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What is Business Intelligence and Why Should You Care?

In der heutigen Zeit stehen Kreditinstitute Herausforderungen gegenüber, die rasches Handeln erfordern. Dabei zeigte die Covid19-Pandemie in den vergangenen Monaten deutlich, dass es einen Bedarf für schnelle Analysen von Krisensituationen gibt, um daraus fundierte Entscheidungen treffen zu können. Hier setzt Business Intelligence (kurz: BI) an, um mit den richtigen Strategien und Tools sowie auf Basis exakter Daten die Entscheidungsfindung im Unternehmen zu unterstützen. Als erster Teil einer Serie von movisco-Blogbeiträgen zum Thema Business Intelligence erläutern wir in diesem Beitrag das Thema nach der WHY-HOW-WHAT-Methode in Bezug auf Kreditinstitute näher.

WHY – Wichtigkeit von Business Intelligence für Kreditinstitute

Riesige Datenmengen stellen Kreditinstitute vor stets neue Herausforderungen. Pro Tag werden weltweit mehr als 2.5 Billionen Gigabytes an Daten im Finanzsektor generiert. Zudem machen zunehmende Regulierung, immer komplexere Prozesse, Disruptionen im Markt sowie sich ändernde Kundenanforderungen Banken zu schaffen. Darüber hinaus müssen gleichzeitig Gewinnsteigerungen, Kostensenkungen und Renditemaximierung auf das Eigenkapital realisiert werden. Um all diesen Herausforderungen entgegenzuwirken, bedarf es fundierten und zeitnahen Entscheidungen auf Basis aktueller Informationen zur Geschäftslage. Im Bankwesen bedeutet eine zeitnahe und genaue Entscheidungsfindung ein geringeres Risiko, rationalisierte Abläufe, höhere Gewinne und ein besseres Kundenerlebnis.

Wie aber können Verantwortliche aufschlussreichere Entscheidungen in Echtzeit treffen? Hier kommt Business Intelligence ins Spiel. Kreditinstitute, welche in das richtige BI-System investieren, erhalten die Einblicke, die sie benötigen, um sich an den Markt anzupassen, die sich ändernden Kundenanforderungen zu erfüllen und ihr Geschäft zu steuern.

Ein Business Intelligence-System hilft beispielsweise unterschiedlichen Risikoeinheiten eines Kreditinstitutes dabei, einen besseren Blick auf die Portfoliostruktur zu erlangen, um auf Basis dieser die Entscheidungsgrundlage zu verbessern. Hierfür liefert das System Zusammenhänge, die bei Betrachtung großer Datenmengen auf Belegebene nicht ersichtlich gewesen wären. Daten lassen sich flexibel nach unterschiedlichen Granularitätsstufen aggregieren und disaggregieren, z.B. nach Segmenten und Kundengruppen und vice versa.

Durch den Einsatz von BI-Systemen ist es möglich, den Informationsbedarf effektiv zu decken und komplexe Analysen flexibel und schnell durchzuführen. Berichte können interaktiv und transparent gestaltet werden. Zudem kann das System bei der Kontrolle unterstützen, indem Ursache-Wirkungs-Ketten aufgedeckt werden.

Ein BI-gestütztes Reporting kann nicht nur bei der Erfüllung steigender gesetzlicher Anforderungen helfen, sondern steigert durch neu gewonnene Erkenntnisse auch die Wettbewerbsfähigkeit und Prozessqualität.

HOW – Der Einsatz von Business Intelligence in Banken

Business Intelligence wird zur Analyse und Ableitung von Maßnahmen und zur Erreichung von Unternehmenszielen eingesetzt. Dafür werden Rohdaten, welche aus Geschäftsaktivitäten resultieren, gesammelt, verarbeitet und im Data Warehouse gespeichert. Nach Speicherung der Daten können User auf diese Daten zugreifen. BI umfasst eine Vielzahl von Tools, Anwendungen und Methoden wie Statistiken und prädiktive Analysen. Die Ergebnisse werden in sogenannten Dashboards visualisiert.

