Daten-Streaming bringt Bewegung in die Finanzwelt

In der Finanzdienstleistungsbranche vollzieht sich ein stetiger Wandel: Sowohl die Kapitalmärkte als auch das Privatkundengeschäft und der Zahlungsverkehr bedürfen eines einfachen Informationsaustauschs und einer offenen Architektur. Doch der Wandel schreitet nur langsam voran. Eine Studie von Publicis Sapient legt offen, dass lediglich 20 Prozent der Banken über ein vollständig agiles Betriebsmodell verfügen. Die Trends für 2023 im Markt für Finanzdienstleister deuten damit zweifellos auf den zunehmenden Bedarf an Daten-Streaming hin.

Daten-Streaming als Business Enabler

Mit Daten-Streaming können Unternehmen Daten in Echtzeit in beliebigem Umfang integrieren und abgleichen. Im Bankwesen wird nicht nur auf trendige Unternehmensarchitekturen für Mainframe-Offloading gesetzt, sondern auch auf eine umfangreiche 360-Grad-Kundensicht und Betrugserkennung. Marktforscher- und Analysten haben ihre Einschätzung für die Branche abgegeben, darunter die von Gartner, wonach vier Technologien ermittelt wurden, die das Potenzial haben, den Bankensektor in den nächsten Jahren grundlegend zu verändern:

• Banking-as-a-Service (BaaS) mit einer einzelnen oder einer Reihe von Finanzservicefunktionen, die von zugelassenen Banken oder aufsichtspflichtigen Organisationen bereitgestellt werden, um neue Geschäftsmodelle zu erlauben

• Chatbots, die sich auf alle Bereiche im Bankwesen erstrecken, in denen eine Kommunikation zwischen Maschinen und Menschen stattfindet.

• Die Public Cloud für den Bankensektor, welche die Branche stark verändern wird, da Banken durch die Verlagerung von Arbeitsprozessen in die Cloud mehr Effizienz und Agilität erreichen können

• Social Messaging Payment Apps, die Instant-Messaging-Plattformen nutzen, um Zahlungstransaktionen auszulösen

Großrechner als wichtiger Bestandteil moderner IT-Strategien

Einer Analyse von Forrester zufolge, machen unzureichende Rechenleistung und hohe Sicherheit den Mainframe zu einer strategischen Komponente hybrider Umgebungen. Anders ausgedrückt: Der Mainframe ist da, um zu bleiben:

Auch wenn Großrechner viele Nachteile haben, da sie beispielsweise als monolithisch mit veralteten Protokollen und Programmiersprachen, unflexibel und teuer bezeichnet werden, so bewähren sie sich doch bei vielen unternehmenskritischen Anwendungen in der ganzen Welt.

Mit Daten-Streaming Trends umsetzen

Das Aufgreifen von Trends wie mobile Social-Payment-Apps oder offene Banking-Apps setzt voraus, dass Finanzdienstleister Informationen zur richtigen Zeit im richtigen Kontext bereitstellen können. Die Verwendung von Informationen in Echtzeit, d.h. in Millisekunden, Sekunden oder Minuten, ist in den meisten Fällen besser als die spätere Verarbeitung von Daten. Daten-Streaming verknüpft die Stärke von Echtzeit-Nachrichtenverarbeitung in beliebiger Größenordnung mit der Datenspeicherung, um eine vollständige Entkoppelung, Datenintegration und einen Datenabgleich zu ermöglichen. Um die neueste Generation skalierbarer Streaming-Anwendungen mit Echtzeit-Daten zu entwickeln, setzen Entwickler und Systemarchitekten in der Finanzbranche daher auf Apache-Kafka als De-facto-Standard.

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Über Confluent

Confluent erschließt als Daten-Streaming-Experte einen neuen Bereich der modernen Dateninfrastruktur: Data in Motion. Die Cloud-native Plattform fungiert als intelligenter Knotenpunkt, über den Daten von mehreren Datenquellen kontinuierlich und in Echtzeit zu jedem Datenkonsumenten im gesamten Unternehmen gestreamt werden. Für Unternehmen schafft das Angebot die Grundlage für eine, den modernen Kundenanforderungen entsprechende Digital Customer Experience. Gleichzeitig werden sie ihrem eigenen Echtzeit-Betrieb gerecht. Ziel ist es, den Mehrwert von Data in Motion gezielt auszunutzen, damit moderne Unternehmen mit dem Tempo der Digital-First mithalten können. Mehr dazu erfahren Sie hier: https://www.confluent.io/de-de/

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