besonders im Liquiditätsmanagement kann eine fehlerhafte Abstimmung zwischen kurzfristigen und langfristigen Daten dazu führen, dass Kreditvolumen falsch bemessen oder Liquiditätsreserven unzureichend kalkuliert werden. 

Standardisiertes Datenmanagement als Lösung für Banken 

Angesichts dieser Herausforderungen bietet ein standardisiertes Datenmanagement klare Vorteile: 

• Bessere Compliance: Einheitliche Datenmodelle schaffen Transparenz über alle Systeme hinweg. Das reduziert Fehlermeldungen, Nacharbeit sowie Abstimmungsaufwand und sorgt dafür, dass sich regulatorische Vorgaben zuverlässiger erfüllen lassen. 
• Effizientere Abläufe: Einheitliche Datenstrukturen verringern den manuellen Abstimmungsaufwand. Finanzabschlüsse, Risikoberichte oder Liquiditätsplanungen lassen sich schneller und mit weniger Nacharbeit umsetzen. 
• Stärkere Entscheidungsgrundlage: Eine einheitliche und verlässliche Datenbasis über alle Vermögenswerte und Verbindlichkeiten der Bank verschafft Führungsteams den Überblick über das gesamte Institut. So können sie Risiken gezielter steuern und Kapital wirksamer einsetzen. 

Der Schlüssel zum Erfolg liegt in einer Datenlandschaft, die operative und analytische Systeme enger miteinander verbindet. Wer auf eine skalierbare und einheitliche Architektur setzt, kann globale und lokale Anforderungen gleichermaßen erfüllen und die Vorteile eines standardisierten Datenmanagements langfristig nutzen. 

Den Weg zur Transformation gestalten 

Im Bankensektor treffen Innovationsdruck und strenge regulatorische Anforderungen unmittelbar aufeinander. In diesem Umfeld ist standardisiertes Datenmanagement keine rein technische Aufgabe, sondern eine strategische Notwendigkeit. Wer auf eine skalierbare und einheitliche Architektur setzt, schafft die Grundlage, um globale und lokale Anforderungen gleichermaßen zu erfüllen und Datenmanagement von einer Pflichtaufgabe zu einem echten Wettbewerbsvorteil zu machen.  

Genau hier setzt Fioneer Financial Services Data Management (FSDM) an. Die Lösung wurde speziell auf die fachlichen und regulatorischen Anforderungen von Banken zugeschnitten. Sie vereint fragmentierte Datensilos in einem zentralen Datenhub und schafft so eine einheitliche, verlässliche Datenbasis. Auf dieser Grundlage können Banken operative Komplexität und redundante Datenbestände reduzieren und dadurch Effizienz, Compliance und strategische Entscheidungsfähigkeit deutlich verbessern. 

Mit FSDM können Banken der wachsenden Datenkomplexität begegnen und schrittweise ihre digitale Transformation vorantreiben. Wer heute in Standardisierung investiert, legt damit den Grundstein für die Transformation von morgen. 

Erfahren Sie mehr darüber, wie FSDM Ihr Datenmanagement transformieren kann.