{"id":23576,"date":"2020-11-09T13:00:08","date_gmt":"2020-11-09T12:00:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/?p=23576"},"modified":"2023-04-24T11:10:59","modified_gmt":"2023-04-24T09:10:59","slug":"data-analytics-fuer-die-finanz-industrie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/blog\/data-analytics-fuer-die-finanz-industrie\/","title":{"rendered":"Data Analytics f\u00fcr die Finanz-Industrie"},"content":{"rendered":"

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Die fortschreitende Digitalisierung der Finanzbranche macht es Banken leichter, umfassende Informationen \u00fcber ihre Kunden zu sammeln. Gleichzeitig liefern modernste Methoden der Datenanalyse wertvolle Erkenntnisse, mit denen Finanzinstitute nachhaltig und wettbewerbsf\u00e4hig bleiben.<\/span><\/h3>\n

Finanzinstitute haben schon immer viele Informationen \u00fcber Kunden gesammelt \u2014 ihre Einkommen und Ersparnisse, wo, wann und wie sie ihr Geld ausgeben, welche Finanzprodukte sie nutzen usw. Die Digitalisierung des Banken- und Finanzsektors hat nicht nur die Erfassung dieser Daten in elektronischer Form erleichtert, sondern auch das Sammeln noch detaillierterer Informationen erm\u00f6glicht.<\/p>\n

Vor nicht allzu langer Zeit wurden die meisten dieser unbezahlbaren Daten nur in bestimmten Situationen gespeichert und verwendet, z. B. um Transaktionen durchzuf\u00fchren oder Kundenanfragen zu bearbeiten. Das hat sich gl\u00fccklicherweise schnell ge\u00e4ndert. Immer mehr Finanzinstitute erkennen das Potenzial fortschrittlicher Datenanalyse und stellen fest, dass sie damit das Verhalten ihrer Kunden besser verstehen und deren Erwartungen erf\u00fcllen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Mithilfe modernster Methoden der Datenanalyse k\u00f6nnen Finanzinstitute und Fintechs Kundeninteraktionen anhand zahlreicher Faktoren auswerten, nicht nur anhand von strukturierten Transaktionsdaten, wie es bis vor kurzem der Fall war. F\u00fcr fortschrittliche Datenverarbeitungsl\u00f6sungen ist es kein Problem mehr, strukturierte, unstrukturierte und gemischte Daten zu integrieren, die aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen und in verschiedenen Formaten stammen.<\/p>\n

Gro\u00dfe Herausforderungen<\/strong><\/h3>\n

Eine wesentliche Herausforderung f\u00fcr das Datenmanagement in der Finanzbranche sind jedoch exponentiell wachsende Datenmengen, die nicht nur aus der steigenden Anzahl von Produkten und Kunden resultieren, sondern auch aus st\u00e4ndig neu entstehenden Datenquellen, insbesondere externen wie neuen Websites, Diskussionsforen oder sozialen Medien.<\/p>\n

Um eine intelligente 360\u00ba-Kundensicht zu schaffen \u2014 die das gesamte Spektrum der Kundeninteraktionen mit dem Finanzinstitut abbildet und konkrete Einblicke liefert \u2014 ist es notwendig, alle relevanten Datenquellen zu identifizieren und eine umfassende L\u00f6sung zu entwickeln, die Datenintegration, Datenqualit\u00e4t und Advanced Analytics<\/a> kombiniert.<\/p>\n

Die Auswahl der richtigen Technologien und Tools sowie deren Integration in eine einzige Plattform, die sowohl mit anderen Systemen als auch mit identifizierten Datenquellen verbunden ist, ist eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen in einem solchen Projekt.<\/p>\n

Die Vorteile k\u00f6nnen jedoch zahllos sein und beinhalten:<\/p>\n