Digitale Banken: Welche Digitalisierungstrends bewegen die Finanzbranche 2018?

Immersive und interaktive Analyse von Finanzdaten mit Argumented Reality
Immersive und interaktive Analyse von Finanzdaten mit Argumented Reality (Blockchain-Dashboard)

Jedes Jahr (2015, 2016, 2017 und 2018) stelle ich Digitalisierungstrends vor, die der Finanzbranche ein großes Potenzial bieten. Dabei geht es vor allem um einen Überblick darüber, welche Trends und Technologien zukünftig eine größere Rolle spielen werden oder könnten.

Im Folgenden habe ich die fünf Digitalisierungstrends identifiziert, die für Banken und Versicherungen in Zukunft besonders spannend sein dürften:

1. Maschine Learning

Maschine Learning und Deep Learning werden im Investment Banking angewandt, um Unternehmensbewertungen schneller und zuverlässiger durchzuführen. Mehr Daten denn je können hinzugezogen werden. Eine Gewichtung der Daten erfolgt komplett autonom. Da manuelle Analyse weitgehend entfällt, werden Entscheidungsprozesse drastisch beschleunigt. Investoren, die mit konventionellen Werkzeugen arbeiten, haben das Nachsehen.

2. Künstliche Intelligenz

Durch Künstliche Intelligenz gesteuerte Chatbots vermitteln den Kunden eine menschlichen-ähnliche Betreuung. Chatbots werden darüber hinaus in existierende Cloud-basierende Assistenten, wie Alexa oder Siri, eingebunden und sind in der Lage mittels Natural Language Processing, auch komplexere Anfragen zu verstehen. Recommender-Systeme liefern maßgeschneiderte Lösungen, die speziell auf die Bedürfnisse der Kunden abgestimmt sind.

3. Internet of Things

Wearables und in Kleidung eingearbeitete Sensoren (Internet of Things, IoT) liefern ausreichend Daten, um den Lebensstil der Kunden vollständig zu vermessen. Dadurch können individuelle Raten für Versicherungen und Finanzprodukte berechnet werden. Außerdem bieten die IoT-Daten eine weitere Datenquelle für die Recommender-Systeme.

4. Blockchain

Verträge werden kostengünstig, fälschungssicher und irreversibel in der Blockchain gespeichert. Die Blockchain dienst sogenannten Smart Contracts als dezentrale Datenbank. Darüber hinaus liefern Blockchain-Implementierungen, wie Ethereum, das Ausführen von Logik, die beispielsweise monatliche Zahlungen prüfen und ggf. auch die Erfüllung von Vertragsbestandteilen (z.B. im Schadenfall) steuern.

5. Argumented Reality

Arbeitsplätze werden mit Technik ausgestattet, die Argumented Reality ermöglicht. Lösungen wie Microsoft’s Hololense ermöglichen Analysten und Händlern eine immersive und interaktive Analyse von Finanzdaten in Echtzeit. Insbesondere fällt dadurch auch die Zusammenarbeit mit Kollegen leichter, da Plattformen zur visuellen Kollaboration traditionelle Meetings weitgehend ablösen.

Welcher ist der 6. Trend?

Helfen Sie den 6. Digitalisierungstrend zu benennen? Nehmen Sie hierzu an der Twitter-Umfrage teil. Selbstverständlich freue ich mich auch über Kommentare und eine spannende Diskussion.

Data Operations: Daten für die Analyse optimal vorbereiten

#dataops: Folgen Sie der Diskussion auf Twitter
#dataops: Folgen Sie der Diskussion auf Twitter

Kürzlich habe ich einige Blog-Posts zum Thema Datenstrategie veröffentlicht. Für viele Unternehmen geht die Entwicklung und Einführung einer Datenstrategie nicht tief genug. Häufig habe ich ähnliches gehört: “So weit ist unser Unternehmen noch gar nicht. Wir haben noch viel operativ vorzubereiten, bevor wir eine Datenstrategie voll umfänglich etablieren können.”

Ich habe in diesen Gesprächen nachgehakt, wo diese grundlegenden Lücken in den Unternehmen bestehen, und entschlossen eine neue Blog-Post-Serie aufzusetzen, um zum Thema Data Operations (#dataops) konkrete und einfach umsetzbare Vorschläge zu geben.

Daten für die Analyse vorbereiten

Eine der wesentlichen Fragen, die sich Datenanalysten immer wieder stellen, lautet: “Gibt es eine Möglichkeit meine Daten für die Verwendung mit Analysewerkzeugen, wie Tableau, optimal vorzubereiten?”

