Tobias ist Doktorand am Business Engineering Institute St. Gallen. Schon während seines Studiums unter anderem an der Universität Konstanz, Universität Hamburg und der Copenhagen Business School begeisterte er sich für die Wirtschaftsinformatik. Nach praktischen Einblicken in die Automobilindustrie sowie die Wirtschaftsprüfung schrieb er seine Masterarbeit zum Thema offensive Datenstrategien in Kooperation mit dem Fraunhofer ISST. In seiner bevorstehenden Promotion wird sich Tobias schwerpunktmässig mit den Themen Datenstrategien und künstliche Intelligenz auseinandersetzen.

Data Lineage: Ein Weg zum datengetriebenen Unternehmen?

In den letzten Jahren ist der Ruf nach datengetriebenen Entscheidungen und Prozessen in Unternehmen jeglicher Branche stark gewachsen. Datengetriebene Unternehmen[a] wie Apple, Alphabet oder Microsoft zählen mittlerweile zu den wertvollsten Unternehmen der Welt. Doch um datengetriebene Entscheidungen treffen zu können, müssen unterschiedliche Herausforderungen rund um ein Unternehmen und dessen Daten(management) gelöst werden. Eine dieser Herausforderungen ist, den Überblick über die eigenen Datenbestände zu behalten. Auch in der Finanzindustrie spielt der Überblick über die eigenen Daten eine immer wichtigere Rolle. Banken müssen ihre Daten dem Regulator jederzeit offenlegen können, regelmässiges Reporting wird zum Normalzustand. In diesem Kontext hat sich das Prinzip der «Data Lineage» (DL) etabliert. Aufbauend auf dem Ansatz des Metadatenmanagements ermöglicht dieses Konzept die Strukturierung und Visualisierung der eigenen Datenbestände und -quellen. Der folgende Beitrag erläutert die wichtigsten Grundlagen des Themengebiets «Data Lineage» und zeigt mögliche Anwendungsgebiete in der Finanzindustrie auf.

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Synthetische Daten – Die Zukunft datengetriebener Finanzservices?

Eine der grössten Herausforderungen der digitalen Transformation ist der Umgang mit bankspezifischen und personenbezogenen Daten sowie deren Verarbeitung durch künstliche Intelligenz (KI). Grundlage datenbasierter Services mithilfe von KI ist eine hochwertige und aktuelle Datenbasis. Doch nicht alle Unternehmen verfügen über eine ausreichend grosse Datenbasis zum Trainieren eines Algorithmus und das Teilen und die grundsätzliche Nutzung mancher Daten ist – teilweise auch innerhalb des Unternehmens – streng limitiert. Um diesen Problemen entgegenzuwirken hat sich das Konzept synthetischer Daten etabliert.

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Gaia-X – eine Revolution für die Finanzindustrie?

Cloudlösungen sind im Vergleich zu On-Premise-Lösungen schneller, flexibler und günstiger sind. Die bekanntesten Cloudinfrastrukturen – Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, Microsoft Azure und IBMs Red Hat – haben jedoch alle eins gemeinsam: Sie haben ihren Hauptsitz in den USA und unterliegen damit dem (ausgesprochen lockeren) US-amerikanischen Datenschutz«gesetz». Das macht die Nutzung der Services vor allem für Finanzinstitute datenschutzrechtlich schwierig. Eine echte alternative könnte das europäische Projekt Gaia-X sein.

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