In einem VUCA-Umfeld sammeln Organisationen täglich enorme Informationsmengen. Der wahre Wert liegt jedoch in der Fähigkeit, diese Daten in betriebliches Know-how zu transformieren und in wiederverwendbare Prozesse zu integrieren.

Wissensmanagement beschränkt sich nicht auf einen einfachen Dokumenten-Repository: Es handelt sich um eine strategische Infrastruktur für Lernen und Innovation. Durch die Strukturierung des kollektiven Gedächtnisses und die Ermöglichung des kontextualisierten Zugriffs auf Best Practices wird Wissensmanagement zu einem Hebel für unmittelbare Performance. Dieser Artikel zeigt, wie Sie vom Speichern zur Wertschöpfung übergehen, ein lebendiges System schaffen, Silos überwinden und Wissen mit strategischen Zielen in Einklang bringen, um einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

Vom Speichern zur Wertschöpfung

Wissen ist nur dann wertvoll, wenn es sofort erprobte Lösungen nutzbar macht. Eine Dokumentenbasis allein reicht nicht aus: Es braucht Mechanismen, um zu kontextualisieren und umzusetzen.

Damit eine Organisation von ihrem intellektuellen Kapital profitiert, muss jede Information mit einem konkreten Anwendungsfall verknüpft sein. Es geht nicht mehr darum, ein Dokument zu suchen, sondern eine Lösungsroutine zu entdecken, die auf das aktuelle Business-Problem zugeschnitten ist. Dieser Übergang zur Aktion erfordert feingliedrige Taxonomien und Programmierschnittstellen, die in operative Tools integriert sind.

Vom Datensatz zur Lösung

Der erste Schritt besteht darin, Informationen nach Geschäftsthemen und Nutzungsszenarien zu strukturieren. Es ist essenziell, klare Metadaten zu definieren, die Kontext, Reifegrad und Zuverlässigkeit jeder Ressource ausweisen. Diese Markierung erleichtert die automatische Auswahl relevanter Inhalte bei operativen oder strategischen Entscheidungen.

Die Einführung gemeinsamer Tagging-Regeln und Taxonomien sorgt anschließend für eine semantische Suche hoher Präzision. Mitarbeitende finden umgehend die richtigen Abläufe – sei es ein Operationshandbuch, Erfahrungsbericht oder Projekt-Template. Diese Automatisierung vermeidet lange Rückfragen und verkürzt die Time-to-Solution deutlich.

Kontextualisierte Zugriffswerkzeuge

Skalierbare Wissensmanagement-Portale basieren auf modularen Architekturen. Sie kombinieren semantische Suchmaschinen, Dashboards und kontextuelle Empfehlungen, direkt integriert in die Fachanwendungen. So erscheint die passende Information nahtlos im Arbeitsprozess, ohne Unterbrechungen.

Konkretes Beispiel

Ein mittelständisches Pharmaunternehmen hat seine Qualitätsvalidierungsverfahren in wiederverwendbare Module überführt. Jede Anleitung enthält nun einen Link zu einem automatisierten Prüfskript für Parameter, direkt zugänglich aus dem Chargenverwaltungssystem. Dadurch verkürzte sich die Markteinführungszeit neuer Produkte um 20 % bei gleichzeitiger Steigerung der regulatorischen Compliance.

Dieses Beispiel zeigt, wie aus einem statischen Repository ein Execution Engine wird: Mitarbeitende rufen per Klick die jeweils erforderliche Vorgehensweise und begleitende Tools auf, wodurch Protokollfehler entfallen.

Darüber hinaus speisen Produktionsrückmeldungen die Plattform fortlaufend, sodass Engpässe früh erkannt und zielgerichtet optimiert werden können. Diese Doppelschleife aus Wertschöpfung und Feedback stärkt die operative Agilität der Organisation.

Ein lebendiges System, keine Bibliothek

Wissen muss zirkulieren, sich aktualisieren und durch Rückkopplung wachsen. Eine statische Dokumentation verliert rasch an Relevanz.

Effektives Wissensmanagement basiert auf einem kontinuierlichen Zyklus aus Dokumentation, Nutzung, Feedback und Verbesserung. Jede Ressource sollte sich anhand von Praxisrückmeldungen und methodischen Innovationen weiterentwickeln. So wird Wissensmanagement zum lebendigen Organismus im Kern der Organisation.

Integrierte Feedbackschleifen

Um Erfahrungsrückmeldungen im Kontext zu erfassen, müssen Feedbackmechanismen direkt in die Fachworkflows eingebettet sein. Nutzer sollen kommentieren, bewerten und Aktualisierungen vorschlagen können, ohne ihre Arbeitsumgebung zu verlassen. Diese Beiträge fließen unmittelbar ins Repository ein und halten die Basis stets auf dem neuesten Stand.

Ein leichtgewichtiges Versioning-System zeichnet Änderungshistorien auf und validiert die Qualität der Weiterentwicklungen. Jede neue Version durchläuft einen Lektorenkreis oder einen fachlichen Referenten, was Konsistenz sicherstellt und veraltete oder widersprüchliche Inhalte verhindert.

Zudem weisen Nutzungs- und Zufriedenheitskennzahlen den Weg für Wartungs- und Priorisierungsaufgaben. Die meistgenutzten Rubriken werden automatisch für regelmäßige Reviews identifiziert, um permanente Relevanz zu garantieren.

