Big Data im Finanzwesen: Neue Dimensionen durch Zusammenführung von Finanz- und Nicht-Finanzdaten

Dezember 11, 2023

Die Verwaltung von Big Data im Finanzwesen ist entscheidend, um wertvolle, erfolgsversprechende Erkenntnisse zu erlangen. Erst durch die Kombination von Finanz- und Nichtfinanzdaten erhalten CFOs einen ganzheitlicheren Überblick über das Unternehmen. So können sie die Entscheidungsfindung und strategische Planung optimieren und sich damit an die sich schnell verändernde Geschäftswelt anpassen.

Finanzdatenanalyse: Vereinheitlichung finanzieller und nicht-finanzieller Daten

Während sich die Finanzabteilungen der Bedeutung von Finanzdaten wie Bilanzen, Gewinn- und Verlustrechnungen und Cashflow-Rechnungen bewusst sind, werden die Auswirkungen von nicht-finanziellen Daten auf die Unternehmensplanung und -leistung immer noch unterschätzt. Letztere stammen aus Quellen wie Kunden- und Marketingberichten, Lieferanteninformationen, Betriebsdaten usw., die keinen Bezug zu den Finanzen eines Unternehmens haben. Die Einbeziehung dieser Daten in die Analyse der Finanzdaten bietet daher einen besseren Einblick in das Unternehmen, als es die Finanzdaten allein vermögen.

Isolierte Finanzdatensätze haben Grenzen

Silos behindern die funktionsübergreifende Zusammenarbeit und machen es unmöglich, ganzheitliche Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Dies wiederum führt zu einem schlechteren Kundenservice und verpassten Geschäftschancen. Hier sind einige der häufigsten Probleme:

  • Finanzdatensätze sind unvollständig.
  • Dateninkonsistenzen und Ungenauigkeiten bedeuten schlechte Datenqualität.
  • Fragen der Sicherheit und des Datenschutzes bleiben ungeklärt.
  • Mangelndes Vertrauen in Daten schränkt ihre Nutzung und die damit verbundenen wirtschaftlichen Vorteile ein.

Datenintegration mit anderen Systemen ist der einfachste Weg, Silos aufzubrechen. Die Datenerfassung wird rationalisiert und die Finanzdatenanalyse verbessert.

Die Macht von Big Data bei Finanzwesen und Datenfusion

Einfach ausgedrückt handelt es sich bei Big Data um eine Sammlung grosser Datensätze, die in verschiedenen Formaten vorliegen können. Sie sind so umfangreich, dass sie mit herkömmlicher Datenverarbeitungssoftware nicht verwaltet werden können. Um die Herausforderungen von Big Data zu bewältigen, wurden deswegen neue Technologien und Tools entwickelt. Darüber hinaus sind maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, einschliesslich generativer KI, von unschätzbarem Wert, um Big Data sinnvoll zu nutzen. Diese Technologien ermöglichen eine automatisierte Analyse, Vorhersage und Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Mustern und Erkenntnissen, die aus grossen Datensätzen gewonnen werden.

Bei der Aggregation von Finanzdaten werden Finanzinformationen der Verbraucher aus verschiedenen Quellen gesammelt, wobei unterschiedliche Technologien zum Einsatz kommen. Der Einsatz von CPM-Software ermöglicht die Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Abteilungen in einem zentralisierten System. Dadurch wird nicht nur die Konsistenz verbessert, sondern auch das Fehlerrisiko verringert, die Datenqualität sichergestellt und – was am wichtigsten ist – die Daten in wertvolle Business-Statistiken umgewandelt.

Erweiterte Finanzdatenanalyse: nützliche und vorausschauende Erkenntnisse

Die Finanzdatenanalyse nutzt Daten aus der Vergangenheit des Unternehmens, um voraussehbare Erkenntnisse für die Zukunftsplanung zu gewinnen. Andererseits ergeben sich wichtige Erkenntnisse im Finanzwesen aus der Analyse von Big Data, die grosse Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten umfassen. Unternehmen nutzen diese Erkenntnisse, um diejenigen Bereiche zu ermitteln, die optimiert werden sollten. Einige der Vorteile sind:

  • Sie gelangen zu einer optimierten Entscheidungsfindung und mehr Effizienz im laufenden Betrieb.
  • Big-Data-Tools automatisieren die Prozesse für Datenerfassung und -analyse. So kann optimiert und rationalisiert werden.
  • Sie erhalten wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten und die Vorlieben, um massgeschneiderte Angebote machen zu können.

 

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