Banking is data – Auto­matisierung des Daten Mappings (Modellierung) mit Tools und KI

Das Datenmapping als zentraler Teil des Datenmanagements ist in vielen Bankprojekten ein zeitintensiver und damit kostspieliger Aufgabenblock.

In diesem Artikel beschreibt CURENTIS die Herausforderungen des Datenmappings und betrachtet die Frage, ob die Anwendung von Tools und KI-Technologien zur Automatisierung des Prozesses der Datenzuordnung oder -modellierung genutzt werden kann.

Was bezeichnet das Datenmapping ihm Rahmen des Datenmanagements?

Datenmanagement ist ein umfassender Begriff, der sich auf die Verwaltung von Daten in einer strukturierten, effizienten und sicheren Weise bezieht. Der Begriff „Datenmapping“ bezieht sich darauf, wie Daten zwischen verschiedenen Systemen, Formaten oder Strukturen zusammengeführt werden. Dies beinhaltet verschiedene Aspekte, von der Definition von Datenbanken und Tabellen bis hin zur Organisation, Wartung, Sicherheit und Analyse von Daten.

Die folgende Grafik veranschaulicht den Prozess des Daten Mappings:

1. Definieren

Bevor ein Daten Mapping realisiert wird, erfolgt die Datenidentifikation und die Definition von Tabellen und Datenbanken. Im ersten Schritt werden die Arten von Daten identifiziert, die zwischen verschiedenen Systemen oder innerhalb desselben Systems übertragen werden. Im zweiten Schritt erfolgt die Bestimmung der Tabellen und Datenbanken, die die relevanten Daten enthalten. Dies kann sowohl die Quell- als auch die Zieltabellen in einem Datenbankmigrationsszenario umfassen.

2. Daten mappen

Das Datenmapping bezieht sich auf den Prozess, bei dem Daten aus einem Datenmodell in ein anderes übertragen oder transformiert werden. Dies geschieht oft im Rahmen einer Datenintegration, Migration oder im Zuge von Transformationsprozessen. Das Ziel des Daten Mappings ist es, sicherzustellen, dass Daten korrekt und konsistent von einem Quellsystem zu einem Zielsystems übertragen werden können.

3. Implementieren und Testen

Nachdem das Datenmapping entworfen wurde, folgt die Implementierung und das Testen. Basierend auf dem Datenmapping-Design werden Skripte oder Programme erstellt, die die Daten von der Quelle zur Zielumgebung übertragen. Dies kann die Verwendung von ETL (Extraktion, Transformation, Laden) Tools, Skriptsprachen wie Python oder speziellen Datenintegrationswerkzeugen umfassen.

 4. Warten und Aktualisieren

Es ist wichtig, dass Änderungen an den Datenanforderungen sorgfältig verwaltet und dokumentiert werden, da eine aktuelle Dokumentation erhebliche Auswirkungen auf die Integrität der Daten und die Funktion des Systems haben kann. Eine effektive Versionskontrolle und Dokumentation sind daher entscheidend, um ein konsistentes und zuverlässiges Datenmapping sicherzustellen, insbesondere in Umgebungen mit sich ändernden Anforderungen. Jede Änderung zieht Wartungs- und Aktualisierungsprozesse nach sich.

Ein gut durchdachtes Datenmodell bildet die Grundlage für Datenbanken und ermöglicht es, Daten effizient zu speichern, abzurufen und zu pflegen. Es erleichtert auch die Kommunikation zwischen verschiedenen Stakeholdern, einschließlich Datenbankentwicklern, Analysten und Endnutzern.

Wie wird die Automatisierung dieses Vorgangs durch den Einsatz von spezialisierten Werkzeugen und KI-Algorithmen verbessert?

• Automatisierung: Der Prozess, Datenzuordnungen zu erstellen und zu aktualisieren, wird automatisiert, um Effizienz und Genauigkeit zu gewährleisten.
• Datenmodellierung: Das Erstellen von Modellen, die beschreiben, wie Daten zwischen verschiedenen Quellen und Zielen abgebildet werden, wird automatisiert.
• Werkzeuge: Spezielle Softwaretools werden verwendet, um den manuellen Aufwand und die Fehlerquote bei der Datenmodellierung zu reduzieren oder zu beseitigen.
• Künstliche Intelligenz (KI): Fortschrittliche Algorithmen der Künstlichen Intelligenz werden integriert, um Muster zu erkennen, automatisch zu lernen und präzisere Datenzuordnungen vorzuschlagen oder zu erstellen.

