Die Relevanz von Daten nimmt im Bereich des Asset Managements kontinuierlich zu. Eine Studie liefert Erkenntnisse und Einblicke in die Herausforderungen sowie Trends im Datenmanagement bei Vermögensverwaltern.
Das Geschäft mit den Reichen und Superreichen, das Private Banking oder Wealth Management galt lange Zeit nicht nur als die Königsdisziplin des Bankgeschäftes sondern auch als sicherer Ertragsbringer. Inzwischen hat die Digitalisierung auch diesen Bereich erfasst und stellt die Banken vor neue Herausforderungen. Wie diesen begegnet werden kann und welches die aktuellen Trends und Entwicklungen sind, können Sie in den im Bank Blog vorgestellten Studien nachlesen.
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Derzeit agieren Asset Manager aufgrund verschiedener Ereignisse in einem äußerst anspruchsvollen Marktumfeld. Die Post-Corona-Realität mit hohen Zinssätzen und Inflation, kombiniert mit neuen geopolitischen Konflikten, hat zu erheblicher Marktvolatilität geführt und eine lang anhaltende Phase starker Kursanstiege beendet.
Daher können sich Asset Manager nicht mehr allein auf eine positive Marktentwicklung verlassen, um ihre Rentabilität zu steigern. Unabhängig von ihrer Größe und geografischen Lage müssen alle Unternehmen innovative Produkte, maßgeschneiderte Kundenservices und effiziente Prozesse bereitstellen, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben. Präzisere und zeitnahe Daten gewinnen an Bedeutung, um Geschäftsziele zu erreichen.
Bedeutung von Daten im Asset Management
Vor diesem Hintergrund steigt die Bedeutung von Daten für Vermögensverwalter, wie eine Studie von InterSystems zeigt. Asset Manager können demnach durch die optimierte Nutzung von Daten, die über das gesamte Unternehmen verteilt in Datensilos gespeichert sind, entscheidende Wettbewerbsvorteile erzielen. Diese umfassen u.a. verbesserte Analysemöglichkeiten, die tiefere Einblicke in Märkte und Kunden ermöglichen. Zudem ermöglicht dies ein schnelleres Reaktionsvermögen auf Marktschwankungen, präziseres Risikomanagement und effizientere Zusammenarbeit mit Aufsichtsbehörden.
Die Ergebnisse bekräftigen die Ansicht der befragten Unternehmen, dass die Optimierung der Prozesse im Datenmanagement als entscheidend betrachtet wird. Dies zielt darauf ab, das Front Office rascher mit relevanten Informationen zu versorgen und gleichzeitig das Risikomanagement zu verbessern, um eine ganzheitliche 360-Grad-Sicht auf die Kunden zu erlangen.
Durch eine verbesserte Datenverwaltung lassen sich zeitnähere und präzisere Reportings realisieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen und den stetig wachsenden Anforderungen der Regulierungsbehörden gerecht zu werden.
Herausforderungen beim Datenmanagement
Die Studie verdeutlicht, dass trotz Fortschritten in der Digitalisierung die Beseitigung von Fehlern nach wie vor die bedeutendste Herausforderung im Datenmanagement ist. 54 Prozent der Befragten sehen in der Beseitigung von Fehlern die größte Herausforderung und 44 Prozent zugleich den stärksten Treiber für Optimierungen im Datenmanagement.
Die Verarbeitung und Verwaltung umfangreicher Datenmengen, die über diverse interne und externe Anwendungen, Data Warehouses, Data Lakes, Data Marts, externe Datenfeeds und andere Quellen verteilt sind, bleibt eine fortbestehende Herausforderung. Dies führt zu Verzögerungen, Fehlern, ineffizienten Arbeitsabläufen und einer Überlastung der internen Ressourcen. Die Behebung von Fehlern und die Bearbeitung laufender Datenanfragen erfordern intensive Unterstützung durch IT-Fachpersonal.
Auch kleine und mittelgroße Unternehmen greifen auf eine Vielzahl von Datenquellen zu, die denen großer Unternehmen ähneln. Gleichzeitig wird intern eine vergleichbare Menge an Ressourcen für die Bearbeitung von Datenanfragen benötigt, obwohl insgesamt weniger Fachkräfte verfügbar sind. Dies setzt die Gewinnspanne unter erhöhten Druck.
Ansatzpunkte für besseres Datenmanagement
Als Gründe für die Notwendigkeit der Verbesserung des Datenmanagements nennen 41 Prozent die zeitnahe Beantwortung von Anfragen, 37 Prozent die Versorgung des Front Office mit akkuraten Daten für Investmententscheidungen und 35 Prozent die Bereitstellung zeitnaher Reportings für interne und externe Stakeholder.
Vor dem Hintergrund dieser Herausforderungen suchen Unternehmen nach Lösungen, um den Zugang zu genauen und aktuellen Daten zu beschleunigen und zu vereinfachen. Investitionen in Datenmanagement-Technologien stehen daher für viele Vermögensverwalter weit oben auf der Prioritätenliste.
Eine zunehmend wichtige Methode dafür ist die Data-Fabric-Architektur. Diese unterstützt Unternehmen dabei, die Herausforderungen disparater, großer Datenmengen zu bewältigen, ohne laufende Prozesse durch die Verarbeitung zu beeinträchtigen. Der innovative Ansatz der Data Fabric bietet die Möglichkeit, langbestehende Datenprobleme effektiver zu lösen.
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