Kultur der kontinuierlichen Verbesserung

Die Wissensverbreitung muss von einer Kultur getragen werden, die Teilen und Mitwirkung wertschätzt. Regelmäßige Workshops, Community-of-Practice-Formate und Erfahrungsaustausch-Sessions schaffen ein Umfeld für kollektive Verbesserung. Best Practices entstehen organisch und werden schnell in das Repository integriert.

Wesentlich ist die Anerkennung und Belohnung zentraler Beiträge. Ob durch Erfolge im Rampenlicht, interne Auszeichnungen oder gezielte Incentives – solche Initiativen fördern Motivation und Content-Qualität. Langfristig wird diese Dynamik zu einem Eckpfeiler der Unternehmensidentität.

Die Governance des Know-hows kann in einem Netzwerk thematischer Referenten organisiert sein, die Aktualisierungen freigeben und Communities moderieren. Ihre Aufgabe ist es, die Ressourcen konsistent zu halten und Erfahrungsrückmeldungen zu orchestrieren, um das System stetig zu nähren.

Silobildung aufbrechen

Hierarchische und funktionale Barrieren hemmen kollektive Intelligenz. Wissensmanagement muss den horizontalen Fluss von Informationen fördern.

In vielen Organisationen pflegt jede Abteilung ihr eigenes Repository und ignoriert parallel laufende Initiativen. Um das kollaborative Potenzial freizusetzen, gilt es, Arbeitsräume zu öffnen und gemeinsame Sharing-Praktiken zu etablieren.

Erfassung der Wissensinseln

Der erste Schritt besteht darin, vorhandene Silos zu kartieren: Dokumentenablagen, Wikis und geteilte Ordner, die nicht miteinander kommunizieren. Diese Bestandsaufnahme macht das Ausmaß der Fragmentierung sichtbar und priorisiert die Verbindungsprojekte.

Design-Thinking-Workshops mit Vertretern aller Fachbereiche fördern die Bedürfnis­erkennung für Verknüpfungen und gewünschte Sharing-Formate. Eine gemeinsame Vision des Dokumentenbestands wird so zur Roadmap für Brücken zwischen den Silos.

Kollaborative Tools für integriertes Wissensmanagement

Die Einführung kollaborativer Plattformen wie Confluence oder Phonemos, konfiguriert nach Prinzipien der Interoperabilität, bündelt Inhalte zentral. Programmierschnittstellen-Connectoren synchronisieren Updates automatisch zwischen verschiedenen Arbeitsräumen und gewährleisten so eine einheitliche Sicht.

Die Zugriffsrechte müssen fein granular konfiguriert werden, um Sicherheit und Fluidität zugleich zu garantieren. Governance-Regeln bestimmen, wer Ressourcen editieren, freigeben oder nur einsehen darf, während offene Bereiche zum Teilen ermutigen.

Abnahme-Workflows und automatische Alerts weisen auf Beiträge anderer Abteilungen hin und fördern so Austausch sowie die Nutzung interner Innovationen.

Konkretes Beispiel

Ein Industrieunternehmen verknüpfte über maßgeschneiderte Programmierschnittstellen sein F&E-Wiki mit der Produktionsdokumentation. Jeder neue Versuch im Labor wird automatisch in der Werkhalle vorgeschlagen, kommentiert und angepasst.

Diese Integration beschleunigte den Wissenstransfer von Forschung zu Fertigung um 30 %. Anpassungen fließen in Echtzeit zurück, Doppelarbeiten entfallen und die Einarbeitungszeit für Bediener verkürzt sich erheblich.

Das Projekt zeigt, dass integriertes Wissensmanagement nicht nur Zeit einspart, sondern durch den fachbereichsübergreifenden Austausch Innovationen beflügelt.

Akteure befähigen und Strategie mit Lernen verknüpfen

Wissensmanagement funktioniert nur mit Qualitätssicherungspersonen und klarem Bezug zur Unternehmens­strategie. Governance und strategische Ausrichtung sind unerlässlich.

Jedes Wissensgebiet wird von einem Referenten gesteuert, der Aktualisierungen freigibt und die Kohärenz der Inhalte überwacht. Diese Verantwortlichen organisieren regelmäßige Reviews und verbreiten Best Practices innerhalb ihrer Communities.

Zu ihren Aufgaben zählen Trainingssessions, Sammlung von Erfahrungs­rückmeldungen und Pflege der Kennzahlen für das Wissensmanagement. Diese dezentrale Governance sichert hohe Akzeptanz und gleichbleibende Qualität der Ressourcen.

Parallel tagt ein interdisziplinärer Lenkungsausschuss in festen Abständen, um die Roadmap des Wissensmanagements zu validieren und Prioritäten gemäß der strategischen Unternehmensausrichtung festzulegen.

Strategische Ausrichtung und organisationales Lernen

Damit Wissensmanagement zum echten Transformationshebel wird, müssen zentrale Fragen beantwortet werden: Welches Know-how gilt es zu vertiefen, um zukünftige Ziele zu erreichen? Welche emergenten Kompetenzen sind in einem VUCA-Umfeld kritisch?

Diese Analyse führt zu zielgerichteten Entwicklungsprogrammen, bei denen Dokumente mit Lernpfaden und internen Zertifikaten verknüpft werden. Kompetenzentwicklungspläne speisen sich direkt aus der Wissensbasis und gewährleisten Konsistenz sowie Individualisierung über ein Lernmanagementsystem.

