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Ein neues Instrument für die Erfassung, die Verarbeitung und die unmittelbare grafische Darstellung aller über das Informationssystem der Bank verstreuten analytischen Daten
Die jüngsten Londoner Veranstaltungen, die Self Service Banking Europe 2017 und ATM Cash & Innovation Europe , boten uns die Gelegenheit zur Marktpräsentation des neuen Moduls WWS Business Analytics Management (WWS BAM) der Omnichannel-Suite WinWebServer (WWS) ; entwickelt wurde dieses Tool für die Extraktion und Analyse großer Mengen von heterogenehttps://www.aurigaspa.com/deu/nachrichten-medien/nachrichten/1311/aurigas-technologie-als-schlussel-fur-ein-verbessertes-management-des-phygitalen-auf-der-erstmals-stattfindenden-self-service-banking-in-london/n, aus unterschiedlichen Quellen stammenden Daten, die sich auf verschiedene Weise aggregieren und aufbereiten lassen und so in Informationen verwandeln, die von ihrem strategischen Wert her bedeutsam sind.
Bei zweckmäßiger Nutzung bieten Big Data eine wichtige Ressource, um Trends und Korrelationen zu erkennen, die zur Bestimmung der optimalen Business-Strategie für das Marktwachstum beitragen – nicht zufällig gelten sie als das neue „digitale Gold“.
Die Technologie für die Analyse von Big Data befindet sich in einer bedeutenden Entwicklungsphase aufgrund ihres Einflusses auf Unternehmensstrategien und Investitionen in Business Analytics-Plattformen. Auch in Deutschland stößt man in diesem Bereich auf großes Interesse, das vorhandene Potential zu nutzen: Nach von Sopra Steria veröffentlichten Studie bestätigen 24 Prozent der deutschen Finanzdienstleister, dass sie große unorganisierte Datenmengen mit speziellen Softwares auswerten lassen, um Kunden besser zu verstehen und den Service entsprechend zu personalisieren.
Um anstehende Herausforderungen anzugehen, mit denen sich Banken konfrontiert sehen, hat Auriga eine „Suchmaschine“ entwickelt, die es ermöglicht, Daten, die aus allen Kanälen einer Bank stammen, zu extrahieren, zu erfassen und zu verarbeiten, um daraus einerseits Modelle für multidimensionale Analysen zu erstellen, andererseits jene Informationen zu gewinnen, mit denen sich Trends oder Segmentierungen ermitteln lassen, und nicht zuletzt um die KPI aller Business-Prozesse zu überwachen.
WWS BAM vermag große Datenmengen zu extrapolieren, die sich aus allen von der Bank erbrachten Business-Dienstleistungenergeben – wie etwa Abhebungen, Wiederaufladungen, Umsatzlisten, Zahlungsvorgängen über alle Retail-Kanäle, die Input für die Data-Warehouse-Plattform liefern, d. h. GAA, ASD/ASST, Kiosksysteme, Mobilgeräte, Internet, Filialschalter (soweit sie in der Anwendung konfiguriert sind) – oder aus spezifischen Ereignissen, die von diesen bewirkt werden. Ausgehend von der Anzahl täglicher Datensätze gestaltet sich die Konfiguration für die periodische Übertragung der aktuellsten Daten höchst flexibel. Es lassen sich nämlich für die Aktualisierung sowohl Standardzyklen von 24 Stunden festlegen als auch die entsprechenden Intervalle um Stundenbruchteile verkürzen, um so die BAM-Datenbank immer auf dem neuesten Stand zu halten.
Diese Daten werden dann spezifischen Kriterien oder angestrebten Zielvorgaben entsprechend erfasst und in anschaulichen Grafiken und Reports auf einem Dashboard präsentiert, das nach den Prinzipien eines unkomplizierten Zugriffs und der Benutzerfreundlichkeit gestaltet wurde. Dieses intuitive und leicht zu bedienende Interface sorgt dafür, dass auch Nutzer ohne vertieftes technisches Know-how die Analysen verwenden und dynamische Abfragen über diese Daten starten können, um daraus Informationen mit Mehrwert zu machen.
Wir freuen uns, Ihnen dieses neue Instrument zur Verfügung stellen zu können, das die WWS-Suite noch umfangreicher macht.
Bei Interesse an Details zu den Neuheiten von WWS BAM finden Sie weitergehende Informationen unter dem folgenden Link:
