Immer mehr Banken erkennen den Wert ihrer Daten und begreifen die Notwendigkeit einer strategischen Ausrichtung ihrer Organisation auf datengetriebene Prozesse. Das fördert die notwendige Optimierung von IT-Infrastruktur und Prozessen sowie die Transformation von Organisation und Unternehmenskultur. Ergebnis ist ein datengesteuertes Unternehmen. Um für besonders datenintensive Themen wie etwa der Bereitstellung von ESG-Daten in Finance-Prozessen oder der Digitalisierung im Meldewesen optimal aufgestellt zu sein, sollten Banken eine Standortbestimmung durchführen und konkrete Maßnahmen identifizieren.
Die Transformation zu einer datengesteuerten Bank und damit zum Schöpfen von Mehrwerten aus den internen Daten und der Verknüpfung mit externen Angaben ist eine komplexe Aufgabe. Sie kann nur mit exakter Planung und unter Berücksichtigung sämtlicher damit zusammenhängender Aspekte gelingen. Notwendig ist eine Verabschiedung vom bisherigen Silodenken und eine ganzheitliche Ausrichtung auf Daten und deren optimale Nutzbarkeit. Gelingt dies nicht, bleiben die erhofften Mehrwerte aus.
Für einen Überblick, welche Handlungsfelder betroffen sind, haben wir das Thema Data Driven Banking in fünf einzelne Säulen aufgeteilt. Datenstrategie, IT-Infrastruktur, Prozesse, Organisation und Unternehmenskultur müssen angepasst werden und Hand in Hand arbeiten. Nur so lassen sich optimale Voraussetzungen für ein Data Driven Banking schaffen.
Basierend auf unserer langjährigen Erfahrung mit Transformationsprojekten in der Finanzindustrie haben wir ein Reifegradmodell für Data Driven Banking entwickelt. Dies identifiziert die Ausgangssituation eines Instituts und ist ein ständiger Begleiter der Bank während der eigentlichen Transformation. Mit diesem Reifegradmodell gelingt es, geeignete Maßnahmen rasch zu erkennen und priorisiert umzusetzen.
Klare Strukturen für ein komplexes Thema. Das 5-Säulen-Modell sichert die Betrachtung von Data Driven Banking als ganzheitliches Thema. Es umfasst die Datenstrategie, IT-Infrastruktur, Prozesse, Organisation und Unternehmenskultur. So gelingt die Transformation zur Data Driven Bank.
Das von PPI entwickelte Frageschema vermittelt in kürzester Zeit eine klare Vorstellung davon, wo sich die eigene Bank auf dem Weg zur datengesteuerten Bank gerade befindet. Das Ambitionsniveau legen die Institute selbst fest und können so anhand geplanter Maßnahmen den zukünftigen Reifegrad prognostizieren und stets im Blick behalten.
Die Etablierung übergreifender Konzepte für Datenqualitätsmanagement, Metadatenmanagement und der Abbildung von Data Lineage bilden die Basis für Data Driven Governance. Klare Verantwortlichkeiten, hohe Datenverfügbarkeit und ständige Schulung der Mitarbeiter sind auf dem Weg zur Data Driven Bank unerlässlich.
Jens Diekmann
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