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Big Data Analytics erfordert eine verlässliche Datenbasis

Der Begriff Big Data Analytics bezeichnet ein umfangreiches Spektrum von Methoden und Verfahren, beispielsweise Datenintegration, Datenmanagement, Business Intelligence und Predictive Analytics. Sie alle verfolgen das Ziel, eine breite Datenbasis möglichst effizient zur Optimierung von Entscheidungsprozessen in Finanzinstituten einzusetzen. Eine wichtige Rolle dabei spielt eine kontinuierlich hohe Datenqualität, ohne die keine echten Fortschritte erreichbar sind und im schlimmsten Fall das Risiko besteht, falsche Schlüsse zu ziehen.

An Daten herrscht in den Unternehmen kein Mangel, ganz im Gegenteil. Nicht umsonst klagen viele Unternehmen aus der Finanzbranche sogar über eine Datenflut. Während bei den Daten aus transaktionalen Systemen (Bsp. ERP- oder CRM-System), die vorwiegend in relationalen Datenbanken abgelegt werden, lediglich ein moderates Wachstum zu verzeichnen ist, ergibt sich vor allem durch die Integration von Daten aus neuen Datenquellen (Stichwort «Big Data») wie Bildern, Dokumenten, Videos, Sensoren-Streams und Informationen aus sozialen Netzwerken ein massives Wachstum. Entscheidend ist, wie Banken die Informationen nutzen, um wichtige Entscheidungen vorzubereiten.
Alles, was mit Analytics zu tun hat, gewinnt weiter an Bedeutung und wird zu einem Wettbewerbsfaktor – nicht nur in der Finanzbranche. Analysen stellen die benötigten Informationen für Entscheidungen bereit. Gleichzeitig haben sich Unternehmen im Bereich Analytics auf der Stufenleiter immer weiter vorgearbeitet. Während sich einige noch auf beschreibende (was ist geschehen?) und interpretierende (warum ist etwas geschehen?) Analysen beschränken, sind andere schon weiter. Sie befassen sich mit prognostischen Analysen und wollen wissen, was passieren wird.