Die Automatisierung der Datenzuordnung (Modellierung) in Banken mithilfe von Werkzeugen und Künstlicher Intelligenz (KI) bezieht sich auf den Einsatz von Technologien, um den Prozess der Zuordnung von Daten zwischen verschiedenen Systemen, Formaten oder Strukturen zu automatisieren.

Welche Vorteile sind bei der Wahl der Werkzeuge im Prozess der Datenzuordnung im Kontext von Banken bekannt?

• Effizienzsteigerung: Durch den Einsatz von automatisierten Werkzeugen und KI-Algorithmen können Banken den Prozess der Datenzuordnung beschleunigen. Dies führt zu einer erheblichen Steigerung der Effizienz, da manuelle Zuordnungen oft zeitintensiv sind.
• Genauigkeit und Präzision: KI-Algorithmen können Muster in großen Datensätzen erkennen und automatisch präzise Zuordnungen erstellen. Dies trägt dazu bei, menschliche Fehler zu minimieren und die Genauigkeit der Datenzuordnung zu verbessern.
• Bewältigung großer Datenmengen: In der Bankenbranche gibt es oft große Datenmengen, die zwischen verschiedenen Systemen ausgetauscht werden müssen. Die Automatisierung mit KI ermöglicht es, diese Daten in großem Umfang zu verarbeiten.
• Anpassungsfähigkeit an Änderungen: Bankdaten können sich aufgrund von Änderungen in regulatorischen Anforderungen oder Geschäftsprozessen ändern. KI kann dazu beitragen, dass automatisierte Zuordnungen sich an solche Veränderungen anpassen können.
• Risikominderung: Durch die Automatisierung der Datenzuordnung können Banken das Risiko menschlicher Fehler reduzieren, insbesondere bei der Handhabung sensibler Finanzdaten.
• Schnellere Reaktion auf Marktanforderungen: Die Möglichkeit, Datenzuordnungen schnell und genau zu aktualisieren, ermöglicht es Banken, agiler auf sich ändernde Marktbedingungen zu reagieren.
• Erfüllung von Compliance-Anforderungen: Banken unterliegen strengen Compliance-Anforderungen. Die Automatisierung der Datenzuordnung kann helfen, sicherzustellen, dass Daten gemäß den regulatorischen Standards korrekt zugeordnet werden.
• Kundenerfahrung verbessern: Eine präzise Datenzuordnung ist entscheidend für eine verbesserte Kundenerfahrung. Durch die Automatisierung können Banken sicherstellen, dass Kundeninformationen genau und konsistent verwaltet werden.
• Integration von Datenquellen: Banken verwenden oft verschiedene Systeme und Quellen. Die Automatisierung hilft, eine nahtlose Integration zwischen diesen verschiedenen Datenquellen sicherzustellen.

Die Nutzung von Mapping-Tools, insbesondere solchen, die künstliche Intelligenz (KI) einsetzen, kann zahlreiche Vorteile bieten, aber es gibt auch potenzielle Gefahren und Risiken, die berücksichtigt werden sollten. Hier sind einige der möglichen Herausforderungen:

