Die Kosten für die Verwaltung von Daten sind vier- bis achtmal so hoch wie die Kosten für deren Beschaffung. Es ist also kein Wunder, dass Unternehmen ständig nach Möglichkeiten suchen, um ihre Datenbestände besser zu nutzen. Indem wir Daten zur Verfügung stellen, die für das Geschäft unserer Kunden relevant sind, verhindern wir, dass aus Data Scientists Datenputzpersonal wird.
Welche Ziele setzen Sie sich in ihrem ersten Jahr bei SIX?
Ich habe drei Ziele: die Kundenzufriedenheit verbessern, unsere Leistung steigern und eine Wachstumsstrategie entwickeln, die auf unserer soliden Basis beruht. Wir werden auf die grossartigen Partnerschaften mit unseren Kunden, auf unsere umfassenden Datensätze und unser erstklassiges Fachwissen aufbauen. Der Schlüssel, damit wir unseren Kunden noch bessere Dienstleistungen und Unterstützung bieten können, ist der SIX Spirit – unsere Kultur und unsere Werte – sowie die Konzentration auf Innovation, Qualität, Serviceorientierung und Compliance.
«Auf umfassende Datensätze aufbauen», können Sie das ausführen?
Eine Kundin sagte mir kürzlich, qualitativ hochstehende Daten seien der Kern ihres Geschäfts. Sie könne keine Daten gebrauchen, die nicht hieb- und stichfest seien. Ich verstehe das vollkommen. Ohne grossartige Daten erhält man keine grossartigen Antworten. Das dürfen wir nicht vergessen. Daten werden auf neue Art und Weise beansprucht. Darum müssen wir verstehen, dass sich die Definition von «Qualität» und «Zweckdienlichkeit» ändern wird. Data Science reizt die Möglichkeiten von Daten bezüglich Volumen bis auf das Äusserste aus. Das ist nicht vergleichbar mit eher traditionellen Datenanwendungen.
Ein anderes Beispiel: Regulierungsbehörden machen Finanzinstitute für die Datenqualität in Bezug auf die regulatorische Berichterstattung verantwortlich. Sie erwarten fundierte Kenntnisse über die Herkunft der Daten. Es ist also nicht erstaunlich, dass es viel mehr Chief Data Officers gibt als früher.
Wieso ist die Herkunft der Daten relevant?
Das Konzept der Datenherkunft gewinnt immer mehr an Bedeutung. Daten werden mehrfach bearbeitet sowie transformiert und die Finanzkrise hat den Fokus auf effektives Risikomanagement sowie Data Governance gerichtet.
In einer von uns durchgeführten Befragung gaben fast zwei Drittel der Unternehmen an, dass qualitativ schlechte Daten ein grosses Problem darstellen. Dies ist ein erschütternder Befund, wenn man bedenkt, wie grundlegend die Datenqualität für das alltägliche Funktionieren der Finanzmärkte ist.