Datenmanagement als Wettbewerbsvorteil: Wie Banken den Fintechs die Stirn bieten können

Kaum eine Branche ist so stark von der Digitalisierung betroffen wie der Finanzsektor. Innovative Fintechs wie N26, Clark und Lendstar krempeln mit ihren digitalen Geschäftsmodellen den Markt um. Sie bieten Dienstleistungen, die genau auf die Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind, und überzeugen mit nutzerfreundlichen Apps. Kunden können damit ihre Geldgeschäfte zu jeder Zeit bequem online und vom Smartphone aus erledigen.

Der große Vorteil der Fintechs ist ihre Agilität. Während etablierte Banken über Jahre gewachsene IT mit sich herumschleppen, können die Newcomer auf einer grünen Wiese starten. Sie arbeiten mit neuester Technologie und müssen sich nicht mit Altlasten herumschlagen. Dadurch haben Fintechs ein Umfeld, in dem sie viel schneller und wendiger agieren können. Dazu kommen Mitarbeiter, die sich für Innovationen begeistern und sie vorantreiben.

Doch auch etablierte Banken haben gegenüber den Fintechs Vorteile. Sie verfügen über einen großen, über viele Jahre gewachsenen Kundenstamm. Vor allem genießen sie eins: das Vertrauen ihrer Kunden. Wer die Wahl hat, in wessen Hände er sein Geld legen möchte, wird nach wie vor auf eine Bank setzen, bei der er sich sicher fühlt. Durch ihren großen Kundenstamm haben Traditionsunternehmen zudem einen riesigen Schatz an Daten – während die Fintechs gerade erst damit beginnen, Datenpools aufzubauen. Die Banken müssen diesen Vorteil nur besser nutzen und dabei agil bleiben.

 

Daten aus den Fesseln der Legacy-Systeme befreien

Daten sind die Basis dafür, kundenorientierte, zielgruppengerechte Anwendungen auf den Markt zu bringen. Sie spielen eine entscheidende Rolle für eine agile Software-Entwicklung. Damit Banken Kundenbedürfnisse schneller befriedigen können, müssen sie ihre Entwicklungszyklen verkürzen. Dafür brauchen Entwickler und Tester Produktivdaten. Denn nur wenn sie mit realistischen Datensätzen arbeiten, können sie Fehler vermeiden und Qualität garantieren. Genau hier liegt jedoch das Problem. Weil Daten im Legacy-System »gefangen« sind, ist es schwierig, sie schnell für Entwicklung und Test bereitzustellen. Die Daten zu kopieren dauert sehr lange und ist teuer, zumindest bisher.

An dieser Stelle kommt DataOps ins Spiel – eine kollaborative Managementmethode, die sich auf die Verbesserung der Kommunikation, Integration und Automatisierung von Datenflüssen zwischen Managern und Nutzern von Daten in einem Unternehmen konzentriert. DataOps-Plattformen bieten einen ganzheitlichen Ansatz sowie eine Lösung für komplexe Aufgaben: Sie decken den gesamten Lebenszyklus der Daten ab, von der Bereitstellung bis hin zur Risikominimierung, um die von den DataOps-Nutzern gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Eine DataOps-Platform reduziert die Zeit, die für das Kopieren von Daten benötigt wird und senkt gleichzeitig die anfallenden Kosten. Sie erzeugt virtuelle Kopien von Produktivdaten und stellt sie auf einer Plattform bereit. Auf dieser Plattform lassen sich sofort Datenbanken wie Oracle, SQL Server, DB2, mySQL oder Sybase und Anwendungen für Entwicklungs- und Testzwecke aufsetzen. Die virtuellen Datenkopien werden automatisch mit der Quelle synchronisiert und brauchen deutlich weniger Platz. All das beschleunigt Entwicklungs- und Testprozesse erheblich. Ein Beispiel: Eine große Bank benötigte früher zirka drei Monate, um eine Datenbankkopie aus dem Legacy-System zu ziehen. Seit sie eine DataOps-Plattform einsetzt, dauert dies nur noch weniger als drei Stunden. Dadurch ist die Bank in der Lage, Daten schnell und flexibel im ganzen Unternehmen bereitzustellen.

 

Die richtige Geisteshaltung zählt

Neben der Technik spielt auch die geistige Einstellung eine wichtige Rolle dafür, Innovationen schneller auf den Markt zu bringen. Ein Umdenken ist gefragt. Während es früher selbstverständlich war, dass eine Entwicklung mehrere Jahre benötigte, müssen Banken heute wie Startups denken und bereit sein, auch schnell einmal etwas auszuprobieren. Wenn sie sich an der Geisteshaltung der Fintechs orientieren und dabei ihre Daten agiler nutzen, können sie auch weiterhin ihre Wettbewerbsfähigkeit sichern.

 

Eric Schrock, Chief Technology Officer bei Delphix

 


 

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