• Fehlerhafte Zuordnungen: KI-basierte Mapping-Tools können aufgrund von unzureichenden Trainingsdaten oder komplexen Datenstrukturen falsche Zuordnungen vornehmen. Dies kann zu Dateninkonsistenzen und fehlerhaften Ergebnissen führen.
• Unsicherheit in der Entscheidungsfindung: KI-Modelle sind oft als „Black Box“ konzipiert, was bedeutet, dass ihre Entscheidungsprozesse schwer nachvollziehbar sind. Dies kann Unsicherheit darüber schaffen, wie bestimmte Mappings zustande kommen und wie sie verbessert oder behoben werden können.
• Datenschutz und Sicherheitsbedenken: Die Verwendung von KI-Tools im Mapping-Prozess erfordert oft den Zugriff auf sensible Daten. Datenschutz- und Sicherheitsbedenken können entstehen, insbesondere wenn die Daten während des Mappings nicht ausreichend geschützt werden.
• Abhängigkeit von Trainingsdaten: Die Leistung von KI-Modellen hängt stark von der Qualität und Repräsentativität der Trainingsdaten ab. Wenn diese Daten verzerrt oder unvollständig sind, können die Modelle fehleranfällig sein und schlechte Entscheidungen treffen.
• Komplexität der Datenstrukturen: KI-Tools können Schwierigkeiten haben, komplexe Datenstrukturen oder unstrukturierte Daten angemessen zu verarbeiten. Dies ist besonders relevant, wenn es um die korrekte Zuordnung von Datenfeldern in unterschiedlichen Formaten geht.
• Mangelnde Robustheit gegenüber Veränderungen: Veränderungen in den Datenstrukturen oder im Datenformat können dazu führen, dass KI-Modelle ihre Genauigkeit verlieren, wenn sie nicht regelmäßig aktualisiert oder neu trainiert werden.
• Fehlende Berücksichtigung von Geschäftsregeln: KI-Modelle können Geschäftsregeln oder branchenspezifische Anforderungen möglicherweise nicht angemessen berücksichtigen. Dies kann zu Problemen führen, wenn es um die Einhaltung von Compliance-Vorschriften oder spezifischen Unternehmensrichtlinien geht.
• Ethik und Bias: Wenn die Trainingsdaten Voreingenommenheit oder Diskriminierung enthalten, können KI-Modelle diese Bias übernehmen. Dies könnte zu unethischen Entscheidungen oder Handlungen führen, insbesondere wenn es um sensible Informationen oder personalisierte Daten geht.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, ist es wichtig, KI-Tools verantwortungsbewusst einzusetzen. Das beinhaltet die Überwachung der Ergebnisse, die ständige Verbesserung der Modelle, Transparenz in den Entscheidungsprozessen und die Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsstandards. Es ist auch ratsam, menschliche Überprüfung und Expertenwissen in den Mapping-Prozess zu integrieren, um potenzielle Risiken zu minimieren.

Im Anschluss an die Vorteile und Nachteile der KI-Nutzung im Rahmen von automatisierten Mapping Prozessen werden im Folgenden die beliebtesten Mapping Tools auf dem Markt vorgestellt und ihr Anwendungszweck kurz beschrieben:

• Talend Open Studio: (kostenlose Open-Source-Software): Für Integration von Datenquellen entwickelt. Es bietet eine grafische Benutzeroberfläche, die es Benutzern ermöglicht, Datenquellen zu verbinden und komplexe Transformationen durchzuführen.
• Informatica PowerCenter (Enterprise-ETL-Tool): Für die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen entwickelt. Es bietet eine breite Palette von Funktionen und eine einfache Benutzeroberfläche, um das Mapping zu vereinfachen.
• FME (Feature Manipulation Engine): (leistungsstarkes Mapping-Tool) Für die Integration von Geodaten entwickelt. Es bietet eine breite Palette von Funktionen, einschließlich der Möglichkeit, Geodaten in verschiedenen Formaten zu konvertieren und zu transformieren.
• Apache Nifi: (Open-Source-System für die Datenintegration): Für die Verwaltung von Datenflüssen entwickelt. Es bietet eine breite Palette von Funktionen, einschließlich der Möglichkeit, Daten in Echtzeit zu transformieren.
• Altova MapForce: (visuelles Mapping-Tool): Für die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen entwickelt. Es bietet eine benutzerfreundliche grafische Benutzeroberfläche

Insgesamt trägt die Automatisierung der Datenzuordnung in Banken dazu bei, die Datenverarbeitung zu optimieren, Genauigkeit sicherzustellen und die Agilität in einem sich schnell verändernden Finanzumfeld zu verbessern. Jedoch sind auf der anderen Seite die Herausforderungen der Automatisierung der Datenzuordnung existent, weshalb es wichtig ist die KI-Tools verantwortungsbewusst einzusetzen.

In Anbetracht der dargestellten Fachinhalte arbeitet CURENTIS an beratenden und konzeptionellen Lösungen und unterstützt Kunden aktiv in diesem komplexen Themengebiet.