Mit Stammdatenmanagement Datenplattformen in geschäftlichen Mehrwert umwandeln

In meinem letzten Blogbeitrag habe ich mich mit einer Frage beschäftigt, die mir von Finanzdienstleistern oft gestellt wird: „Wir nutzen bereits Snowflake und Databricks – warum brauchen wir dann noch MDM?“

Die Antwort ist einfach: Datenplattformen helfen Unternehmen dabei, Daten zu speichern, zu verarbeiten, zu analysieren und zu nutzen. Master-Data-Management (MDM) hingegen sorgt dafür, dass die Daten vertrauenswürdig, geregelt, vernetzt und aussagekräftig sind, bevor sie verwendet werden.

Oder, um die Fußballmetapher aus meinem vorherigen Blogbeitrag fortzuführen: Snowflake und Databricks liefern Ihnen das Stadion, die Leistungsanalyse und die Taktik. MDM sorgt dafür, dass alle nach dem gleichen Spielplan spielen (und stellt gleichzeitig sicher, dass derselbe Linksverteidiger nicht dreimal unter verschiedenen Namen eingetragen wurde).

Genau hier beginnt der geschäftliche Nutzen.

Wo die Datenprobleme im Finanzdienstleistungssektor wirklich liegen

In der Finanzdienstleistungsbranche geht es bei den größten Datenproblemen selten nur um den Zugriff auf Daten. Es geht vielmehr um Vertrauen, Konsistenz und Kontext.

• Eine Bank verfügt möglicherweise über Kundendaten auf mehreren Plattformen, hat aber dennoch Schwierigkeiten festzustellen, ob zwei Datensätze denselben Kunden betreffen, welche juristische Person zu welcher Unternehmensgruppe gehört oder ob Produkt- und Kontodaten genau genug sind, um die Neukundengewinnung, die „Know Your Customer“-Prüfung (KYC) oder Kreditentscheidungen zu unterstützen.
• Ein Versicherer verfügt zwar möglicherweise über Daten, die in Analyseplattformen einfließen, hat aber dennoch Schwierigkeiten, Versicherungsnehmer, Versicherte, Makler, Schadensfälle, Produkte und Haushalte miteinander zu verknüpfen. Das erschwert es, Risiken zu bewerten, Schadensausfälle zu reduzieren, den Vertrieb zu steuern, den beizulegenden Zeitwert nachzuweisen oder einen einheitlichen Service zu bieten.
• Ein Vermögensverwalter verfügt zwar möglicherweise über leistungsstarke Berichts- und Analysefunktionen, hat aber dennoch Schwierigkeiten, Kunden, Haushalte, Berater, Portfolios, Produkte und juristische Personen miteinander zu verknüpfen. Dies beeinträchtigt die Eignungsprüfung, die Personalisierung, die Kundenberichterstattung und das Beziehungsmanagement.

MDM als Werttreiber

An dieser Stelle entwickelt sich MDM von einer Disziplin des Datenmanagements zu einem Wegbereiter für geschäftlichen Mehrwert. Dieser Wandel vollzieht sich, weil MDM Kunden-, Produkt- und Beziehungsdaten auf einer einheitlichen, geregelten Plattform miteinander verknüpft, anstatt jedem Bereich die Verwaltung seiner eigenen „Version der Wahrheit“ zu überlassen – und er zeigt sich an fünf konkreten Stellen:

Kundenerlebnis

MDM hilft Teams dabei, den Kunden kanal-, produkt- und markenübergreifend einheitlich zu erkennen. Das bedeutet weniger doppelte Datensätze, weniger wiederholte Fragen und einen relevanteren Service.

In der Fußballsprache ausgedrückt ist das der Unterschied zwischen dem sofortigen Erkennen Ihres Schlüsselspielers und der Aufforderung an ihn, bei jeder Ankunft auf dem Trainingsplatz erneut seine Identität nachzuweisen.

Onboarding und Kundenbetreuung

MDM hilft dabei, vertrauenswürdige Daten zu Kunden, Geschäftspartnern, Konten, Produkten und Geschäftsbeziehungen zu erstellen. Es reduziert manuelle Überprüfungen, beschleunigt Genehmigungsvorgänge und erhöht die operative Zuverlässigkeit.

Risiko und Compliance

MDM hilft dabei, Kunden, Gegenparteien, juristische Personen, Richtlinien, Produkte und Hierarchien miteinander zu verknüpfen. Es verschafft den Teams einen klareren Überblick über Risiken, Zuständigkeiten, Berechtigungen, Eignung und regulatorische Verantwortlichkeiten.

Diese Nachvollziehbarkeit gewinnt zunehmend an Bedeutung, da regulatorische Rahmenwerke wie DORA und die „Consumer Duty“ von Unternehmen immer stärker verlangen, die Governance hinter Entscheidungen, die Kunden betreffen, nachzuweisen – und nicht nur zu behaupten.

KI-Bereitschaft

MDM liefert den vertrauenswürdigen Kontext, den KI benötigt, um bessere Ergebnisse zu erzielen. KI-Modelle müssen wissen, welche Daten aktuell sind, welcher Datensatz maßgeblich ist, welche Beziehungen von Bedeutung sind und ob die Daten erklärbar sind.

Wachstum

MDM hilft Unternehmen, Zusammenhänge klarer zu verstehen: Haushalte, Unternehmensgruppen, Vermittler, Berater, Produktbestände und Kundenwert. Es schafft bessere Möglichkeiten für Personalisierung, Cross-Selling, Kundenbindung und eine intelligentere Kundenansprache.

Das Fazit: Zuverlässige Daten, bessere Ergebnisse

Mit MDM sind die geschäftlichen Auswirkungen konkret:

• Bessere Kunden- und Nutzererfahrung
• Schnelleres Onboarding und schnellere Betreuung
• Weniger Doppelarbeit und manueller Abgleich
• Größeres Vertrauen in Bezug auf Risiken und regulatorische Anforderungen
• Zuverlässigere Analysen und KI-Ergebnisse
• Klareres Verständnis des Kunden-, Produkt- und Beziehungswerts

Aus diesem Grund spielt MDM auch in modernen Datenarchitekturen wie Snowflake oder Databricks nach wie vor eine wichtige Rolle. Es dient dazu, diese effektiver zu machen, und steht nicht in Konkurrenz zu ihnen.

Snowflake kann dabei helfen, den Zugriff auf Daten zu skalieren. Databricks kann dabei helfen, Daten in Analysen und KI umzuwandeln. MDM liefert dievertrauenswürdigen Daten und den geschäftlichen Kontext, die diesen Plattformen helfen, zuverlässigere, entscheidungsreife Erkenntnissezu generieren.

Denn im Finanzdienstleistungssektor ist nicht das Team erfolgreich, das über die meisten Daten verfügt. Es ist das Team, das weiß, welchen Daten es vertrauen kann.