Geschäftliche Agilität und Einhaltung finanzaufsichtlicher Regeln: Passt das zusammen? Datentransparenz als Schlüssel

Eifrig darum bemüht, künftig die Art von Turbulenzen zu vermeiden, die die Finanzindustrie im Jahr 2008 ins Schlingern gebracht hat, haben die Beamten der Europäischen Union eine Reihe von aufsichtsrechtlichen Anforderungen eingeführt. Diese zielen darauf ab, Kunden vor Finanzinstituten zu schützen. Diese Verordnungen haben sehr eng gesetzte und häufig wechselnde Termine, was zu vielen, schwer erfüllbarer Fristen führt.

Momentan konzentrieren sich viele Finanzdienstleister auf die Erfüllung der MiFID-II-Richtlinie, die Anfang 2018 in Kraft tritt. Globale Unternehmen müssen sich dabei nicht nur auf die Verordnungen der EU einstellen, auch weitere Regelungen, wie z. B. die US-Vorschrift zu Swap Execution Facilities (SEF), müssen umgesetzt werden, bevor sich der Fokus schon bald auf CCAR und auf die EU-Datenschutz-Grundverordnung richten wird. Und zweifelsohne wird es auch in den nächsten Jahren viele weitere neue oder veränderte Richtlinien und Verordnungen geben, die von den Finanzunternehmen erfüllt werden müssen.

Durch die ständig wachsenden gesetzlichen Anforderungen werden Technologie und Betrieb innerhalb der Unternehmen zunehmend beansprucht. Wie können Unternehmen diese Anforderungen zeitgerecht und kostengünstig erfüllen und dabei gleichzeitig wettbewerbsfähig bleiben? Der entscheidende Punkt ist Agilität. In Bezug auf das gesetzliche Meldewesen heißt das konkret, Daten so schnell und effizient wie möglich zu verwalten.

Zentraler Überblick über die Daten ist der Schlüssel zur Erfüllung gesetzlicher Anforderungen

Viele Richtlinien erfordern eine zentrale Sicht auf den Zustand des Unternehmens. Konkret bedeutet dies, dass stark fragmentierte und über riesige Silos verteilte Daten konsolidiert werden müssen.

Projekte zur Verbesserung dieser Situation mittels Erstellung eines zentralen Überblicks über die Daten scheitern oft daran, dass sie den „üblichen“ Ansatz der Datenintegration verwenden. Dabei werden mit dem Einsatz von ETL und relationaler Datenbankinfrastruktur neue, dem Zweck entsprechende Datenversionen erstellt.

Die Beschaffenheit relationaler Datenbanken und das Erfordernis, dass die Struktur der Daten oder des Schemas vordefiniert werden muss, machen Projekte zur Datenintegration sehr komplex. Jedes der vorgeschalteten Systeme hat einen eigenen Lebenszyklus, der unabhängig vom Integrationsschema der Zieldaten ist. Änderungen des vorgeschalteten Systems ziehen auch Veränderungen des Zielschemas und der damit verbundenen ETL-Infrastruktur nach sich. Je mehr Systeme zu integrieren sind, desto größer ist die Herausforderung, das einzigartige Schema zu definieren, mit dem alle Betroffenen im Unternehmen zufrieden sind.

Verschärft wird die Problematik durch das Vorhandensein zahlreicher unterschiedlicher Systeme, was bei den meisten großen Unternehmen und insbesondere bei komplexen globalen Finanzunternehmen häufig der Fall ist.

Es gibt Projekte, die für den Entwurf eines allumfassenden und allen unternehmerischen Anforderungen genügenden relationalen Datenbankschemas buchstäblich Jahre gebraucht haben. Letztendlich sind diese Projekte gescheitert. Denn von außen betrachtet ist sofort erkennbar, dass die einzige Gewissheit darin besteht, dass sich die Randbedingungen – Strukturen, politische Rahmenbedingungen und Geschäftsfaktoren – ändern werden.

Unternehmen müssen in der Lage sein, sich flexibel an die jeweiligen Strukturen und Prozesse anzupassen. Mit relationaler und ETL-Technologie ist dies kaum umsetzbar.

Konstant ist einzig die Veränderung: Was bedeutet das für Unternehmen?

Viele Unternehmen sind im Laufe der Zeit entweder organisch oder durch Übernahmen gewachsen und daher vor allem auf Insellösungen ausgerichtet. Obwohl bekannt ist, dass integrierte Daten einen unternehmerischen Mehrwert schaffen, steht dieser Gedanke bisher nicht im Vordergrund des organisatorischen Wandels.

Sich für den Wandel zu wappnen, ist vor allem deshalb sinnvoll, weil Unternehmen nicht abschätzen können, wie sich Richtlinien verändern werden, wann neue Chancen entstehen oder welche Risiken minimiert werden müssen.

Viele Unternehmen begegnen diesen Chancen oder Risiken, indem sie quasi einen neuen Infrastrukturbereich zur Bewältigung der Herausforderung schaffen. Durch diese neuen Datensilos werden die Daten innerhalb des gesamten Unternehmens allerdings noch stärker fragmentiert, was das Problem noch verschlimmert.

Neue Ansätze sind gefragt

Datensilos sind sozusagen das Gegenteil von unternehmerischer Agilität. Es ist also nicht verwunderlich, dass Unternehmen nach Alternativen zum herkömmlichen Ansatz der Datenintegration suchen. Mit Sicherheit wäre eine konsolidierte Übersicht aller Daten, die über ein Repository abgefragt, durchsucht, erfasst und analysiert werden können, das Patentrezept für jedes Unternehmen.

Die Lösung ist eine flexible Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, die Suche, Erfassung, Protokollierung und Analyse von Daten zu konsolidieren, Daten zu harmonisieren, deren Bedeutung zu extrahieren und eine vereinfachte, unternehmensweite Übersicht über die Daten zu erlangen: ein sogenannter Data Hub auf Basis einer Enterprise NoSQL-Datenbank-Plattform.

Dieser Ansatz ist äußerst effektiv für die Finanzdienstleitungsbranche, deren IT-Experten einer hohen Belastung durch die gesetzlichen Anforderungen ausgesetzt sind. Früher haben Teams versucht, übergreifende organisatorische Schemata für die Einhaltung der gesetzlichen Vorschriften zu definieren. Dies schlug aber fehl, sobald sie sich nicht rechtzeitig auf das entsprechende kanonische Modell einigen konnten.

Mit dem Data Hub können Teams ihre Daten zusammenführen und damit beginnen, sie zu verarbeiten, für nachgeschaltete Systeme zu harmonisieren und sie in die gesetzlich vorgeschriebenen Berichte zu verwandeln. Dies führt zu einer erhöhten unternehmerischen Agilität und zu einer verbesserten Data Governance.

Stefano Marmonti

Stefano Marmonti

DACH Sales Director MarkLogic

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