Jenseits der Käuferseite: Ihre Mainframe-Daten sind nicht blockiert. Ihre Strategie schon. (Eine Betrachtung der Finanzdatenkrise)

Seien wir mal realistisch, was Daten im Finanzdienstleistungssektor angeht.

Ich habe gerade ein hervorragendes Whitepaper eines wichtigen Akteurs im Buy-Side-Finanzsektor gelesen, das bestätigt, was wir bereits wussten: Datenmanagement ist eine massive, teure operative Belastung, obwohl es Ihre strategische Waffe sein sollte.

Die Zahlen sind erschreckend: 58 % der Unternehmen haben Probleme mit Metadaten* ; 48 % haben ständig mit Qualitätsproblemen zu kämpfen* ; und nur 25 % sind wirklich bereit für KI* .

Wir stimmen dem voll und ganz zu. Doch das betrifft nicht nur das Investmentbanking. Die gesamte Finanzdienstleistungs-, Banken-, Versicherungs- und FinTech-Branche kämpft mit demselben grundlegenden, frustrierenden Datenproblem – nur der letztendliche Anwendungsfall ist unterschiedlich.

Nichts zu tun ist keine Option mehr.

Ob Sie als Bank Betrug bekämpfen oder als Versicherer Preise festlegen – der operative Aufwand ist derselbe:

• Hochwertige Daten sind in komplexen Kernsystemen (wie dem Mainframe) gespeichert .
• Unzuverlässige, stapelweise Datenübertragungen erzeugen veraltete, riskante Daten anstelle neuer Erkenntnisse.
• Compliance ist ein Albtraum, weil man die Datenherkunft nicht lückenlos nachverfolgen kann.

Um sich von diesen Beschränkungen zu befreien und Ihre Daten zu einem Vorteil zu machen, müssen Sie drei unabdingbare strategische Gebote befolgen.

Gebot Nr. 1: Datenkontrolle vom ersten Tag an (Die Herkunft ist nicht verhandelbar)

Compliance und Prüfungsrisiken sind unverhandelbar. Wenn die Herkunft von Daten nicht sofort nachgewiesen werden kann, stellt dies ein Haftungsrisiko dar. Sich auf manuelle Dokumentation oder bloßes Hoffen zu verlassen, ist keine tragfähige Strategie.

Die Lösung: Automatisierte, integrierte Governance. Ihre Technologie muss:

• Native Metadatenanalyse: Automatisches Einlesen komplexer Quellstrukturen (z. B. COBOL Copybooks für Mainframes) zur Erstellung präziser Metadaten.
• Kontinuierliche Herkunftsnachverfolgung: Bietet eine schnelle, automatisierte End-to-End-Nachverfolgung vom Dashboard bis zurück zum Quell-Transaktionsprotokoll.
• Richtliniendurchsetzung: Datenqualitäts- und Sicherheitsregeln werden direkt auf den Datenstrom angewendet, sodass die konforme Datenübermittlung zur Standardeinstellung wird.

Gebot Nr. 2: Schluss mit dem Copy-Paste-Chaos (Wenn möglich, keine Kopien erstellen, nur in Echtzeit synchronisieren, wenn nötig)

Sie müssen Daten in die Cloud übertragen, doch der herkömmliche „Kopieren und Einfügen“-Prozess ist teuer, fehleranfällig und führt zu Verzögerungen. Die Gefahr liegt nicht im Datentransfer selbst, sondern in der Methode.

Die Lösung: Eine zweigleisige Strategie:

• Virtualisierung zuerst (Das Zero-Copy-Ideal): Wenn Sie nur Lesezugriff benötigen (für Analysen oder Risikomodellierung), nutzen Sie Data Virtualization, um Live-Daten direkt von der Quelle abzufragen. Senken Sie Speicherkosten und eliminieren Sie das Risiko von Datenredundanz sofort.
• Echtzeit-Synchronisierung (Unbedingt erforderlich): Wenn Sie Daten unbedingt replizieren müssen (z. B. für Disaster Recovery oder Anwendungsmodernisierung), verzichten Sie auf Batch-Verarbeitung. Nutzen Sie bidirektionale Änderungsdatenerfassung (Change Data Capture, CDC), um jede Änderung sofort und kontinuierlich zu übertragen. So erreichen Sie eine kontrollierte Echtzeit-Synchronisierung – keine riskante, unidirektionale Replikation.

Gebot Nr. 3: Die Komplexitätssteuer abschaffen (Entweder Low-Code oder gar nicht)

Der Fachkräftemangel ist real. Von Ihren Architekten zu verlangen, Tausende von Codezeilen für die Integrationsverwaltung zu schreiben, bedeutet eine zusätzliche Komplexität, die Ihre Geschwindigkeit und Ihr Budget belastet.

Die Lösung: Vereinfachte Bereitstellungspipeline. Die von Ihnen verwendeten Tools müssen:

• Beschleunigen Sie die Wertschöpfung: Nutzen Sie eine visuelle Low-Code-Oberfläche für die Transformation und den Aufbau von Pipelines und stellen Sie neue Datenströme in Tagen statt Monaten bereit.
• Demokratisieren Sie den Zugang: Befähigen Sie Ihre bestehenden Entwicklungsteams, veraltete Kernsysteme mit modernen Cloud-Zielen zu verbinden und so die lähmende Abhängigkeit von einer Handvoll spezialisierter Experten zu verringern.

Fazit: Machen Sie Ihren Mainframe zu Ihrem KI-Vorteil.

Der Plan, wie Sie Ihre Daten in einen strategischen Vorteil verwandeln und wirklich KI-fähig werden, ist klar: Konsequente Steuerung, intelligenter Zugriff und intelligentes Handeln sowie die Beseitigung unnötiger Komplexität.

Hier kommt Rocket DataEdge ins Spiel. Es wurde entwickelt, um diese drei zentralen Anforderungen zu erfüllen. Wir vereinheitlichen Herkunft, Zugriff und Governance für Ihre komplexesten Daten (ja, sogar für Ihre umfangreichen Mainframe-Systeme) und optimieren Ihre Datenlieferkette, bevor Ihre Daten die strategischen Plattformen erreichen, auf die Sie angewiesen sind. Rocket DataEdge stellt sicher, dass Ihre gesamte Datenlandschaft optimal auf den strategischen Wettbewerbsvorteil vorbereitet ist, den Ihr Unternehmen benötigt.

*SimCorp-Weißbuch, 2025: Die Notwendigkeit der Datentransformation: Von der operativen Belastung zum strategischen Vorteil.