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Wertschöpfende Datenstrategie – Datenqualität als Wachstumstreiber

Für ein nachhaltiges Interesse an Datenqualität ist der Business Case für Datenqualität wichtig: „Was gewinnen wir mittels einer Datenqualitätsorganisation? Diese Perspektive führt zu einer wirkungsorientierten Überwachung und Steuerung von Datenproblemen.

Data Quality Management bei der ING

Die Bankenindustrie muss sich an immer detailliertere Vorschriften halten und die steigenden Erwartungen der Kunden hinsichtlich des Service-Levels erfüllen.

Daher werden innerhalb von ING neue Initiativen wie Transaktionsanalyse für die prädiktive Beratung entwickelt, was voraussetzt, dass das Datenmanagement (Qualität) auch auf die nächste Ebene kommt.

Dies ist eine Herausforderung, vor allem in einem Bereich wie dem Großkundengeschäft, wo Produkte und Dienstleistungen heterogen sind, und auch die zugrunde liegenden Daten. Vor diesem Hintergrund haben wir einen maßgeschneiderten Ansatz entwickelt, der die Datenqualität durch Eigenverantwortung und Monetarisierung näher an die Geschäftsagenda anpasst.

Welche Vorteile sich dadurch ergeben und welche im Zuge der Kooperation tatsächlich realisiert werden konnten, lesen Sie in der Success Story.
Haben Sie weitere Fragen? Dann kontaktieren Sie gerne unseren Experten Ulrich Windheuser.

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Ulrich Windheuser

Vice President / Head of Enterprise, Data & Analytics | Capgemini Invent
Ulrich Windheuser hat mehr als 25 Jahre Erfahrung in Banking. Funktional haben ihn stets die Herausforderungen der Finance/Risk-Integration getrieben, insbesondere forderten ihn das Schaffen einer einheitlichen Datenplattform mit hoher Datenqualität heraus. Auf dieser Basis freut er sich auf die neuen, darüber hinausgehenden Herausforderungen, um Banken zu mehr datengetriebenen Geschäftsmodellen zu verhelfen. Aktuell leitet er in Deutschland die Capability Unit Enterprise, Data & Analytics. Er hat an der Mercator Universität Duisburg Mathematik studiert und an der Universität Kaiserslautern in Technomathematik promoviert.

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