Daten können auf unterschiedliche Arten strukturiert sein. Die meisten neuen Tableau-Anwender erliegen der Versuchung, Tableau mit einem bereits formatierten und voraggregierten Excel-Bericht (siehe Abbildung 1.1) zu verbinden und diesen in Tableau zu visualisieren. Heißt es nicht mit Tableau können Daten jeder Art einfach und intuitiv verwenden werden? Sehr schnell stellt man fest, dass ein solches Vorgehen nicht funktioniert, wie erwartet und sich so auch keine Visualisierungen erstellen lassen.

Abbildung 1.1: Bereits formatierter und voraggregierter Excel-Bericht
Abbildung 1.1: Bereits formatierter und voraggregierter Excel-Bericht

Dieses Szenario, dem viele Einsteiger begegnen, ist nicht ungewöhnlich und tatsächlich ein häufiger Stolperstein bei der Einarbeitung in Tableau, der die Analyse Ihrer Daten erschweren kann.

Die folgenden Punkte zeigen Ihnen Vorschläge zur sauberen Vorbereitung Ihrer Daten anhand des Beispielberichts:

  • Verzichten Sie auf den einleitenden Text (“Temperaturmessung zum Monatsbeginn”).
  • Überführen Sie hierarchische Überschriften (“Frankfurt”, “Berlin”) auf eine Spalteninformation (neue Spalte “Ort”).
  • Pivotisieren Sie Daten von einer “weiten” Kreuztabelle mit Variablen in Spalten (“Früh”, “Mittag”, “Abend”) in eine “lange” Tabelle, die die Variablen stets in den Zeilen trägt (in diesem Beispiel die Uhrzeit).
  • Nutzen Sie vollständige Datums- und ggf. Zeitformate (“01.04.2018 06:00”) anstatt z.B. nur den Monatsnamen (“April”).
  • Überprüfen Sie, dass Zahlen im Zahlenformat und nicht im Textformat gespeichert sind.
  • Verzichten Sie voraggregierte Daten (“Durchschnitt”, “Gesamtdurchschnitt”).
  • Entfernen Sie leere Zeilen.
  • Achten Sie darauf, dass jede Spate eine aussagekräftige Spaltenüberschrift trägt.

Haben Sie diese Vorschläge befolgt, ist aus Ihrer “weiten” Kreuztabelle nun eine “lange” Zeilen-basierte Tabelle geworden, und damit die perfekte Basis zur umfangreichen Datenanalyse (siehe Abbildung 1.2).

Abbildung 1.2: Zur Datenanalyse geeignete „lange Tabelle“ ohne Aggregationen
Abbildung 1.2: Zur Datenanalyse geeignete „lange Tabelle“ ohne Aggregationen

Social Media and the Customer-centric Data Strategy #data17 #resources

Social media marketing mix
Do you analyze your social media marketing mix? | Photo Credit: via Richard Goodwin

With over 3 billion active social media users, establishing an active presence on social media networks is becoming increasingly essential in getting your business front of your ideal audience. These days, more and more consumers are looking to engage, connect and communicate with their favorite brands on social media.

Adding social media to your customer-centric data strategy will help boost brand awareness, increase followership, drive traffic to your website and generate leads for your sales funnel. In 2017, no organization should be without a plan that actively places their brand on social media, and analyzes their social media data.

Once you’ve started diving into social media analytics, how do you bring it to the next level? This session covers a customer-centric data strategy for scaling a social media data program.

Here are the links (i.e. additional resources) featured during the session to help you formulate your social media data program in order to build a stronger presence and retrieve powerful insights:

The Data Opportunity

TC17 Social Media Slides: The Data Opportunity

Focus on relevant metrics for your strategy

TC17 Social Media Slides: Sentiment Analysis

How to get Social Media in Tableau?

TC17 Social Media Slides: 3rd Party Platform Talkwalker

Tips to Level Up

TC17 Social Media Slides: Unshorten URLs in Tableau with R

Tutorials and Slide Set

The slides and tutorials presented at Tableau Conference on Tour in Berlin are also available on SlideShare, and on YouTube in English and German.

English Tutorials

German Tutorials

Slide Set

Data Strategy: Erstickt Innovation zwischen Berichtswesen und Data Discovery?

Abbildung 4: Interaktives Dashboard zur Darstellung von variablen Abhängigkeiten in Tableau
Abbildung 4: Interaktives Dashboard zur Darstellung von variablen Abhängigkeiten mit TensorFlow in Tableau

Der erste Schritt auf dem Weg zu besserer Entscheidungsfindung im Unternehmen, ist zu verstehen, wie gute (oder schlechte) Entscheidungen zustande kamen. Genau wie manche Unternehmen formale Prozesse für Aktivitäten haben, wie z. B. What-if-Analysen, prädiktive Wartung und Bestimmung von Abhängigkeiten in Korrelationen (siehe Abbildung 4), so müssen sie formale Prüfprozesse für Entscheidungen im gesamten Unternehmen einführen. Dies soll jedoch keinesfalls dazu dienen, die an schlechten Entscheidungen Beteiligten zu bestrafen, sondern den Entscheidungsfindungsprozess und -stil des Unternehmens im Allgemeinen verbessern.

