Data Warehouse für Banken
Schöpfen Sie das ganze Potential aus Ihrem Datenbestand
Die Unternehmenssteuerung mittels Wettbewerbs- und Marktdaten ist für viele Banken und Finanzinstitute existentiell. Um im Wettbewerb bestehen zu können, müssen Geschäfts- und Kundendaten zu jeder Zeit in übersichtlicher und anschaulicher Form zur Verfügung stehen.
Ob Data Warehouse-Architektur, Daten-Qualität oder ETL-Prozesse: Wir unterstützen Sie bei der zuverlässigen Planung, der Konzeption und der verlässlichen Umsetzung von Aufgabenstellungen im Bereich Business Intelligence und Data Warehousing. Neue Technologietrends und Innovationen werden von unseren Consultants schnell adaptiert. Durch regelmäßige Schulungen und Seminare qualifizieren wir unsere Mitarbeiter permanent weiter und stellen den Erfolg durch entsprechende Zertifizierungen sicher.
Data Warehouse für Banken: Unsere Dienstleistungen für Sie
- Verbesserung der Datenqualität
- Vereinheitlichung von Datenbeständen
- Belieferung operativer Schnittstellen aus dem Data Warehouse
- Anwendungsentwicklung für Oracle-Datenbanken
- Administration von Oracle-Datenbanken
- Design und Entwicklung im Data Warehouse Umfeld
Ja, bitte senden Sie mir weitere Informationen zu folgenden Themen:
Datenzusammenführung
Bevor Sie alle Daten sinnvoll nutzen können, müssen die relevanten Daten identifiziert, in eine automatisch zu bearbeitende Struktur gebracht und in einer zentralen Datenbank abgelegt werden. Erst durch diesen ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden) können Sie aus Ihren Daten weiterführende Informationen gewinnen.
Informationsgewinnung
Um im Wettbewerb bestehen zu können, müssen Geschäfts- und Kundendaten zu jeder Zeit in übersichtlicher und anschaulicher Form zur Verfügung stehen. Die in einem System konsolidierten Daten können genutzt werden, um durch Verknüpfung und Berechnungen neue Informationen zu Kundenverhalten, Zahlungsströmen und Risikoaspekten zu gewinnen.
Datenüberprüfung
Viele Daten in den operativen Systemen werden manuell gepflegt und sind häufig anfällig für Fehleingaben, insbesondere wenn redundante Datenhaltung in unterschiedlichen Systemen vorliegt. Zeitlich nicht synchrone Datenstände bereiten Probleme bei der weiteren Verarbeitung. Eine regelmäßige qualitative Prüfung der Daten ist daher unerlässlich.
