Datenmanagement im Finanzwesen: Wie man aus Datenbeständen Rendite erzielt

Daten sind das Lebenselixier eines jeden Unternehmens. In den letzten Jahren haben Unternehmen wie Amazon, Netflix und andere diesen Satz unter Beweis gestellt. Auch Finanzunternehmen entwickeln sich zu datengesteuerten Organisationen!

von Eon Retief, Technical Director, Financial Services Databricks

70 Prozent der Entscheider in der Finanz- und Versicherungsbranche gaben an, dass sie derzeit Datenmanagement-Plattformen aufbauen, um eine homogene Datenbasis zu schaffen …”

… wie aus dem aktuellen Report “Von Datensilos zu Datenströmen” des Marktforschungsunternehmens Lünendonk in Zusammenarbeit mit KPMG vom Oktober hervorgeht. Dieser Indikator zeigt, dass Finanzunternehmen nun weitere Schritte unternehmen, um über die Art und Weise nachzudenken, wie sie ihre Daten analysieren und nutzen, um ihr Wachstum zu fördern.

Wert der Daten steht in keiner Bilanz

Trotz des offensichtlichen Werts von Daten für Unternehmen im Finanzsektor und ebenso in allen anderen Sektoren werden Datenwerte immer noch nicht in der Bilanz eines Unternehmens erfasst. Es stellt sich heraus, dass es unglaublich schwierig ist, den monetären Wert von Daten genau zu quantifizieren. Um dies zu erreichen, müssen die Unternehmensleiter über den Tellerrand hinausschauen.

Obwohl Daten technisch gesehen die Mindestkriterien für einen Vermögenswert in der Bilanz erfüllen, verbieten die derzeitigen Rechnungslegungspraktiken den Unternehmen immer noch, Daten als Vermögenswert zu aktivieren. Dafür gibt es zwei Hauptgründe:

Erstens führen die derzeitigen Praktiken zu gewissen praktischen Ineffizienzen, und zweitens ist es nicht möglich, eine direkte Verbindung zwischen Daten und gemessenen Geschäftsergebnissen herzustellen.”

Letzteres führt dazu, dass unschätzbare Datenbestände entweder nicht ausreichend genutzt oder bei der Strategie des Unternehmens, neue oder alternative Einnahmequellen zu erschließen, völlig außer Acht gelassen werden.

Der erste Schritt zur Vermeidung dieser Falle besteht darin, dass Unternehmen eine Kultur der Sichtbarkeit und des Zugangs zu Daten schaffen, die die Denkprozesse aller Beteiligten ergänzen und verbessern können. Daten müssen zur geheimen Zutat werden, die die Mitarbeiter inspiriert und befähigt, den Umsatz zu steigern und die Rentabilität zu verbessern. Daten können nur dann in die Bilanz einfließen, wenn sie den Wertschöpfungsprozess in der gesamten Organisation untermauern.

Eine weitere Frage ist, wie diese Entwicklung gemessen werden kann. Wall-Street-Analysten verwenden eine Kennzahl namens Return on Assets (oder ROA), um zu beurteilen, wie effizient ein Unternehmen seine Vermögenswerte einsetzt, um Gewinne zu erzielen. Ein hoher ROA-Wert bedeutet, dass ein Unternehmen sein Vermögen effizienter einsetzt, um positive Erträge zu erzielen. Die ROA ist ein entscheidender Maßstab für CxOs und zwingt sie dazu, die strategischen Auswirkungen der Geschäftstätigkeit auf die Rentabilität zu berücksichtigen.

Da sich Daten jedoch nicht in der Bilanz widerspiegeln, können die derzeitigen Kennzahlen die Erträge aus Investitionen in Datenpraktiken nicht erfassen.”

Wir schlagen eine neue Finanzkennzahl vor: Return on Data Assets

Autor Eon Retief, Databricks

Eon Retief ist Technical Director für Financial Services bei Databricks (Website). Zuvor durch­lief er un­ter­schied­li­che Sta­tio­nen als Da­ta Ana­lyst, Da­ta Sci­en­tist und zu­letzt als Chief Da­ta Of­fi­cer bei Un­ter­neh­men wie Cor­re­la­ti­on Risk Part­ners, Ab­sa Group und Bar­clays Af­ri­ca. Er hat Che­mi­cal En­gi­nee­ring an der Uni­ver­si­tät von Stel­len­bosch in Süd­afri­ka stu­diert und pro­mo­viert dort auch berufsbegleitend.

