Herausforderungen und Lösungen: Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse


1. Einführung
💥 Sind Ihre Finanzdaten ein wertvoller Schatz – oder ein unsichtbares Risiko? 😨🚨
Finanzunternehmen wie Banken, Versicherungen und Investmentfirmen generieren täglich enorme Mengen an Daten. Diese Daten stammen aus verschiedenen Bereichen wie Transaktionsverarbeitung, Kundeninteraktionen, Marktanalysen und regulatorischen Anforderungen. Um fundierte Entscheidungen zu treffen, Risiken zu minimieren und gesetzliche Vorschriften einzuhalten, müssen diese Daten gesammelt, gespeichert und analysiert werden.
Welche Daten sind relevant?
In der Finanzbranche gibt es eine Vielzahl relevanter Datenquellen:
- Transaktionsdaten (z. B. Kreditkartenzahlungen, Überweisungen)
- Kundendaten (z. B. Kreditwürdigkeit, Kontoaktivitäten)
- Marktdaten (z. B. Aktienkurse, Wechselkurse, Zinssätze)
- Regulatorische Daten (z. B. Basel III, MiFID II, IFRS 9)
Herausforderung: Verteilte Datenquellen
Finanzunternehmen müssen Daten aus zahlreichen Systemen und Plattformen abrufen:
✅ Transaktionsdaten → Kernbanksysteme (z. B. SAP Banking, Temenos)
✅ Marktdaten → Bloomberg, Reuters, Börsenplattformen
✅ Kundenprofile → CRM-Systeme, Risikomanagement-Plattformen
✅ Regulatorische Berichte → Compliance-Datenbanken, Aufsichtsbehörden
Mit jeder zusätzlichen Datenquelle steigt die Komplexität: Die Daten liegen in verschiedenen Systemen, Formaten und Speicherorten vor und müssen konsolidiert werden.
Warum eine richtige Datenstrategie entscheidend ist
Ohne eine durchdachte Datenstrategie riskieren Finanzunternehmen Ineffizienz, Sicherheitsrisiken und hohe Kosten. Die richtige Architektur ermöglicht hingegen:
✅ Effiziente Betrugserkennung durch Mustererkennung in Transaktionsdaten
✅ Präzisere Kreditrisikobewertungen durch KI-gestützte Scoring-Modelle
✅ Automatisierte Regulierungsberichte zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
✅ Optimierte Investmentstrategien durch historische und Echtzeit-Marktdaten
2. Lösungsansätze: Data Lake, Data Warehouse, Data Lakehouse
Ein weiteres Problem: Viele Datenquellen speichern keine historischen Daten.
Beispiel: Eine Bank möchte die Bonitätsbewertung eines Kunden verbessern. Die aktuelle Kreditwürdigkeit ist abrufbar, aber frühere Änderungen der finanziellen Situation sind ohne Historisierung nicht nachvollziehbar.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, gibt es drei zentrale Ansätze zur Speicherung und Verarbeitung von Daten.
2.1 Data Lake – Rohdatenspeicherung für maximale Flexibilität
📌 Definition:
Ein Data Lake speichert alle Daten ungefiltert und roh. Dies umfasst strukturierte Daten (z. B. Transaktionshistorien), aber auch unstrukturierte Daten (z. B. Kunden-E-Mails, Dokumente).
✅ Vorteile:
- Ideal für Machine Learning & KI, z. B. zur Betrugserkennung
- Keine aufwendige Datenaufbereitung vor der Speicherung
- Flexibel für zukünftige Analysen
❌ Nachteile:
- Nicht optimal für regulatorische Berichte, da strukturierte und standardisierte Daten fehlen
- Hohe Anforderungen an Datenqualität, da Rohdaten nicht vorab bereinigt werden
👨💻 Praxisbeispiel aus der Finanzbranche:
- Eine Investmentbank nutzt einen Data Lake, um Echtzeit-Marktdaten von Bloomberg und Reuters zu speichern und KI-Modelle für automatisierte Handelsstrategien zu trainieren.
2.2 Data Warehouse – Strukturierte Daten für Analysen & Reporting
📌 Definition:
Ein Data Warehouse speichert Daten strukturiert und historisiert. Vor der Speicherung werden die Daten bereinigt und in eine standardisierte Form gebracht.
✅ Vorteile:
- Perfekt für regulatorische Berichte (z. B. IFRS 9, Basel III)
- Strukturierte Daten für Business Intelligence & Risikomanagement
- Langfristige Historisierung, um Entwicklungen nachzuvollziehen
❌ Nachteile:
- Wenig flexibel für KI-Modelle, da nur aufbereitete Daten gespeichert werden
- Hoher Aufwand für Datenmodellierung, da alle Daten in eine feste Struktur gebracht werden müssen
👨💻 Praxisbeispiel aus der Finanzbranche:
- Eine Bank nutzt ein Data Warehouse, um historische Kreditkartentransaktionen zu speichern und regulatorische Compliance-Berichte zu erstellen.
2.3 Data Lakehouse – Die hybride Lösung
📌 Definition:
Ein Data Lakehouse kombiniert die Vorteile eines Data Lakes und eines Data Warehouses. Es speichert Rohdaten, bietet aber gleichzeitig eine Metadatenschicht für Strukturierung und Historisierung.
✅ Vorteile:
- Flexibel für KI & Machine Learning
- Effizient für Business Intelligence & Reporting
- Transaktionssicherheit, Versionierung, Caching & Indexierung
❌ Nachteile:
- Komplexere Implementierung als reine Data-Lake- oder Data-Warehouse-Lösungen
- Erfordert moderne Technologien für effiziente Verarbeitung
👨💻 Praxisbeispiel aus der Finanzbranche:
- Eine globale Versicherung nutzt ein Data Lakehouse, um sowohl historische Schadensmeldungen (Data Warehouse) als auch unstrukturierte Kundenkommunikation (Data Lake) zu speichern. KI-Modelle analysieren diese Daten, um Betrugsfälle zu identifizieren und Schadensprognosen zu verbessern
3. Fazit und Ausblick
- Data Lake = Maximale Flexibilität für KI/ML, aber ungeeignet für klassische BI
- Data Warehouse = Perfekt für regulatorische Berichte & Analysen, aber wenig flexibel
- Data Lakehouse = Beste Kombination für moderne Finanzunternehmen
Eine durchdachte Datenstrategie ist für Finanzunternehmen kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit. Wer Daten nur sammelt, ohne sie effizient zu nutzen, verschenkt wertvolle Chancen – sei es bei der Betrugserkennung, Risikobewertung oder regulatorischen Compliance. Die richtige Architektur entscheidet darüber, ob Ihr Unternehmen agil auf Marktveränderungen reagieren kann oder von Datenchaos ausgebremst wird.
Die nächsten Schritte zur erfolgreichen Datenstrategie:
📌 Evaluierung von Technologien und Anbietern, um eine skalierbare und effiziente Datenarchitektur zu schaffen.
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