Finanzielle Data Warehouses sind das Tor zu fundierten Entscheidungen. Die Warehouses analysieren, speichern und verwalten Daten, sodass der Finanzsektor rasch intelligente Entscheidungen treffen kann.
Wussten Sie, dass ein Finanz-Data-Warehouse die Entscheidungsfindung in Unternehmen revolutionieren kann? In der schnelllebigen Geschäftswelt, insbesondere im Finanzsektor, muss man gut durchdachte Entscheidungen treffen, die sich nachteilig auf den Erfolg auswirken. Finanz-Data-Warehouses fassen Informationen aus mehreren Quellen zusammen und bieten Unternehmen ein vollständiges Bild der Daten zur Analyse.
Sie sind für die Zentralisierung von Trends, die Verbesserung der Datenqualität, die Erfüllung von Verpflichtungen, die Kundenzufriedenheit und die Abschreckung von Risiken verantwortlich. Die Verfügbarkeit von Zugangsdaten hat es Unternehmen erleichtert, effizient und zielgerichtet zu arbeiten.
Die Warehouse-Tools sind speziell darauf ausgelegt, aus mehreren Quellen wertvolle Erkenntnisse zu organisieren, zu analysieren und zu gewinnen. Die Methode ist eine große Hilfe für Finanzabteilungen, da sie eine Grundlage für die Überprüfung alter Strategien und Prüfpfade bietet.
Darüber hinaus können Finanzinstitute erheblich profitieren von Finanzdatenlager durch die Verbesserung ihrer Datenverwaltungsprozesse. Diese Tools können die Genauigkeit und Effizienz der Datenerfassung verbessern und verschiedene Vorgänge rationalisieren. Dies reduziert Fehler, steigert die Produktivität und verbessert letztendlich die Entscheidungskompetenz.
Was ist Financial Data Warehousing?
Financial Data Warehousing ist ein zentrales Tool, um Finanzinformationen aus verschiedenen Quellen zu erhalten und für Geschäftsprozesse zu nutzen. Moderne Finanzinstitute nutzen dieses Tool, um alle Informationen zu speichern, die ein gewinnbringendes Unternehmen benötigt.
Es unterstützt Business Intelligence (BI), die Unternehmensgesundheit, die Verfolgung von Finanzindikatoren, die Einhaltung von Vorschriften und die Verbesserung des Kundendienstes. Dies ist dank seines Repositorys (Datensammlung von zahlreichen Unternehmen) möglich, das Finanzsektoren bei Folgendem unterstützt:
- Präzise Berichte
- Intelligente Analysen
- Entscheidungsfindung
- Kluge Entscheidungen
- Trends
- Funktionale Methoden
- Ressourcenzuweisung
- Strategische Planung
Beispielsweise profitieren Banken von der Datenideologie von Lagern und verbessern ihr Arbeitstempo. Durch die richtige Analyse der Kundendaten können Banken ihnen problemlos helfen, da alle Informationen an einem Ort gesammelt werden.
Sie müssen lediglich die Anweisungen eingeben und schon werden die benötigten Informationen angezeigt. Dieses Tool hilft Bankmanagern und -mitarbeitern, ihre Verfahren zu verkürzen und die Ergebnisgenerierung zu beschleunigen.
Warum sollten Sie ein Finanz-Data-Warehouse einsetzen?
Stellen Sie sich vor, Sie sind Kapitän eines Schiffes, das durch trübe See steuert. Wäre es nicht fantastisch, wenn Sie über ein magisches Radar verfügen würden, das Ihnen zeigen könnte, was unmittelbar vor Ihnen liegt, zukünftige Wettermuster vorhersagen, die effizientesten Routen ermitteln und sogar die besten Häfen zum Auffüllen der Vorräte vorschlagen könnte?
Genau das leistet ein Financial Data Warehouse für Ihr Unternehmen – es ist Ihr Hightech-Navigationssystem in den trüben Gewässern der Finanzen und Entscheidungsfindung. Sie sollten ein Financial Data Warehouse einsetzen, weil es folgende Vorteile bietet:
Implementieren der Datenintegration
Um den Nutzen zu maximieren, sollten Sie eine Strategie zur Integration der Daten entwickeln, die Sie aus dem Finanz-Data-Warehouse erhalten. Fügen Sie relevante Informationen hinzu durch interne Systemeexterne Datenbanken und alternative Datenquellen. Dieser Ansatz liefert Ihnen ein Gesamtbild Ihrer Finanzlandschaft.