Wenn Unternehmensstrategie und Lernpfade verschmelzen, wird Wissensmanagement nicht mehr als Randprojekt, sondern als Beschleuniger für Resilienz und Innovation wahrgenommen.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten

In einem Umfeld, in dem Cyberangriffe zunehmen und die Digitalisierung an Fahrt gewinnt, wird das Cyber-Risikomanagement zu einer gesetzlichen Pflicht und zu einem unverzichtbaren Governance-Thema.

In der Schweiz muss der Verwaltungsrat die Informationssicherheit in sein Risikomanagement einbinden, gleichwertig zu finanziellen oder operativen Risiken. Jede Nachlässigkeit kann die persönliche Haftung der Mitglieder begründen, selbst im Falle einer Delegation. Daher ist es essenziell, einen dokumentierten, nachvollziehbaren und regelmäßig überprüften Prozess zu etablieren, um Sanktionen zu vermeiden und das Vertrauen der Stakeholder zu erhalten.

Treuhänderische Verantwortung und Pflichten des Verwaltungsrats

Der Verwaltungsrat trägt die rechtliche Verantwortung für die Festlegung der Sicherheitsstrategie und die Bewertung kritischer Risiken. Auch wenn er die Umsetzung delegiert, muss er eine sorgfältige Auswahl, kontinuierliche Information und effektive Überwachung nachweisen.

Gesetzlicher Auftrag und regulatorischer Rahmen

Gemäß dem Schweizer Obligationenrecht (Art. 716a) muss der Verwaltungsrat eine geeignete Organisation sicherstellen, um Risiken – einschließlich solcher der Informationssicherheit – zu identifizieren, zu managen und zu überwachen. Er sollte sich dabei am Konzept der transformationalen Führung orientieren, um die Governance zu steuern.

Die Sicherheitsrichtlinie ist auf der obersten Unternehmensebene zu definieren und vom Verwaltungsrat zu genehmigen. Sie legt Verantwortlichkeiten, Incident-Management-Verfahren und Reporting-Prozesse an die Governance-Instanzen fest.

Bei Verstößen können die Verwaltungsratsmitglieder für Schäden am Unternehmen oder für von Aufsichtsbehörden verhängte Sanktionen haftbar gemacht werden, was die Bedeutung der Einhaltung der rechtlichen Anforderungen in der Schweiz unterstreicht.

Nicht-Delegation und Sorgfaltspflicht

Der Verwaltungsrat kann die Umsetzung der Cyberstrategie an die Geschäftsleitung oder Dritte übertragen, doch bleibt die primäre Verantwortung unantastbar. Um sich zu entlasten, muss er nachweisen, dass er kompetente Expertinnen und Experten ausgewählt, regelmäßige Informationen erhalten und eine wirksame Überwachung durchgeführt hat.

Die Dokumentation dieser Schritte ist entscheidend: Protokolle, Prüfungsberichte und Dashboards zur Nachverfolgung dienen als Beleg für eine angemessene Sorgfalt. Ohne diese Nachweise bleibt der Verwaltungsrat im Falle eines gravierenden Vorfalls exponiert.

Die Due Diligence umfasst zudem die Bewertung der Kompetenzen der Dienstleister und die Einführung von KPIs, mit denen die Wirksamkeit des Sicherheitsmanagements gemessen wird.

Beispiel für Governance unter Prüfungsdruck

In einem mittelgroßen Schweizer Rechnungsdienstleistungsunternehmen hatte der Verwaltungsrat einen externen Anbieter mit der Erstellung seines Sicherheitsplans beauftragt. Bei einem schweren Einbruch stellte sich heraus, dass der Verwaltungsrat nie die vierteljährlichen Berichte des Anbieters validiert oder kontrolliert hatte. Dieses Beispiel zeigt, dass eine Delegation ohne dokumentierte Überwachung die persönliche Haftung der Mitglieder trotz Spezialisteneinsatzes nach sich zieht.

Business Judgement Rule und Nachvollziehbarkeit des Entscheidungsprozesses

Die Business Judgement Rule schützt strategische Entscheidungen, wenn sie auf einem rigorosen, fundierten und konfliktfreien Prozess basieren. Die Nachverfolgbarkeit und Dokumentation jeder Entscheidungsstufe mindert das Risiko von Rechtsverfolgungen im Falle eines Scheiterns.

Prinzip und Anwendungsbedingungen

Die Schweizer Business Judgement Rule erkennt an, dass ein Verwaltungsrat Fehlentscheidungen treffen kann, ohne bestraft zu werden, sofern er in gutem Glauben, im Interesse der Gesellschaft und auf Basis ausreichender Informationen gehandelt hat. Das Fehlen von Interessenkonflikten ist eine zwingende Voraussetzung.

Um von diesem Schutz zu profitieren, muss der Verwaltungsrat nachweisen, dass er Expertisen eingeholt, mehrere Szenarien analysiert und die zugrunde liegenden Kriterien dokumentiert hat. Diese Sorgfalt schützt die Mitglieder bei Prüfungen oder Rechtsstreitigkeiten.

Dieses Prinzip ermutigt Governance-Institutionen, ihre Entscheidungen formal und transparent zu strukturieren, beispielsweise durch die Einführung agiler Praktiken, um jeden strategischen Entscheidungsprozess nachvollziehbar zu begründen.