Aufgrund der schieren Menge an Transaktions- und Kundendaten, die im Bankwesen verfügbar sind, ist es für Banken nicht praktikabel, diese Informationen manuell zu sichten und zu analysieren. In den letzten Jahren hat die Technologie es den Banken ermöglicht, BI-Einblicke aus ihren Daten zu gewinnen und viele Business Intelligence-Prozesse zu automatisieren. BI-Lösungen bieten Banken jetzt bessere Möglichkeiten, ihre Vermögenswerte, Marketingkampagnen und Risiken zu verwalten. 

Aber bei Business Intelligence geht es nicht nur um Statistiken und Berichte. Die fortschrittlichsten BI-Systeme für Banken beinhalten Live-Dashboards, die es Managern ermöglichen, die Leistung in Echtzeit zu überwachen, um sofort handeln zu können.

Neben der übersichtlichen und adressatengerechten Berichterstattung in Dashboards, liegt der Schwerpunkt von BI-Tools in der Sammlung, Generierung, Analyse und Aufbereitung von relevanten Daten. Das BI-System greift dabei auf Datenbanken bzw. den Data Lake oder das Data Warehouse des Unternehmens zu. Damit dienen die Systeme der Befriedigung des individuellen Informationsbedarfes für Financial Reporting & Risikomanagement.

WHAT – Grundsätzliches Verständnis von Business Intelligence?

Der Begriff Business Intelligence hat sich mittlerweile auf dem Markt etabliert, jedoch gibt es immer noch unterschiedliche Auffassungen darüber, wie der Begriff zu interpretieren ist und welche Funktionen darunter subsumiert werden.

Laut dem IT-Glossar von Gartner können unter Business Intelligence die Begriffe Business Analytics, Data Mining, Datenvisualisierung, Daten-Tools und -Infrastruktur sowie Best Practices subsumiert werden. BI umfasst die Datenerfassung, Datenaggregierung und -analyse sowie die aussagekräftige Präsentation, um Kreditinstituten dabei zu helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Generell lässt sich festhalten, dass es sich bei Business Intelligence um einen integrierten, unternehmensspezifischen, IT-basierten Gesamtansatz zur betrieblichen Entscheidungsunterstützung handelt.  

In den letzten Jahren hat sich BI dahingehend weiterentwickelt, dass es mehr Aktivitäten und Prozesse erfasst, um die Leistung und Entscheidungsfindung zu verbessern. Diese Prozesse beinhalten dabei folgenden Punkte:

  • Querying – Stellen von spezifischen Fragen an die Daten, BI zieht die Antworten aus den Datensätzen.
  • Data Analytics – Verwendung von Datenanalysen zur Ermittlung der aktuellen und zukünftigen Situation.
  • Data Mining – Nutzung von Datenbanken, um mittels Statistik und Machine Learning Trends in Datensätzen aufzudecken.
  • KPI‘s & Benchmarking – Darstellung und Vergleich aktueller Leistungsdaten & -Kennzahlen mit historischen Werten, um die Leistung im Vergleich zu den Zielen zu verfolgen.
  • Dashboarding – Erstellung von Reports und Weitergabe von Datenanalysen an Stakeholder, damit diese Schlussfolgerungen ziehen und Entscheidungen treffen können.
  • Datenvisualisierung – Umwandlung der Datenanalyse in visuelle interaktive Darstellungen wie Diagramme, Graphen und Histogramme, um die Daten leichter konsumieren zu können.
  • Availability – Self Service Business Intelligence ermöglicht eine 24/7 Verfügbarkeit der Reports ohne Abhängigkeiten zur IT.

In den nächsten Blogbeiträgen widmen wir uns Funktionsweisen und Features von ausgewählten Business Intelligence Tools.


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