Big Data in der Finanzbranche: 6 Schritte zum Erfolg

(ots) - Die EU-Kommission treibt das Thema Big Data massiv
voran. Mit der Bereitstellung von Investitionsmitteln in Höhe von 2,5
Milliarden Euro wird deutlich, dass nicht nur Unternehmen das
Potenzial hinter der Nutzung von Massendaten erkannt haben. In
einigen Branchen - allen voran der Finanzbranche - entwickelt sich
Big Data zu einem der wichtigsten Erfolgsfaktoren im Wettbewerb.

Aber wie lässt sich der größte Nutzen aus Big Data ziehen? Frank
Petczelies und Ingo Sänger, Big-Data-Experten bei der Business- und
IT-Beratung Q_PERIOR, zeigen wie Unternehmen vorgehen sollten, die
Big Data erfolgreich einführen wollen.

6 Schritte zum Big-Data-Erfolg

1. Evaluation Am Anfang einer erfolgreichen Big-Data-Einführung
steht eine genaue Analyse der Ist-Situation. Dazu gehören die
Untersuchung von Branchen- und Markttrends, die Identifikation
möglicher Vorgaben aus der jeweiligen Unternehmensstrategie sowie die
Bewertung von Potenzialen. Außerdem sollte ein Review und eine
Konsolidierung bereits bestehender, dezentraler Big-Data-Initiativen
durchgeführt werden. Der Einbezug außenstehender Berater und damit
einer unabhängigen "Second Opinion" kann dabei viele Vorteile bieten.

2. Strategie

Im zweiten Schritt folgt die Erstellung einer konkreten
Big-Data-Strategie. Wichtig ist, dass das Management eine klare
Big-Data-Vision entwickelt und kommuniziert. Unternehmensprozesse
sind im Rahmen einer Big-Data-Denkweise häufig um- oder neu zu
definieren und müssen innerhalb des Unternehmens vernetzt werden.
Erfolgsentscheidend ist auch, dass Fachbereiche, IT-Abteilungen und
mögliche Umsetzungspartner eng zusammenarbeiten und gemeinsam ein
Maßnahmen-portfolio zur operativen Umsetzung ableiten.

3. Architektur und Organisation

Als nächstes gilt es eine geeignete IT-Architektur auf Basis der

Anforderungen zu definieren und aufzubauen. Dazu gehört auch die
Integration in die bestehende Systemlandschaft und die Teilablöse
individueller Datenverarbeitung. Darüber hinaus müssen eine geeignete
Organisation und Governance geschaffen werden. Darunter fallen die
Verteilung von Verantwortlichkeiten sowie die Definition von Rollen
und Kompetenzen. Die Ernennung eines sogenannten "Chief Data Officer"
kann dabei eine große Hilfe sein.

4. Datennutzung

Ein kritischer Blick auf die Datennutzung lohnt sich. Die meisten
Unternehmen nutzen bisher nur einen kleinen Ausschnitt der
verfügbaren Daten. Unstrukturierte Daten, wie z.B. Social-Media-Daten
oder Metadaten, wie im Falle von Banken zum Beispiel die Information,
wer welche Kommunikations- und Transaktionsart wie nutzt, werden
bisher wenig genutzt. Das liegt mitunter daran, dass die Verwendung
noch zu teuer oder zu aufwendig ist. Allerdings können gerade Banken
und Versicherungen aus diesen Daten wertvolle Informationen gewinnen.
Vorausgesetzt die Nutzung dieser Daten ist zulässig, denn gerade bei
externen Daten ist eine gewisse Vorsicht geboten.

5. Datenschutz

Aufgrund der Menge, Vielfalt und Verarbeitungsgeschwindigkeit von
Daten ist Big Data besonders anfällig für Verstöße gegen die
Datensicherheit. Datenschutz-anforderungen müssen daher frühzeitig
berücksichtigt werden, denn nur so kann sichergestellt werden, dass
später keine Rechtsrisiken entstehen oder zeit- und kostenintensive
Anpassungen nötig werden. Auf Grund stark zunehmender Datenmengen,
müssen Strategien zum Datenschutz und zur Datensicherheit außerdem
skalierbar sein.

6. Umsetzung und Operationalisierung Der Erfolg von Big Data in
Unternehmen hängt neben der Leistungsfähigkeit der Lösung auch von
der Operationalisierung ab. Es empfiehlt sich daher Mitarbeiter
entsprechend zu befähigen, die Daten aktiv zu nutzen. Das heißt in
einem konkreten Beispiel, Kundenberatern oder Versicherungsmaklern in
Echt-Zeit die Ergebnisse von Kunden- und Marktanalysen
bereitzustellen, Muster daraus abzuleiten und dadurch
Vertriebsstrategien zu unterstützen. Das Maximum rausholen, heißt im
Umfeld von Big Data aber auch auf eine geeignete analytische oder
prädiktive Softwarelösung zu setzen, die ein schnelles und flexibles
Reporting ermöglicht und somit als wichtige
Entscheidungsunterstützung fungieren kann.

Gerade Unternehmen der Finanzbranche können langfristig von der
erfolgreichen Umsetzung eines Big-Data-Projektes profitieren. "Neben
den Vorteilen, die sich den Banken und Versicherungen durch die neu
gewonnene 360 Grad Kundensicht in den Bereichen Marketing und
Vertrieb bieten, macht sich Big Data vor allem durch ein verbessertes
und schnelleres Controlling und Risikomanagement bezahlt", meint Ingo
Sänger von Q_PERIOR. "Nicht zuletzt durch die Reduktion von
Betrugsfällen, können ganz massiv Kosten eingespart werden."

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Zum Unternehmen:

Q_PERIOR ist eine inhabergeführte Business- und IT-Beratung mit
Standorten in Deutschland, Schweiz, Österreich, Slowakei, USA und
Kanada. Q_PERIOR unterstützt Großunternehmen und große Mittelständler
mit integrierter Fach- und IT-Kompetenz. Neben der Spezialisierung
auf die Branchen Versicherungen, Banken, Industrie und öffentlicher
Sektor bietet Q_PERIOR ein branchenübergreifendes Beratungsspektrum
in den Bereichen Audit & Risk, Beschaffung, Business Intelligence,
Finanzen & Controlling, Kundenmanagement, Projekt- &
Implementierungsmanagement, Strategisches IT-Management und
Technologie.

Kunden (Auswahl):

A1, Allianz, ASFiNAG, BIAC Business Insurance Application
Consulting, Basler Versicherung, BMW, Commerzbank, DEVK, DZ Bank,
EnBW, ERGO, Generali, Helvetia, Hessische Landesbank, Hannover Rück,
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Swiss Re, Talanx, Verbund, Vienna Insurance Group, Wüstenrot &
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pressestelle(at)q-perior.com

Anna Czingon
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Telefon: +49 89 45599 254
Mobil: +49 151 12043795

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Datum: 05.11.2014 - 11:01 Uhr
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