Dokumentation als juristischer Schutzschild

Detaillierte Protokolle, Risikoanalysen, Gutachten von Rechts- und Technikexperten sowie Workshop-Berichte bilden eine umfassende Dokumentation. Diese Unterlagen sind Grundlage für den Nachweis eines unparteiischen und methodischen Prozesses.

Fehlen schriftliche Aufzeichnungen, können Gerichte annehmen, der Verwaltungsrat habe seine Sorgfaltspflicht verletzt oder die Bedeutung der Risiken nicht erkannt. Die Beweislast liegt dann bei den Mitgliedern.

Die Digitalisierung dieser Unterlagen über ein sicheres Managementsystem erleichtert die Recherche und gewährleistet die Integrität der Daten bei Audits.

Beispiel eines geschützten Prozesses

Eine Schweizer Finanzinstitution hat einen jährlichen Cyber-Risikoreview-Zyklus eingeführt, der einen interdisziplinären Ausschuss und externe Audits umfasst. Jede Sitzung wird in einem zeitgestempelten und digital signierten Bericht festgehalten. Dieses Beispiel zeigt, dass eine lückenlose Nachvollziehbarkeit die Position des Verwaltungsrats auch nach einem Sicherheitsvorfall stützt.

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Der blinde Fleck der Informationssicherheit in der Governance

Informationssicherheit wird im Verwaltungsrat häufig unterrepräsentiert und als rein technisches Thema wahrgenommen. Dieses Kompetenzdefizit führt zu Fehlentscheidungen und unvorhergesehenen Risiken.

Unterschätzung der Cyberrisiken durch strategische Gremien

In vielen Organisationen ist Cybersecurity auf die IT-Abteilung beschränkt und wird nicht auf höchster Ebene diskutiert. Der Verwaltungsrat trifft Entscheidungen, ohne Angriffszenarien zu kennen oder potenzielle Auswirkungen auf die Geschäftskontinuität richtig einzuschätzen.

Dieses Governance-Defizit führt zu einer fragmentierten Handhabung, bei der technische Prioritäten von Geschäfts- und Rechtsbelangen abweichen. Das Fehlen einer ganzheitlichen Perspektive gefährdet die Resilienz des Unternehmens.

Es ist unerlässlich, Cyber-Expertinnen und -Experten in den Risikomanagementausschuss aufzunehmen, beispielsweise durch die Einstellung eines DevOps-Engineers, und die Verwaltungsratsmitglieder regelmäßig für neue Bedrohungen zu sensibilisieren.

Folgen unzureichend fundierter Entscheidungen

Eine Cybersicherheits-Investitionspolitik, die nicht auf die Unternehmensstrategie abgestimmt ist, kann zu Überinvestitionen in ungeeignete Tools oder zur Vernachlässigung kritischer Schwachstellen führen. Solche Entscheidungen erhöhen Kosten und operative Komplexität, ohne besseren Schutz zu gewährleisten.

Im Schadensfall kann dem Verwaltungsrat mangelhafte Unternehmensführung vorgeworfen werden, wenn er Budgets oder Praktiken genehmigt hat, die reale Bedrohungsszenarien nicht berücksichtigt haben.

Eine enge Abstimmung zwischen CIO, Fachbereichen und Verwaltungsrat ist notwendig, um Budget, Kompetenzen und Sicherheitsziele in Einklang zu bringen.

Beispiel für festgestellte Kompetenzlücken

Eine Schweizer Gesundheitseinrichtung wurde Opfer eines Ransomware-Angriffs. Der Verwaltungsrat hatte nie den Krisenmanagementplan genehmigt noch Angriffssimulationen erhalten. Dieses Beispiel zeigt, dass ein unzureichend sensibilisierter Verwaltungsrat Krisenpläne nicht effektiv hinterfragen kann, was die Organisation verwundbar macht und zu hohen Sanktionen sowie Vertrauensverlust bei den Patienten führt.

Hin zu einem integrierten und dokumentierten Cyber-Risikomanagement

Ein Cyber-Risikomanagement muss auf einem fortlaufenden Prozess von Identifikation, Bewertung, Minderung und Überwachung basieren. Regelmäßige Neubewertungen stellen die Anpassung an sich schnell ändernde Bedrohungen sicher.

Konkrete Identifikation der Risiken

Beginnen Sie mit einer Kartierung der Informationswerte, der geschäftskritischen Prozesse und der Datenflüsse. Diese Gesamtübersicht zeigt potenzielle Eintrittspunkte und externe Abhängigkeiten auf.

Threat-Modelling-Workshops, gemeinsam mit den Fachbereichen und der IT, ermöglichen die Antizipation von Angriffsszenarien und die Identifikation hochkritischer Bereiche.

Ein derart strukturierter Ansatz bringt die Sicherheitsstrategie mit den betrieblichen und rechtlichen Anforderungen des Unternehmens in Einklang.

Bewertung von Eintrittswahrscheinlichkeit und Auswirkung

Jedes Risiko ist anhand objektiver Kriterien zu bewerten: Eintrittswahrscheinlichkeit sowie finanzieller, operativer und reputationsbezogener Impact. Diese Bewertung priorisiert Maßnahmen und steuert das Budgetentscheidungsprozedere.

Der Einsatz standardisierter Risikomatrizen gewährleistet die Vergleichbarkeit und Konsistenz der Bewertungen im Zeitverlauf.