Optimierte Berichterstattung und Analyse
Warehouses rationalisieren Daten und speichern sie in strukturierten Formaten, was für die Finanzsektoren eines Unternehmens hilfreich ist. Sie nutzen ELT-Verfahren (Extract, Load und Transform), was die Erstellung von Berichten und die Durchführung detaillierter Analysen erleichtert.
Benutzerfreundliches Tool
Sie können Daten aus Ihrem Lager problemlos visualisieren und darauf zugreifen. So können die Mitarbeiter Erkenntnisse gewinnen, ohne auf die IT-Unterstützung angewiesen zu sein.
Verlässliche Informationen und Qualitätsprüfungen
Durch die Erfassung zuverlässiger Informationen aus mehreren Quellen wird die Qualität Ihrer Daten verbessert. Hochwertigere zusammengesetzte Daten helfen Ihnen dabei, fundierte Entscheidungsprozesse zu treffen, präzise Finanzprognosen zu erstellen und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.
Darüber hinaus sorgen die Datenqualitätsprüfungen und Bereinigungsprozesse für eine genaue und zuverlässige Informationsverarbeitung. Darüber hinaus unterstützt es Sie bei der Umsetzung von Governance-Praktiken und regelmäßigen Prüfungen Ihrer Finanzdaten.
Echtzeit-Einblicke und prädiktive Analysen
Data Warehouses bieten Finanzinstituten Echtzeitanalysen und prädiktive Modelle, indem sie Zugriff auf historische Daten und aktuelle Informationen bieten. Mit diesen Systemen können Benutzer Muster und Trends erkennen, die für zukünftige Strategien hilfreich sein können.
Nutzen Sie Algorithmen des maschinellen Lernens
Sie können die maschinellen Lernalgorithmen des Tools nutzen, um Markttrends, Kundenverhalten und potenzielle Risiken vorherzusehen. So sind Sie in der Lage, proaktive Entscheidungen zu treffen und immer einen Schritt voraus zu sein.
Risikomanagement
Im Finanzsektor Risikomanagement ist von größter Bedeutung. Finanzielle Data Warehouses spielen in diesem Bereich eine entscheidende Rolle, indem sie kritische Informationen zentralisieren und Analysen zur Risikobewältigung ermöglichen. Sie erstellen maßgeschneiderte Risiko-Dashboards, um wichtige Risikoindikatoren zu überwachen und schnell auf potenzielle Bedrohungen zu reagieren, wodurch die Gesamtstrategie zum Risikomanagement verbessert wird.
Kundensegmentierung
Sie können Kundendatensegmente über die Data Warehouses sammeln, die Ihnen dabei helfen, die Servicebereitstellung zu verbessern, die Kundenbeziehungen zu stärken und Marketingstrategien zu entwickeln. Zu diesem Zweck müssen Sie umfangreiche Kundendaten sammeln. Tgecdatal unterstützt Sie dabei, Ihre Produkte, Dienstleistungen und Marketingbemühungen auf bestimmte Kundengruppen zuzuschneiden und so die allgemeine Zufriedenheit und Loyalität zu verbessern.
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Finanzinstitute unterliegen zahlreichen Vorschriften und Data Warehouses können bei der Einhaltung dieser Vorschriften eine entscheidende Rolle spielen. Durch die Zentralisierung aller relevanten Informationen können sie den Instituten dabei helfen, Berichtspflichten leichter zu erfüllen und die Einhaltung regulatorischer Standards nachzuweisen. Dadurch wird das Risiko von Nichteinhaltung und potenziellen rechtlichen Problemen verringert.
Zu diesem Zweck müssen Sie automatisierte Compliance-Reporting-Prozesse einrichten, die Daten direkt aus Ihrem Lager abrufen. Dies spart nicht nur Zeit, sondern reduziert auch Fehler und stellt sicher, dass Sie immer auf behördliche Prüfungen vorbereitet sind.
Teile des Financial Data Warehouse
Für die ordnungsgemäße Funktion eines Finanz-Data-Warehouses sind folgende Aspekte entscheidend:
Datenintegration
Data Warehouses sammeln Informationen, die nicht auf ein bestimmtes Unternehmen beschränkt sind, sondern alle Blickwinkel und eine große Anzahl von Organisationen einbeziehen. Bei der Datenintegration sind verschiedene Mechanismen beteiligt, wie z. B. ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) im Vergleich zu ELT (Extrahieren, Transformieren, Laden).
