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Share Folge #31- "Data-as-a-product: Phantasie oder neues Geschäftsmodell für Banken?"
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Folge #31- "Data-as-a-product: Phantasie oder neues Geschäftsmodell für Banken?"
In einer Bank sammeln sich große Datenmengen. Wie lassen sich diese monetarisieren?
𝐃𝐚𝐭𝐚-𝐚𝐬-𝐚-𝐩𝐫𝐨𝐝𝐮𝐜𝐭! In einer Bank, die Daten nicht nur sammelt, sondern sie auch gezielt verarbeitet, kategorisiert und auswertet, können Daten ein neues Geschäftsmodell werden. Dafür benötigt die Bank jedoch eine entsprechende Datenstrategie.
In dieser Folge diskutieren wir über ein Konzept, das hinter einer solchen Datenstrategie stehen könnte: Data Mesh, ein ganzheitlicher Ansatz, um Daten institutsweit zu nutzen und gleichzeitig juristische Anforderungen zu erfüllen.
Die Verantwortlichkeiten für die Daten liegen dabei dezentral bei den jeweiligen Bereichen. Genutzt werden sie aber zentral über eine Datenplattform.
Das bedeutet: Daten werden organisiert bereitgestellt, Datensilos aufgebrochen bzw. verhindert. Dadurch können bereits vorhandene Daten leichter und planvoller monetarisiert und neue Anwendungsfelder erkannt werden, für welche neue Daten gezielt erhoben werden können.
Was es dazu benötigt und wie diese Monetarisierung konkret aussieht erfahren Sie in dieser Podcast-Folge.
Viel Spaß beim Zuhören!
𝐙𝐮 𝐝𝐞𝐧 𝐒𝐩𝐞𝐚𝐤𝐞𝐫𝐧: 🎙️
𝐃𝐫. 𝐒𝐞𝐥𝐯𝐚𝐦 𝐃𝐡𝐚𝐦𝐨𝐭𝐡𝐚𝐫𝐚𝐧
Selvam verantwortet als Partner bei Roland Berger den Bereich Data Strategy & Data Platforms. Als Teil von Roland Bergers APS Team berät er internationale Kunden aus verschiedensten Branchen bei dem Design und der Umsetzung datenzentrierter Geschäftsmodelle. Zuvor war er in diversen Führungspositionen bei der PPI AG, Nagler & Company und der BNP Paribas tätig. Er verfügt über 20 Jahre Erfahrung in der Bankenbranche und leitete Projekte in den Bereichen Risikomanagement, Datenmanagement, Systemeinführung, Outsourcing und Geschäftstransformation.
𝐃𝐫. 𝐌𝐢𝐜𝐡𝐚𝐞𝐥 𝐇𝐞𝐫𝐛𝐬𝐭
Mit mehr als 10 Jahren Erfahrung in der Beratung von Kunden aus verschiedenen Bereichen der Finanzindustrie kennt Michael die Herausforderungen und Pain-Points bei der Transformation von Datenhaltungs- und Datenaggregationssystemen. Datengetriebene Anwendungsfälle stehen im Fokus seiner Beratungstätigkeit mit dem Ziel datenbasierte Prozesse bei Kunden effizienter und effektiver zu gestalten.
𝐉𝐞𝐧𝐬 𝐃𝐢𝐞𝐤𝐦𝐚𝐧𝐧
Jens Diekmann berät seit mehr als 20 Jahren Kunden aus dem Bankensektor erfolgreich zu diversen Fragestellungen rund um das Thema Daten. Dies umfasst DWH-Architektur und -Modellierung ebenso wie Daten-Visualisierungen und die notwendigen SW-Tools. In den letzten Jahren hat er sich auf die Themen Data Management und Data Governance konzentriert. Jens leitet bei PPI die Unit Banking Data Insights.
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By Savas CetinIn einer Bank sammeln sich große Datenmengen. Wie lassen sich diese monetarisieren?
𝐃𝐚𝐭𝐚-𝐚𝐬-𝐚-𝐩𝐫𝐨𝐝𝐮𝐜𝐭! In einer Bank, die Daten nicht nur sammelt, sondern sie auch gezielt verarbeitet, kategorisiert und auswertet, können Daten ein neues Geschäftsmodell werden. Dafür benötigt die Bank jedoch eine entsprechende Datenstrategie.
In dieser Folge diskutieren wir über ein Konzept, das hinter einer solchen Datenstrategie stehen könnte: Data Mesh, ein ganzheitlicher Ansatz, um Daten institutsweit zu nutzen und gleichzeitig juristische Anforderungen zu erfüllen.
Die Verantwortlichkeiten für die Daten liegen dabei dezentral bei den jeweiligen Bereichen. Genutzt werden sie aber zentral über eine Datenplattform.
Das bedeutet: Daten werden organisiert bereitgestellt, Datensilos aufgebrochen bzw. verhindert. Dadurch können bereits vorhandene Daten leichter und planvoller monetarisiert und neue Anwendungsfelder erkannt werden, für welche neue Daten gezielt erhoben werden können.
Was es dazu benötigt und wie diese Monetarisierung konkret aussieht erfahren Sie in dieser Podcast-Folge.
Viel Spaß beim Zuhören!
𝐙𝐮 𝐝𝐞𝐧 𝐒𝐩𝐞𝐚𝐤𝐞𝐫𝐧: 🎙️
𝐃𝐫. 𝐒𝐞𝐥𝐯𝐚𝐦 𝐃𝐡𝐚𝐦𝐨𝐭𝐡𝐚𝐫𝐚𝐧
Selvam verantwortet als Partner bei Roland Berger den Bereich Data Strategy & Data Platforms. Als Teil von Roland Bergers APS Team berät er internationale Kunden aus verschiedensten Branchen bei dem Design und der Umsetzung datenzentrierter Geschäftsmodelle. Zuvor war er in diversen Führungspositionen bei der PPI AG, Nagler & Company und der BNP Paribas tätig. Er verfügt über 20 Jahre Erfahrung in der Bankenbranche und leitete Projekte in den Bereichen Risikomanagement, Datenmanagement, Systemeinführung, Outsourcing und Geschäftstransformation.
𝐃𝐫. 𝐌𝐢𝐜𝐡𝐚𝐞𝐥 𝐇𝐞𝐫𝐛𝐬𝐭
Mit mehr als 10 Jahren Erfahrung in der Beratung von Kunden aus verschiedenen Bereichen der Finanzindustrie kennt Michael die Herausforderungen und Pain-Points bei der Transformation von Datenhaltungs- und Datenaggregationssystemen. Datengetriebene Anwendungsfälle stehen im Fokus seiner Beratungstätigkeit mit dem Ziel datenbasierte Prozesse bei Kunden effizienter und effektiver zu gestalten.
𝐉𝐞𝐧𝐬 𝐃𝐢𝐞𝐤𝐦𝐚𝐧𝐧
Jens Diekmann berät seit mehr als 20 Jahren Kunden aus dem Bankensektor erfolgreich zu diversen Fragestellungen rund um das Thema Daten. Dies umfasst DWH-Architektur und -Modellierung ebenso wie Daten-Visualisierungen und die notwendigen SW-Tools. In den letzten Jahren hat er sich auf die Themen Data Management und Data Governance konzentriert. Jens leitet bei PPI die Unit Banking Data Insights.