Die Einbindung der Fachbereichsverantwortlichen in diesen Bewertungsprozess fördert die Akzeptanz des Risikomanagements und die Relevanz der Korrekturmaßnahmen.

Definition und Überwachung von Minderungsoptionen

Für jedes Haupt-Risiko sind mehrere Minderungsmaßnahmen zu formalisieren: Prävention, Detektion, Korrektur und Wiederherstellung. Vergleichen Sie Kosten, Nutzen und Restimpact jeder Option.

Dokumentieren Sie die gewählte Maßnahme, die zugehörigen Leistungsindikatoren und die Zeitpläne für die Umsetzung. Ein Remediationsplan mit klaren Meilensteinen erleichtert das Reporting an den Verwaltungsrat.

Die Kombination aus Open-Source-Lösungen und maßgeschneiderten Entwicklungen garantiert je nach Kontext Flexibilität, Skalierbarkeit und verhindert Vendor-Lock-in.

Kontinuierliche Überwachung und regelmäßige Neubewertung

Da sich die Bedrohungslandschaft rasch verändert, müssen Überwachungsindikatoren (SIEM, IDS/IPS, regelmäßige Penetrationstests) einen kontinuierlichen Review-Zyklus speisen. Diese Feedback-Schleife stellt sicher, dass die Maßnahmen wirksam bleiben.

Vierteljährliche Reviews mit IT, Fachbereichen und Verwaltungsrat ermöglichen die Neubewertung der Risiken auf Basis neuer Vorfälle oder Erfahrungen.

Ein integriertes Management umfasst das Aktualisieren der Dokumentation, das Anpassen der Sicherheitsrichtlinien und das Angleichung der personellen sowie technischen Ressourcen.

Beispiel für einen erfolgreichen integrierten Ansatz

In einer Schweizer Finanzdienstleistungsgruppe hat der Verwaltungsrat einen Risk-Management-Rahmen eingeführt, der den ISO 27005- und NIST-Standards entspricht. Jedes Quartal genehmigt der Risikoausschuss einen konsolidierten Bericht, der Ergebnisse von Penetrationstests, Detektionskennzahlen und den Fortschritt der Minderungsmaßnahmen zusammenführt. Dieses Beispiel zeigt, dass ein formalisiertes und dokumentiertes Vorgehen die Resilienz stärkt und gleichzeitig Ressourcen optimiert.

Strategisches Cyber-Risikomanagement

Cyber-Risikomanagement ist kein rein technisches Vorhaben, sondern ein kontinuierlicher, strukturierter und nachvollziehbarer Governance-Prozess. Die treuhänderischen Pflichten des Verwaltungsrats, gestützt durch die Business Judgement Rule, erfordern eine lückenlose Dokumentation und permanente Wachsamkeit. Identifizieren, bewerten, dokumentieren, mindern und periodisch neu bewerten sind unverzichtbare Schritte, um Informationswerte zu schützen und das Vertrauen der Stakeholder zu bewahren.

Um gesetzlichen Anforderungen gerecht zu werden und Bedrohungen proaktiv zu begegnen, begleiten unsere Expertinnen und Experten Ihren Verwaltungsrat bei der Definition robuster Sicherheitsrichtlinien, der Auswahl modularer Open-Source-Lösungen und der Einführung agiler sowie anpassungsfähiger Prozesse.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten

Die Konvergenz der Architekturen hin zum Lakehouse-Modell definiert die Herausforderungen neu, jenseits der reinen technischen Performance.

Es geht heute darum, eine Plattform auszuwählen, die sich an der Data-Reife der Organisation, ihren Budgetvorgaben und ihrer Cloud-Strategie ausrichtet. Microsoft Fabric, Snowflake und Databricks bieten jeweils unterschiedliche Geschäftsmodelle, funktionale Reichweiten und Ökosysteme. In einem Umfeld, in dem Open Source, Souveränität und Flexibilität höchste Priorität haben, stellt sich die Frage: Wie wählt man die Lösung aus, die Ingenieure, Data Analysts und Fachabteilungen um eine einheitliche Vision versammelt? Dieser Artikel schlägt ein strukturiertes Analyse­raster nach vier Säulen vor, um diese strategische Entscheidung zu unterstützen.

Verfügbarkeit und Kosten

Die Abrechnungsmodelle wirken sich direkt auf die Budgetplanbarkeit und die Kontrolle der Betriebskosten aus. Die Frage der Souveränität und des Multicloud-Einsatzes bestimmt den Umfang der Bindung an einen Hyperscaler.

Wirtschaftsmodelle: Kapazitätsbasiert vs. nutzungsbasiert

Microsoft Fabric bietet ein kapazitätsbasiertes Modell, das exklusiv für Azure verfügbar ist. Dabei werden Ressourcen im Voraus in Compute-Pools zugewiesen. Dieser Ansatz ermöglicht eine stabile monatliche Kostenplanung, erfordert jedoch eine genaue Bedarfsschätzung, um Überdimensionierung zu vermeiden. Dagegen setzen Snowflake und Databricks auf ein nutzungsbasiertes Modell, bei dem die Compute-Nutzung stunden- oder sekundengenau abgerechnet wird.

Bei Snowflake wird jedes Data Warehouse separat bepreist, was eine höhere Granularität der Kontrolle ermöglicht, jedoch zu intransparenten Kosten führen kann, wenn Workloads nicht optimal gesteuert werden. Databricks verrechnet Compute über Databricks-Einheiten (DBUs), mit variablen Tarifen je nach Edition (Standard, Premium, Enterprise). Diese Feinabstufung kann von Vorteil sein, um nur tatsächlich genutzte Ressourcen zu bezahlen, erfordert jedoch eine strikte Governance der Cluster.

