Marktvolatilität meistern: Proaktive Datenmanagement-Strategien für Stabilität und Wachstum

Führende Organisationen verfolgen einen proaktiven Ansatz im Datenmanagement, der neue Möglichkeiten eröffnet, Stabilität in unvorhersehbaren Zeiten zu bewahren.

Finanzinstitute brauchen sowohl Stabilität als auch Agilität, um wettbewerbsfähig zu sein, doch zunehmende Marktvolatilität setzt Front- und Back-Office-Teams unter Druck, Schritt zu halten. Signifikante Steigerungen des Handelsvolumens belasten aktuelle IT-Systeme; gleichzeitig erfordern neue Handelsmuster immer schnellere Reaktionsfähigkeit. Zwar ist der Markt mit Volatilität vertraut, doch das Ausmaß jüngster Ereignisse – wie der unerwartete Anstieg beim GameStop-Aktienhandel – stellt eine neue Herausforderung dar. Proaktives Datenmanagement kann hier eine Rolle spielen.

Die durch die Pandemie befeuerte Volatilität und Unsicherheit zwang Organisationen, tiefer in die gewaltigen Datenmengen einzutauchen, die ihnen zur Verfügung stehen, um Resilienz und Anpassungsfähigkeit zu stärken. Führende Unternehmen nutzen neue architektonische Datenstrukturen, um Echtzeit-Transparenz zu erhöhen, doch mit wachsendem Volumen komplexer Daten wird es schwieriger, Service-Level-Agreements, Geschäftsanforderungen und Kundenanforderungen zu erfüllen.

Marktvolatilität wird nie verschwinden, aber das bedeutet nicht, dass Unternehmen die Hände in den Schoß legen und auf das Beste hoffen sollten. Führende Organisationen verfolgen einen proaktiven Ansatz im Datenmanagement, der neue Möglichkeiten eröffnet, Stabilität in solchen unvorhersehbaren Zeiten zu bewahren.

Volatile Zeiten erfordern Resilienz

Unternehmen stehen in volatilen Zeiten vor operativen und strategischen Herausforderungen. Wilde Schwankungen im Verkehrsvolumen, unerwartete Bewertungsspitzen, Anstiege bei Kundenanfragen sind operative Herausforderungen. Unternehmen, die langsame Reaktionen oder sogar Ausfälle kritischer Systeme in Phasen extremer Marktunsicherheit erlebt haben – oft genau dann, wenn sie Stabilität am dringendsten brauchen – überdenken, wie sie SLAs in solchen Zeiten einhalten können. Neue Regulierungen und interne Kontrollen sind ebenfalls operative Herausforderungen. Es gibt aber auch strategische Imperative und Chancen in volatilen Zeiten für Unternehmen, die „um die Ecke sehen“ können, sich schnell entwickelnde Situationen nutzen und sich durch Service und Leistung differenzieren, wenn Kunden von Ereignissen erschüttert sind. Organisationen haben ein Jahrzehnt damit verbracht, „Business Agility“ zu integrieren, aber diese Herausforderungen erfordern mehr: sie erfordern Resilienz.

Für Finanzdienstleistungen hat Resilienz zwei Hauptaspekte. Auf der Geschäftseite bedeutet Resilienz, einfachen Zugang zu Insights zu haben, die helfen, durch turbulente Gewässer zu steuern, auf der Flug anzupassen und Chancen zu ergreifen, sobald sie sich auftun. Auf der technischen Seite bedeutet Resilienz, jede Last bewältigen zu können, selbst in hochvolatilen Situationen – einschließlich der Robustheit und Sicherheit, die für kontinuierlichen und sicheren Betrieb nötig sind.

Schritt halten mit laufenden Marktdynamiken

Je mehr Datenquellen Organisationen haben, desto komplexer werden ihre Datenmanagement-Praktiken. Mit dem Datenwachstum nimmt auch die Prävalenz von Datensilos zu, was den Zugang zu einer einzigen, vertrauenswürdigen, aktuellen und nutzbaren Darstellung der Daten erschwert. Wenn Daten nicht systemübergreifend zugänglich sind, haben Geschäftsleiter kein genaues Bild vom Markt und den relevanten Chancen basierend auf laufenden Kunden- und Marktentwicklungen.