Die Rolle der IT nähert sich hierbei wieder ihren Wurzeln an und statt eine Berichtefabrik für den Rest des Unternehmens zu unterhalten, wird die IT wieder zum Dienstleister und Partner, der die Infrastruktur für eine Data Discovery bereitstellt. IT-Mitarbeiter werden entlastet und erhalten den Freiraum, ihre professionelle Energie und Kreativität in den Dienst der Innovation zu stellen, und die Mitarbeiter in den Abteilungen sehen ihre Datenfragen nicht am Flaschenhals Berichtswesen verhungern. Nur so lassen sich die Investitionen in Business Intelligence und Analytics optimal in den Dienst der strategischen Ziele des Unternehmens stellen.

Abbildung 5: Anforderungen, Fähigkeiten und Ziele einer Datenstrategie (TC17-Präsentation)
Abbildung 5: Anforderungen, Fähigkeiten und Ziele einer Datenstrategie (TC17-Präsentation)

Moderne Unternehmen sehen sich vielen analytischen Anforderungen (siehe Abbildung 5) gegenüber, und diese Anforderungen werden unweigerlich schneller wachsen, als Unternehmen sie bedienen können. Es ist daher unerlässlich, Analytics als lebenswichtigen Teil der eigenen Datenstrategie zu verstehen und entsprechend zu planen.

Dabei ist ein umfassender Betrachtungswinkel sinnvoll, denn die wachsende Nachfrage nach Analysen und Erkenntnissen wird mehr und mehr von den kundenbezogenen Abteilungen wie Marketing oder Support ausgehen. Dementsprechend wird auch das Budget für Analytics verstärkt aus diesen Abteilungen kommen, statt aus einem zentralisierten IT- oder BI-Budget. Dort, wo viele Kundendaten vorhanden sind, wird der CMO bald mehr für Analytics ausgeben als der CIO. Und dort, wo Mitarbeiter über gut integrierte, intuitive Werkzeuge für komplexe Analysen verfügen, können gute Instinkte und datenbasierte Entscheidungen Hand in Hand für den Erfolg sorgen.

Dieser Beitrag ist der fünfte Teil der Datenstrategie-Serie:

Teil 1: Die Notwendigkeit einer modernen Datenstrategie im Zuge der digitalen Transformation
Teil 2: Steigern smarte Erkenntnisse den Business Impact?
Teil 3: 10 BI & Analytics Trends, die in keiner Datenstrategie fehlen dürfen
Teil 4: Wie unterstützen Analysen Ihre Entscheidungsfindung?
Teil 5: Erstickt Innovation zwischen Berichtswesen und Data Discovery?

TC17 Data Strategy Title Slide Möchten Sie mehr zu den neuesten Trends im Bereich Datenstrategie erfahren? Dann freue ich mich, wenn Sie an meinem Vortrag “Building an Enterprise Big Data & Advanced Analytics Strategy” auf unserer Tableau Conference TC17 (9.-12. Okt., Las Vegas) teilnehmen.

Tableau Conference TC17 Sneak Peek: Integrating Julia for Advanced Analytics

Using Julia within calculations in Tableau (click to enlarge)
Using Julia calculations within Tableau (click to enlarge)

We have already seen some love from Tableau for R and Python, boosting Tableau’s Advanced Analytics capabilities.

So what is the next big thing for our Data Science Rockstars? Julia!

Who is Julia?

JuliaJulia logo is a high-level dynamic programming language introduced in 2012. Designed to address the needs of high-performance numerical analysis its syntax is very similar to MATLAB. If you are used to MATLAB, you will be very quick to get on track with Julia.

Compared to R and Python, Julia is significantly faster (close to C and FORTRAN, see benchmark). Based on Tableau’s R integration, Julia is a fantastic addition to Tableau’s Advanced Analytics stack and to your data science toolbox.

Where can I learn more?

Do you want to learn more about Advanced Analytics and how to leverage Tableau with R, Python and Julia? Meet me at the 2017 Tableau Conferences in London, Berlin or Las Vegas and join my Advanced Analytics sessions:

Will there be an online tutorial?

Yes, of course! I published tutorials for R and Python on this blog. And I will also publish a Julia tutorial soon. Feel free to follow me on Twitter @xlth, and leave me your feedback/suggestions in the comment section below.

Further reading: Mastering Julia

A German translation of this post is published on the official Tableau blog: Tableau Conference On Tour Sneak Peek: Julia-Integration für Advanced Analytics

[Update 11 Oct 2017]: The Julia+Tableau tutorial blog post is now published.