In der Finanzbranche spielt das Thema Datenintegration traditionell eine sehr wichtige Rolle. Schnelle Verfügbarkeit, Data Warehousing mit umfangreichen Analysen, Adhoc-Reporting sowie neue Finanzprodukte und gesetzliche Regelungen stellen hohe Anforderungen an das Datenmanagement. Eine besondere Herausforderung stellen dabei die enormen Datenmengen dar, die die Banken verarbeiten müssen.

Die Investition in das Thema Datenintegration ist vor allem dann sinnvoll, wenn das Erreichen einer hohen Datenqualität im Vordergrund steht. Das Data Warehouse ist manchmal der einzige Ort, an dem die notwendigen Informationen zur Überprüfung der Datenqualität vorliegen.

Die Verbesserung der Datenqualität hat in fast allen Häusern höchste Priorität, denn bisher leiden die meisten Banken unter schlechter Datenqualität. Das gilt für die Beschaffung, Speicherung, Auswertung und Bereitstellung von Kundendaten ebenso wie für die Qualität der Kredit- und Darlehensdaten. Hier besteht akuter Datennachpflege- und -bereinigungsbedarf. Benötigte Daten sind in IT-Systemen häufig nicht vorhanden, nicht aktuell oder widersprüchlich. Daraus folgt, dass auch nur unzureichend ganzheitlich analysiert und bewertet werden kann.

Die Verbesserung der Kundendatenqualität hat zum Beispiel einen direkten Einfluss auf die Qualität und Effizienz von Entscheidungsprozessen. Verpasste Gewinne, gescheiterte Projekte, schlechte Kundenbeziehungen sind nur einige potentielle Auswirkungen auf das Geschäft. Die richtigen Kunden müssen identifiziert werden können, hierfür ist eine einheitliche Datenbasis vonnöten. Gleichermaßen ist eine umfassende und sichere Informationsbasis für die exakte Berechnung des Kreditrisikos vonnöten.

Auch neue regulative Anforderungen, welche im Zuge der Finanzmarktkrise umgesetzt werden müssen, zwingen die Institute zu einem umfassenden Datemanagement. Neue Eigenkapitalanforderungen haben weit reichende Folgen für die Datenqualität. Die Institute erkennen den sehr engen Zusammenhang zwischen einem umfassenden Datenmanagement bezogen auf die Sicherheiten und einem effizienten Risikomanagement.

Ein leistungsfähiges BI-System integriert nicht nur die verschiedenen Datenquellen sondern kann auch die Identifikation von Datenqualitätsmängeln unterstützen. Business Intelligence im Zusammenhang mit Data Warehouse / DQM gehört schon heute zu den wichtigsten Trends im IT-Umfeld in der Finanzindustrie.

Die Finanzkrise hat direkte Auswirkungen auf das Datenmanagement der Banken. Denn die mangelnde Qualität vorhandener Kundendaten wurde von den Banken als eine der Hauptursachen für das unzulängliche Risikomanagement in ihren Häusern identifiziert. „Verschmutzte“ Datenbestände können gerade jetzt bei strategischen Entscheidungen ökonomischen Schaden verursachen, weil die Entscheidungsgrundlage nicht den tatsächlichen Zuständen entspricht. Für eine optimale Steuerung von Chancen und Risiken ist eine hohe Datenqualität unerlässlich. Datenmanagement ist gerade für die Risikovorsorge in Finanzinstituten von entscheidender Bedeutung.

Des Weiteren stellen sich schnell entwickelnde und dynamische Technologien wie z.B. Web 2.0 Finanzinstitute vor neue Herausforderungen. Die Frage die sich hier stellt ist, ob Web 2.0 Tools interessante Perspektiven für Datenqualitätsmanagement bietet.

Die nunmehr vierte Jahrestagung soll Lösungen und Umsetzungsbeispiele, hinsichtlich Datenqualität und Datenverfügbarkeit sowie Datenintegration in Banken aufzeigen.