In Anbetracht der Unzulänglichkeiten bestehender Kennzahlen wie ROA liegt es auf der Hand, dass die Unternehmen einen alternativen Ansatz benötigen, um die durch die Nutzung ihrer Daten erzielten Erträge zu quantifizieren. Eine mögliche Alternative ist die Betrachtung des Return on Data Assets (oder RODA). Die Grundlage des RODA ist die Betrachtung der Einnahmen, die durch Datenbestände (sowohl direkt als auch indirekt) erzielt werden, und deren Vergleich mit den Kosten für die Erstellung und Pflege der Datenbestände.

In diesem Szenario können wir einen “Datenbestand” als jedes Objekt klassifizieren, das Informationen liefert (z. B. ein Datensatz mit Kundendaten) oder einen Dienst, der Informationen ergänzt, um Erkenntnisse zu liefern (z. B. ein Modell zur Risikobewertung). Um einen klaren Rahmen für den Vergleich von Projektergebnissen zu schaffen, ist ein vollständiger Überblick über die Datennutzung im gesamten Unternehmen unerlässlich. Die grundlegende Formel für RODA lautet:

RODA = Yield from Data Assets / Cost of Data Assets

Anhand dieser Formel können Unternehmen ihre Fähigkeit zur kostengünstigen und effizienten Monetarisierung von Datenbeständen quantifizieren. Die Grundsätze von RODA erfordern, dass CDOs sowohl den Ertrag aus Datenbeständen als auch die Kosten für diese Bestände optimieren. Auf der Ertragsseite müssen sich CDOs auf Anwendungsfälle konzentrieren, in denen Daten genutzt werden können, um einen maximalen (direkten oder indirekten) Geschäftswert zu erzielen. Auf der Kostenseite müssen CDOs eine Datenstrategie für die kostengünstigste Art der Erstellung, Pflege und Sicherung von Datenbeständen entwickeln. Bestehende Datenbestände müssen entweder monetarisiert oder stillgelegt und ersetzt werden, um ein Ökosystem aus hochproduktiven Datenbeständen zu schaffen.

Auf der Mikroebene kann RODA CDOs und Geschäftsführern helfen, Projekte und Anwendungsfälle zu priorisieren. Auf der Makroebene kann es den CFOs helfen, Kapital effizienter zuzuweisen und den CTOs, bessere Entscheidungen über die zu implementierenden Technologien zu treffen. Einfach ausgedrückt:

Wenn der RODA größer ist als die Kapitalkosten, schafft ein Projekt oder Anwendungsfall einen positiven wirtschaftlichen Wert. Sind die Kapitalkosten hingegen höher, so schmälert ein Projekt oder ein Anwendungsfall das Ergebnis und ist es nicht wert, weiterverfolgt zu werden.”

Zusammenfassung

Die Aufnahme von Daten als Vermögenswert in die Bilanz bedeutet, dass das Unternehmen seinen Ansatz zur Bewertung und Quantifizierung des aus den Daten abgeleiteten Wertes, ob direkt oder indirekt, völlig neu überdenken muss. Unternehmen wie Uber mussten sich wahrscheinlich nicht großartig umstellen, um den Wert ihrer Daten zu quantifizieren, aber das liegt daran, dass Daten bereits als Werttreiber in den Kern der Unternehmensstrategie eingebettet waren. Die meisten Unternehmen tun sich jedoch immer noch schwer damit, zu verstehen, wie Daten das Geschäft beeinflussen, geschweige denn, sie als greifbaren Vermögenswert in der Bilanz zu erfassen.

Für jedes Unternehmen, das ernsthaft eine Strategie für Datenbestände aufbauen will, ist es von entscheidender Bedeutung, eine einfache, aber eindeutige finanzielle Kennzahl zur Quantifizierung des greifbaren Werts seiner Datenbestände festzulegen.”

Ob fundamental oder finanziell, Daten waren schon immer und werden auch in Zukunft der wichtigste Werttreiber für die Bilanz eines Unternehmens sein. Es ist an der Zeit, den Daten den Platz einzuräumen, der ihnen zusteht: als Vermögenswert in der Bilanz.Eon Retief, Databricks

 
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