Budgetplanung wird dadurch zu einer Übung in der Antizipation von Nutzungsmustern. Um operationelle Kosten zu optimieren, müssen Finanz- und IT-Teams zusammenarbeiten, um die Kosten anhand von Aktivitätsspitzen und Zyklen für Entwicklungs- oder KI-Modelltrainings zu modellieren. Ein konsequentes Monitoring der Nutzungskennzahlen und die Automatisierung von Cluster-Pausen sind unerlässlich, um Budgetabweichungen zu vermeiden.

Cloud-Strategie und Datensouveränität

Mit der Entscheidung für Fabric bindet sich die Organisation technisch und vertraglich an Azure. Diese Exklusivität kann wegen der tiefen Integration mit Power BI Copilot und Azure Purview gewünscht sein, schränkt jedoch die Multicloud-Flexibilität ein. Im Gegensatz dazu lassen sich Snowflake und Databricks auf mehreren Hyperscalern (AWS, Azure, Google Cloud) betreiben und bieten so die Möglichkeit, Workloads je nach Preis und Standort der Rechenzentren zu verteilen.

Datensouveränität ist in regulierten Branchen ein entscheidendes Kriterium. Die Fähigkeit, Daten in bestimmten Regionen zu hosten und Volumen im Ruhezustand sowie während der Übertragung zu verschlüsseln, beeinflusst die Wahl der Plattform. Snowflake bietet serverseitige Verschlüsselung und klientenseitiges BYOK (Bring Your Own Key). Databricks nutzt die nativen Cloud-Mechanismen und ermöglicht eine detaillierte Schlüsselverwaltung über Azure Key Vault oder AWS KMS.

Die strategische Entscheidung muss rechtliche Rahmenbedingungen (DSGVO, FINMA) und fachliche Anforderungen berücksichtigen. Ein hybrider Ansatz zwischen proprietärer Plattform und On-Premise-Datalake kann in Erwägung gezogen werden, um eine kritische Kopie in einer privaten Cloud oder einem Schweizer Rechenzentrum zu halten. Der Trade-off zwischen Agilität, Kosten und Compliance erfordert eine sorgfältige Gegenüberstellung der Angebote und SLAs der Anbieter.

Anwendungsfall eines Schweizer Unternehmens

Eine mittelgroße Finanzinstitution führte eine Datenmigration ihres On-Premise-Datalake zu Snowflake auf Azure und Google Cloud, um den Datenverkehr je nach Kostenstruktur und Auslastung der Regionen zu verteilen. Dieser Ansatz zeigte, dass eine Multicloud-Architektur jährlich rund 20 % Compute-Kosten einsparen kann.

Gleichzeitig unterstrich er die Notwendigkeit einer zentralisierten Governance, um Ausgaben pro Abteilung und Projekt nachzuverfolgen.

Ein FinOps-Tool ermöglichte das Echtzeit-Monitoring der Warehouse-Auslastung und die automatische Stilllegung inaktiver Umgebungen. Die Erfahrungen belegten, dass proaktives Kostenmanagement Rechnungsabweichungen um über 30 % reduzieren kann.

Dieses Beispiel verdeutlicht die Bedeutung einer fachlich geprägten Vision gepaart mit präzisem Finanzcontrolling, unabhängig vom gewählten Wirtschaftsmodell.

Interoperabilität und Offenheit

Die Fähigkeit, offene Standards zu nutzen, sichert die zukünftige Portabilität der Daten und minimiert Vendor Lock-in. Das Open-Source-Ökosystem wird so zum Hebel für Flexibilität und kontinuierliche Innovation.

Adoption offener Formate und Engines

Delta Lake, Apache Iceberg oder Hudi stehen für das Ziel, Daten nach portablen Standards zu speichern, unabhängig von der Plattform. Snowflake unterstützt Iceberg- und Delta-Tabellen, während Databricks mit Delta Lake begann und mittlerweile Iceberg implementiert. Fabric bietet native Delta-Lake-Unterstützung und kündigt Connectoren für Iceberg an, was künftige Migrationen ohne Bruch erleichtert.

In Sachen Orchestrierung und Machine Learning werden MLflow (seinen Ursprung in Databricks) oder Kubeflow von den meisten Plattformen über API-Integrationen unterstützt. Der Einsatz solcher Open-Source-Frameworks erlaubt es, ML-Pipelines zwischen Umgebungen zu transferieren und proprietäre Abhängigkeiten zu vermeiden. Vor einer Einbindung ist es essenziell, die Versionen und Reifegrade der Connectoren zu prüfen.

Die Verwendung von Open-Source-Sprachen und ‑Bibliotheken wie Spark, PyArrow oder pandas gewährleistet den Erhalt interner Kompetenzen und profitiert von einem breiten Ökosystem. Die gemeinsamen SQL- und Python-Schnittstellen reduzieren den Schulungsaufwand für Data-Teams.

Skalierbarkeit und zukünftige Portabilität

Eine Plattformwahl muss auch künftige Cloud-Entwicklungen antizipieren. Der Wechsel von Azure zu AWS oder in eine souveräne Cloud sollte ohne vollständige Neuentwicklung der Pipelines oder manuelle Metadatenmigration möglich sein.