Hinzu kommen steigende regulatorische Anforderungen und Sicherheitsbedrohungen, die Unternehmen unter Druck setzen. Jede neue Regulierung und jeder Bericht erfordert Datenzugriff sowie eine klare Datenherkunft zurück zur Quelle und zum Zeitpunkt. Die Rate neuer Sicherheitsbedrohungen wächst ebenfalls rasant. Datenmanagement heute bedeutet, saubere Daten über viele Quellen zu kuratieren, eine Reihe von Datenanforderungen aus verschiedenen Unternehmensbereichen zu bedienen und mit dem schieren Transaktionsvolumen Schritt zu halten – alles bei kontinuierlicher Einhaltung strenger Compliance- und Sicherheitspraktiken.

Deshalb wählen Kapitalmarktunternehmen neue Ansätze für den Zugriff und die Nutzung komplexer Daten in Echtzeit. Data Fabrics stellen einen solchen Ansatz dar, bei dem Unternehmen Daten aus disparaten Quellen in Echtzeit verarbeiten, transformieren, sichern und orchestrieren können. Diese neuen architektonischen Paradigmen sind entscheidend für eine proaktivere, integrierte und kohärente Datenstrategie für die digitale Wirtschaft.

Daten für neue umsetzbare Insights nutzen

Wenn Ereignisse plötzlich ausbrechen, müssen Finanzorganisationen schnell „Was-wäre-wenn“-Szenarien betrachten und entsprechend planen. Die Fähigkeit dazu beruht auf gesunden Daten und dem Einsatz von Analytics, um rasch Insights aus diesen Daten zu extrahieren. Das war jahrzehntelang ein Traum vieler Organisationen; wichtige Fortschritte machen es heute erreichbar.

Machine Learning (ML) kann eine starke Rolle beim Aufbau von Resilienz im Finanzsektor spielen. ML erfordert jedoch große Mengen aktueller, sauberer und genauer Daten aus verschiedenen Geschäftssilos. Nahtloser Zugriff über die vielfältigen Datensilos eines Unternehmens ist ohne eine Echtzeit-, konsistente und sichere Datenschicht extrem schwierig, die die benötigten Informationen zum richtigen Zeitpunkt an die relevanten Stakeholder und Anwendungen liefert.

Während Data Lakes implementiert wurden, um viele dieser Datenmanagement-Herausforderungen zu lösen, waren viele Data Lakes nicht mehr als Data Swamps – trüb mit unorganisierten Daten, die Herausforderungen bei Zugänglichkeit und der Fähigkeit zur Datennutzung ohne riesiges Datenqualitätsprojekt darstellen. Data Lakes werden zu einem weiteren Silo im Mix statt zur Lösung der Flut.

Bei raschem Geschäftswechsel und erwarteter Steigerung der Unternehmensdatenerfassung um 42 % CAGR in den nächsten zwei Jahren müssen Organisationen Abläufe straffen und beschleunigen, indem sie manuelle Prozesse wo möglich eliminieren, um zu automatisieren. Um mit volatilen Marktdynamiken Schritt zu halten, wird operative Resilienz mehr als nur ein Verteidigungsmechanismus – sie wird zum Wettbewerbsvorteil.

Operative Resilienz erreichen

Um resilient zu werden, suchen zukunftsorientierte Führungskräfte danach, die gewaltigen Mengen gesammelter Daten für umsetzbare Insights zu nutzen. Proaktives Datenmanagement ist der Schlüssel, um gut auf unerwartete Volumen- und Bewertungsvolatilität zu reagieren, schnellere und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und Automatisierung, Compliance und Sicherheit zu verbessern. Die Fähigkeit, auf eine einzelne Darstellung genauer, konsistenter, Echtzeit- und vertrauenswürdiger Daten zuzugreifen und diese zu verarbeiten, ist Priorität für diese Führungskräfte. Von Szenarioplanung über Modellierung von Unternehmensrisiken und Liquidität, regulatorischer Compliance bis hin zu Wealth Management – Zugang zu genauen und aktuellen Daten lässt ihre Organisationen klügere Geschäftsentscheidungen schneller treffen.