ETL und ELT
ETL ist ein Ort, an dem alle Daten aus verschiedenen Fraktionen kombiniert und dann an die entsprechenden Abschnitte verteilt werden. Dieser Prozess eignet sich für komplexe Transformationen oder wenn präzise Daten gespeichert werden müssen, bevor sie kombiniert werden.
Im Gegensatz zu ETL werden bei ELT Daten in bestimmten Sektoren gesammelt, von denen aus weitere Änderungen oder Aktualisierungen vorgenommen werden. ELT ist funktionsfähig, wenn Sie über ein robustes Data Warehouse verfügen, das Transformationen im laufenden Betrieb verarbeiten kann.
Wie man Wählen Sie Ihre Integrationsstrategie?
Berücksichtigen Sie bei der Entscheidung zwischen ETL und ELT Folgendes:
- Datenkomplexität: ETL ist möglicherweise die beste Lösung für Sie, wenn Ihre Finanzdaten eine gründliche Bereinigung oder komplexe Berechnungen erfordern.
- Lagerkosten: ELT kann kostengünstiger sein, wenn Sie über ausreichend Speicherplatz verfügen, da kein separater Transformationsserver erforderlich ist.
- Echtzeitanforderungen: Wenn Sie aktuelle Daten benötigen, kann ELT häufig einen schnelleren Zugriff auf die Rohdaten ermöglichen.
Datenspeicherung
Die Datenspeicherung in Data Warehouses ist wie eine Finanzbibliothek mit einem hochmodernen digitalen Repository, in dem große Mengen an Informationen gespeichert und mühelos abgerufen werden können.
Die Leistungsfähigkeit der säulenbasierten Speicherung
Wenn Sie eine Einzelhandelskette sind, die Daten in einer herkömmlichen zeilenbasierten Datenbank speichern möchte, sieht das folgendermaßen aus:
| Datum | Produkt | Geschäft | Verkauf |
|||-|-|
| 01.08.2023 | Hemd | NY | 50 $ |
| 01.08.2023 | Hosen | LA | 75 $ |
| 02.08.2023 | Hemd | CHI | 45 $ |
Ein spaltenorientiertes Speichersystem in einem Data Warehouse könnte es jedoch folgendermaßen organisieren:
Datum: [2023-08-01, 2023-08-01, 2023-08-02]
Produkt: [Shirt, Pants, Shirt]
Speichern: [NY, LA, CHI]
Verkäufe: [$50, $75, $45]
Diese Struktur ermöglicht schnelle Aggregationen. Wenn Sie nur den Gesamtumsatz der Shirts wissen möchten, sollten Sie sich die Spalten „Produkt“ und „Umsatz“ ansehen und den Rest ignorieren.
Datenmodellierung
Datenmodellierung organisiert die Daten nach einem bestimmten Muster. Es bestimmt, wie einfach Sie Ihre Finanzinformationen finden und verwenden können.
Eine beliebte Datenmodellierungstechnik ist das Sternschema. In einem Sternschema ist ein Stern mit einer Faktentabelle in der Mitte (wie Verkaufstransaktionen) mit Dimensionstabellen (wie Produktdetails, Filialinformationen oder Zeiträume) verbunden. Dies erleichtert den Datenzugriff mit geringem Aufwand.
Wie wendet man die Sternschema-Technik an?
- Identifizierung der wichtigsten Geschäftsprozesse wie Verkauf, Einkauf und Lagerhaltung.
- Bestimmen Sie die Art Ihrer Faktentabelle (z. B. einzelne Transaktionen oder tägliche Zusammenfassung).
- Listen Sie alle relevanten Dimensionen auf (wer, was, wo, wann).
- Gestaltung der Dimensionstabellen mit Beschreibung.
- Erstellen Sie Beziehungen zwischen Ihren Fakten- und Dimensionstabellen.
Datenabruf
Nachdem Sie die Daten organisiert haben, müssen Sie sie in den Prozessen nutzen, die für Sie hilfreich sind. Mithilfe von Business Intelligence (BI) können Sie in Ihre Daten hineinzoomen und sie bearbeiten. Sie können beispielsweise Tableau Dashboard für Finanzanalysen und Datenabrufe verwenden. Das Dashboard enthält:
- Ein Liniendiagramm, das die Umsatzentwicklung im Zeitverlauf zeigt.
- Ein Kreisdiagramm, das die Ausgaben nach Kategorien aufschlüsselt.
- Eine Heatmap, die die Rentabilität nach Produkt und Region anzeigt.
- Ein Satz KPI-Karten, die die Leistung des aktuellen Monats im Vergleich zu den Zielen zeigen.