Interoperable Datenkataloge (Unity Catalog, Hive Metastore oder Iceberg Catalog) bieten eine einheitliche Sicht auf das Daten-Asset und erleichtern die Daten­governance.

Standardisierte APIs wie OpenAI für Generative KI oder JDBC/ODBC für BI ermöglichen den Anschluss von Dritttools. Es ist wichtig, die ANSI-SQL-Konformität und Protokoll-Updates zu prüfen. Der Verzicht auf proprietäre Datenformate ist ein Garant für Langlebigkeit und Sicherheit gegenüber einem einzelnen Anbieter.

Anwendungsfall eines Schweizer Unternehmens

Ein Schweizer Industriekonzern baute seine ETL-Pipelines in Spark auf Databricks, während die Inventar-Metriken in einem außerhalb von Databricks gehosteten Delta Lake gespeichert wurden. Nach einer Änderung des Databricks-Vertrags konnten die Teams ihre Workloads problemlos zu einem Spark-Cluster in ihrer Private Cloud umleiten, ohne die Skripte neu schreiben zu müssen.

Diese Flexibilität demonstrierte die Widerstandsfähigkeit eines offenen Lakehouse-Ansatzes, bei dem Storage und Compute unabhängig weiterentwickelt werden können. Das Beispiel illustriert, wie Interoperabilität das Risiko technologischer Bindung verringert und den Betrieb eines hybriden Ökosystems erleichtert.

Die zentrale Lehre ist, dass eine anfänglich auf Offenheit ausgerichtete Wahl schnelles Reagieren auf vertragliche oder regulatorische Veränderungen ermöglicht.

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Zusammenarbeit und Entwicklung

Integrierte Arbeitsumgebungen fördern die Agilität der Teams und optimieren den Entwicklungszyklus. Versionierung und zentraler Katalog erleichtern die Zusammenarbeit von Data Engineers, Analysts und Data Scientists.

Workspaces und agile Integration

Databricks Workspaces bieten eine kollaborative Umgebung, in der Notebooks, Jobs und Dashboards zusammen mit Git existieren. Code-Branches können direkt in der Oberfläche synchronisiert werden, wodurch Reibungsverluste zwischen Entwicklung und Produktion minimiert werden. Snowflake stellt Worksheets und Tasks bereit, mit der Möglichkeit zur Continuous Integration über Snowpark und GitHub Actions.

Katalogmanagement und Versionierung

Der Unity Catalog von Fabric, der Data Catalog von Snowflake und das Metastore von Databricks spielen eine zentrale Rolle in der Governance von Datenherkunft und Zugriffsrechten. Sie ermöglichen das Nachverfolgen von Daten­linese, die Durchsetzung von Datenschutzrichtlinien und die Einhaltung von ISO- oder FINMA-Standards. Ein zentraler Katalog erleichtert den sicheren Datenaustausch zwischen Teams.

Bei der Versionierung unterstützt Databricks das JSON-Format für Notebooks und native Git-Integration. Snowflake bietet sowohl Time Travel als auch Versionierung von Stored Procedures. Fabric kombiniert Git und Vault für Historisierung und Rollback. Diese Mechanismen ergänzen einen robusten Disaster-Recovery-Plan zur Sicherstellung der Kontinuität.

Transparentes Lineage trägt dazu bei, das Vertrauen der Fachabteilungen in die Daten zu stärken. Jede Schemaänderung wird dokumentiert, freigegeben und auditiert, wodurch Regressionen und Produktionsvorfälle vermieden werden.

Anwendungsfall eines Schweizer Unternehmens

Ein öffentlicher Akteur setzte geteilte Databricks-Notebooks für Data Engineers und Data Analysts ein. Die Workflows für Vorbereitung, Transformation und Modellierung wurden per GitLab versioniert und über eine CI/CD-Pipeline automatisiert ausgerollt. Dieses Setup verkürzte den Weg von einem Prototyp zur zertifizierten Produktion um 40 %.

Der Erfolg zeigt, wie ein strukturiertes, kollaboratives Umfeld mit zentralisiertem Katalog und strikter Versionierung die Produktivität erhöht und gleichzeitig Governance-Anforderungen erfüllt. Die Teams gewannen an Autonomie, während die Governance jede Phase des Datenlebenszyklus kontrollieren konnte.

Dieses Beispiel verdeutlicht, dass Produktivität und Compliance eng mit der Reife der DevOps-Praktiken im Data-Ökosystem verknüpft sind.

Nutzung und Innovation

Generative KI-Funktionalitäten und intelligente Agenten transformieren den Datenzugang für Fachabteilungen. Innovation zeigt sich in der Fähigkeit, KI-Anwendungsfälle reibungslos zu implementieren und Entscheidungsprozesse zu automatisieren.

Generative KI und integrierte Assistenten

Power BI Copilot in Fabric ermöglicht es Fachanwendern, Abfragen in natürlicher Sprache zu formulieren und sofort interaktive Reports zu erhalten. Snowflake Intelligence stellt einen automatisch aus Schema und Daten generierten SQL-Assistenten bereit. Databricks bietet SQL Analytics Chat und integrierte GPT-Notebooks zum Prototyping von Generative-KI-Anwendungsfällen.

Diese Assistenten senken die technische Einstiegshürde für Endanwender und beschleunigen die Einführung von BI und Advanced Analytics. Sie liefern kontextbezogene Unterstützung bei der Abfrageerstellung, Datenmodellierung und Ergebnisinterpretation.