Durch Straffung und Beschleunigung von Abläufen durch Automatisierung können Organisationen Geschwindigkeit und Agilität erhöhen und Verzögerungen und Fehler manueller Prozesse reduzieren. Das stellt sicher, dass sie ausreichend Spielraum, Verarbeitungskapazitäten und Systeme haben, um auf unerwartete Volatilität zu reagieren. Mit diesen Systemen können Organisationen dann einen Schritt weitergehen mit proaktivem Datenmanagement.

In die Offensive gehen mit proaktivem Datenmanagement

In volatilen Zeiten ist es natürlich, defensiv zu spielen. Das mag etwas zur Stabilität beitragen, führt aber nicht zu verbesserter Resilienz. Dazu braucht es Offensivspiel.

Proaktives Datenmanagement rüstet Organisationen mit einer einheitlichen Sicht auf genaue, konsistente und vertrauenswürdige Echtzeitdaten aus, die zur Bewältigung operativer und strategischer Herausforderungen genutzt werden können. Einige traditionelle Muster müssen dabei überdacht werden. Beispielsweise ist die getrennte Aufrechterhaltung von Analytics und transaktionaler Verarbeitung Standardpraxis, führt aber zu komplexerem, fragilerem Datenmanagement. Mittlerweile ist es möglich, ein System zu haben, das Transaktionen durchführt und diese dann auf Insights hin analysiert. Es kann nun eine Zwischenschicht der Datenmodellierung geben, die es Geschäftsanwendern erleichtert, die benötigten Insights zu erhalten, wenn sie sie brauchen. Proaktives Datenmanagement umfasst das Finden von Stellen, um neue, robustere und flexiblere Muster zu erproben. Der Nutzen: Daten nutzen, um Wert, Umsatz und Gewinn zu generieren.

Organisationen im gesamten Finanzsektor, einschließlich Kapitalmärkte, modernisieren ihre Datenarchitekturen. Legacy-Anwendungen sind oft der Flaschenhals – das Abschalten von Legacy-Anwendungen ist teuer und riskant, doch deren Betrieb ist ebenfalls teuer, und sie sind oft die fragilsten Systeme, am schwersten zu integrieren und das größte Hindernis für Resilienz.

Unternehmen müssen sich nicht von diesem Dilemma aufhalten lassen. Zukunftsorientierte Organisationen nutzen architektonische Paradigmen wie Smart Data Fabrics, um ihre Legacy-Systeme weiterzubetreiben und verteilte Daten aus dem gesamten Unternehmen zusammenzufügen, um eine Vielzahl geschäftskritischer Initiativen anzutreiben. Dieser Ansatz ermöglicht es Organisationen, von reaktiv zu prädiktiv und proaktiv in ihrer Datenmanagement-Strategie zu wechseln.

Es ist nicht notwendig, alles auf einmal zu ändern; im Gegenteil, das wäre unweise. Klein anfangen. Vorteile moderner Ansätze in einem für die Organisation sinnvollen Tempo messen, quantifizieren und dabei lernen. Proaktiv sein bedeutet, auf der Reise voranzukommen: lernen, anpassen und an jedem Schritt Wert generieren.

Fazit: Fokus auf Datenmanagement

Investitionen in moderne Datenmanagement-Technologien bieten Organisationen einen überlegenen Weg, eine einzige Darstellung genauer, konsistenter, Echtzeit- und vertrauenswürdiger Daten auf Abruf zu erreichen. Diese Investition rüstet Finanzinstitute mit einem ganzheitlichen und umfassenden Blick auf historische, aktuelle und zukünftige Aktivitäten aus, damit sie einen Schritt vor Marktveränderungen sind statt mehrere Schritte dahinter. Indem sie proaktiv mit ihrem Datenmanagement werden, erreichen sie operative Resilienz.

Es ist wahrscheinlich, dass weitere Volatilität vor uns liegt, bevor wir uns vollständig von den Auswirkungen der Pandemie erholt haben. Doch mit modernen Datenmanagement- und Analytics-Fähigkeiten können Finanzorganisationen die Vorteile größerer Resilienz ernten und mit größerer Stabilität auf der anderen Seite ankommen.