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Kernbankensysteme optimieren: Microservices und BPM

Banken sammeln seit Jahrzehnten Daten. Gewachsen sind dabei vor allem die Datenmengen – nicht die Erkenntnisse. Denn das rasante Wachstum baute auf Altsystemen auf. Die Folge: Kernarchitekturen lassen sich kaum modernisieren, ein einheitliches Kundenbild fehlt. Wettbewerber, die diesen Schritt geschafft haben, ziehen davon.

Das Risiko? Datenkonsolidierungsprojekte ohne klares Rahmenkonzept. Sie schaffen neue Silos, lassen Lücken in der Governance und verursachen Migrationen, die mehr kosten als sie einbringen.

Die Lösung: Ein klares, strukturiertes Rahmenkonzept. Es macht transparent, welches Konsolidierungsmodell zu Ihren Anforderungen passt – und wie sich die Migration Schritt für Schritt umsetzen lässt, ohne dass Sie die Kontrolle über Ihre Daten verlieren.

Ihre Daten sind nur so wertvoll wie Ihre Fähigkeit, sie zu nutzen.

Dieses Whitepaper nimmt der Datenkonsolidierung im Finanzdienstleistungssektor ihre Komplexität. Es zeigt Banken ihre Optionen, benennt die häufigsten Fallstricke und beschreibt die Datenbasis, die modernes Banking wirklich braucht.

Was diesen Ansatz auszeichnet

  • Ein klarer, praxisnaher Vergleich von Data Lakes, Data Warehouses und Data Hubs

  • Data Governance als Voraussetzung für den Erfolg – nicht als nachträglicher Einfall

  • Ein direkter Bezug zwischen Konsolidierungsentscheidungen und Geschäftsergebnissen: Effizienz, Kundenerlebnis, Wettbewerbsvorteil

  • Fundiert durch die Software-Engineering-Expertise von Critical Software in komplexen Finanzdatenumgebungen

Was dieses Whitepaper enthält

  • Wie jahrzehntelange Datensammlung und Altsysteme zu fragmentierten Datenbeständen geführt haben

  • Was schlechte Datenqualität kostet: Fehlentscheidungen, Compliance-Risiken, verpasste Kundenchancen

  • Warum der Status quo in einem zunehmend datengetriebenen Finanzmarkt keine Option mehr ist

Ihre Optionen verstehen: Data Lakes, Data Warehouses und Data Hubs

  • Was die drei Modelle sind – und worin sie sich unterscheiden

  • Welches Modell zu welchem Anwendungsfall passt – und warum die falsche Wahl neue Probleme schafft

  • Welche hybriden Ansätze viele Banken in der Praxis wählen

Aufbau eines funktionierenden Migrations-Frameworks

  • Warum Datenkonsolidierungsprojekte scheitern – und wie sich die häufigsten Ursachen vermeiden lassen

  • Die Schlüsselelemente eines klar definierten Migrationsrahmens

  • Datenqualität, Datenherkunft und Datenintegrität über den gesamten Konsolidierungsprozess hinweg sichern

Daten-Governance: von Anfang an richtig machen

  • Warum sich Governance nicht nachträglich in ein Konsolidierungsprogramm einbauen lässt

  • Zuständigkeiten, Verantwortung und Richtlinien vor dem Start der Migration festlegen

  • Regulatorische Anforderungen an das Datenmanagement im Finanzdienstleistungssektor erfüllen

Von der Konsolidierung zum Wettbewerbsvorteil

  • Wie effektive Datenkonsolidierung die operative Effizienz steigert und Entscheidungen beschleunigt

  • Wie eine kohärente, zugängliche Sicht auf Kundendaten bessere Kundenerlebnisse ermöglicht

  • Wie Critical Software sein Know-how in der Softwareentwicklung nutzt, um Banken bei der Nutzung ihrer Daten zu unterstützen

Für wen dieser Artikel gedacht ist

  • Chief Data Officers und Leiter der Datenarchitektur, die Konsolidierungsentscheidungen treffen

  • Verantwortliche für Technologie und Transformation, die für Migrationsprogramme von Altdaten zuständig sind

  • Risiko- und Compliance-Beauftragte, die für Datenqualität und Governance-Verpflichtungen zuständig sind

  • Entwicklungsteams, die Finanzdatenplattformen entwerfen oder implementieren