Über das Tableau-Dashboard können Sie auf einen Blick Trends erkennen, Ausreißer identifizieren und fundierte Entscheidungen treffen.
Metadatenverwaltung
Das Metadatenmanagement verwaltet die Daten und hält die Informationen an ihrem jeweiligen Standort. Die Implementierung des Metadatenmanagements umfasst die folgenden Prozesse:
- Erstellen eines umfassenden Inventars aller Datenbestände.
- Dokumentieren, woher die Daten kommen und wie sie transformiert werden können.
- Erstellen klarer Definitionen für alle Datenelemente.
- Einrichten von Zugriffskontrollen.
- Verfolgen von Änderungen an Datenstrukturen und Definitionen.
Vor Ort vs. Cloud
Die Entscheidung für den Standort Ihres Finanz-Data-Warehouses ist von großer Bedeutung und bietet verschiedene Vorteile.
Vorteile vor Ort
- Behalten Sie die vollständige Kontrolle über Ihre Umgebung.
- Besser für die strikte Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Nachteile vor Ort
- Höhere Vorlaufkosten
- Für die Wartung ist internes Fachwissen erforderlich.
Cloud-Vorteile
- Senkung der Vorlaufkosten
- Einfachere Skalierung nach oben oder unten
- Integrierte Sicherheit und Wartung
Cloud Nachteile
- Weniger Kontrolle über die Infrastruktur haben.
- Mögliche Bedenken hinsichtlich Ihrer Datensouveränität.
Bei der Auswahl der Software sollten Sie sich am besten für Hybridsoftware entscheiden, da diese Ihre sensibelsten Finanzdaten sicher aufbewahrt. Dasselbe passiert vor Ort, während die Cloud weniger kritische oder dynamischere Datenanforderungen unterstützt. Wählen Sie entsprechend Ihren Anforderungen und Bedürfnissen die Software aus, die Ihren Bedürfnissen entspricht.
Benötigt meine Organisation ein Finanz-Data-Warehouse?
Wenn Ihr Unternehmen auf wirtschaftliches Wachstum setzt und bessere Ergebnisse erzielen möchte, sollte es Data Warehouse-Tools einsetzen. Diese Tools sind flexibel und haben aufgrund ihrer umfassenden und systematischen Datenerfassung einen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen.
Erstens wird es für Finanzanalysten und Datenmanager schwierig, mit der enormen Datenmenge umzugehen, wenn das Datenvolumen zunimmt. Es nimmt viel Zeit in Anspruch, die Informationen systematisch zu organisieren oder die wachsenden Informationen zu analysieren.
Wenn Ihr Unternehmen mit dem gleichen Problem konfrontiert ist, ist es an der Zeit, Data Warehouses einzusetzen und den Finanzsektor zu entlasten.
Zweitens, wenn Ihr Workflow die Prüfung von Daten aus mehreren Quellen vorsieht, ist es an der Zeit, Tools zu verwenden. Die Prüfung oder Erfassung von Daten ist eine anspruchsvolle Aufgabe, die enormen Aufwand und Zeit erfordert, während Warehouse-Tools dieselbe Aufgabe in einer Minute erledigen können.
Drittens können in unterschiedlichen Layouts gespeicherte Daten Kopfschmerzen bereiten. Wie bei den ersten beiden Faktoren handelt es sich um eine mühsame Aufgabe, die sowohl Zeit als auch Mühe erfordert. Wenn Ihr Unternehmen unterschiedliche Formate zur Speicherung unstrukturierter Daten verwendet, kann es Tools einsetzen, die einen einfacheren Ausweg bieten.
Finanzielle Data Warehouse-Tools können unstrukturierte Daten aus mehreren Plattformen kombinieren, darunter Datenbanken und Tabellenkalkulationen. Obwohl beide unterschiedliche Datenformen (strukturiert oder unstrukturiert) haben, können sie dennoch problemlos analysiert werden.
Abschluss
Finanzielle Data Warehouses sind für die Leistung eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung, da das Tool wettbewerbsfähige und wirtschaftlich orientierte Ergebnisse liefert. Daher benötigt ein Unternehmen in dieser schnelllebigen digitalen Welt viel effizientere Tools als Einzelpersonen und kann Aufgaben, die Wochen oder Monate dauern, in wenigen Minuten erledigen.
Lager bieten zahlreiche Vorteile, die sie für führende Unternehmen unverzichtbar machen, wie z. B. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Kundensegmentierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Risikomanagement, Qualitätsprüfungen, Datenintegration, Echtzeitanalyse und Informationsoptimierung.