Um Vertrauen in KI aufzubauen, müssen diese Agenten mit dem Datenkatalog und den Sicherheitsrichtlinien synchronisiert werden. Modelle sollten auf gelabelten, anonymisierten und repräsentativen Daten trainiert werden, um Verzerrungen und Datenleaks zu vermeiden.

Automatisierung und intelligente Agenten

Databricks Agent Bricks ermöglicht die Konzeption autonomer Workflows, gesteuert von KI-Agenten, die Pipelines starten, Aufgaben orchestrieren und Alertings verschicken. Snowflake Task Orchestration integriert APIs zum Auslösen serverloser Funktionen als Reaktion auf Events. Fabric nutzt Synapse Pipelines in Kombination mit Logic Apps, um end-to-end Geschäftsprozesse zu automatisieren.

Mit diesen Features lassen sich proaktive Monitoring-Prozesse, Echtzeit-Anomalieerkennung und automatisierte Handlungsempfehlungen realisieren. Ein Agent kann etwa einen Cluster neu konfigurieren oder Zugriffsrechte je nach Datenvolumen und ‑kritikalität anpassen.

Der Schlüssel liegt im Design modularer, getesteter und versionierter Workflows, die in die Gesamtgovernance eingebettet sind. KI-Teams arbeiten so mit dem Betrieb zusammen, um robuste und resiliente Pipelines zu erstellen.

Anwendungsfall eines Schweizer Unternehmens

Eine landwirtschaftliche Genossenschaft implementierte auf Snowflake einen Generative-KI-Assistenten, der Feldverantwortliche zu Ernteschätzungen und historischen Leistungsstatistiken befragt. Dieser Assistent, trainiert auf anonymisierten agronomischen Daten, erstellt Reportings auf Knopfdruck, ohne dass ein Data Scientist eingreifen muss.

Die Initiative führte zu einer 25 % schnelleren Entscheidungsfindung in den operativen Teams. Sie zeigt die Stärke intelligenter Agenten auf einer Lakehouse-Plattform, in der Daten standardisiert, gesichert und für alle nutzbar sind.

Dieses Beispiel veranschaulicht den Übergang von deskriptiver Analyse zu augmentierter Intelligenz, ohne Governance und Nachvollziehbarkeit zu beeinträchtigen.

Orchestrieren Sie Ihre Datenplattform als Innovationsmotor

Die Entscheidung zwischen Microsoft Fabric, Snowflake und Databricks beschränkt sich nicht auf das Abhaken von Features. Es geht darum, ein Governance-Modell, einen Kostenplan und eine kollaborative Kultur zu definieren, die Ihre Data-Driven-Roadmap begleiten. Jede Plattform bringt wirtschaftliche Stärken, Offenheitsgrad, Kooperationsmöglichkeiten und KI-Funktionalitäten mit.

Um Daten in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln, ist es entscheidend, diese Dimensionen an Ihren Zielen, Ihrer organisatorischen Reife und Ihren regulatorischen Vorgaben zu messen. Unsere Experten unterstützen Sie dabei, diese Vision zu formulieren und den Umsetzungsprozess – von der Plattformwahl bis zur Skalierung Ihrer KI-Anwendungsfälle – zu steuern.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten

In einem Umfeld, in dem Banksysteme noch überwiegend auf historischen relationalen Datenbanken basieren und in dem die steigenden Oracle-Lizenzkosten sowie das Risiko eines Technologie-Lock-ins die IT-Abteilungen dazu drängen, Alternativen zu prüfen, bietet MongoDB als dokumentenorientierte NoSQL-Lösung einen Weg, die Gesamtkosten des Eigentums (TCO) zu senken, agiler zu werden und auf sich wandelnde Geschäftsanforderungen zu reagieren.

Dieser Artikel liefert einen strategischen Leitfaden für Entscheidungsträger im Bankenwesen (CIO/CTO, CDO, Risikocontrolling, COO). Er erläutert die Gründe für den Abschied von Oracle, das Funktionsprinzip von MongoDB, konkrete Anwendungsfälle, Limitierungen und empfohlene Architekturen. Zudem finden Sie eine 90-Tage-Roadmap für ein Pilotprojekt mit hohem ROI.

Warum man Oracle den Rücken kehren und MongoDB als Alternative in Betracht ziehen sollte

Die hohen Lizenzkosten und der von einigen traditionellen Anbietern erzwungene Vendor-Lock-in belasten das IT-Budget der Banken massiv. Regelmäßige kommerzielle Audits und die Komplexität der Verträge erhöhen das finanzielle und technische Risiko.

Der Einsatz einer skalierbaren Open-Source-Lösung wie MongoDB ermöglicht es, die TCO zu optimieren, flexible Strukturen zurückzugewinnen und die Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter zu reduzieren.

Gesamtkosten des Eigentums (TCO) und hohe Lizenzgebühren

Banken betreiben häufig Hunderte Oracle-Server mit lizenzbasierten Gebühren pro Kern und sehr hohen jährlichen Supportkosten. Größere Versionsupgrades gehen oft mit zusätzlichen, pro Prozessor berechneten Aufwänden einher.

Die TCO umfasst nicht nur die anfänglichen Lizenzgebühren, sondern auch Wartungs-, Support- und Schulungskosten für Teams, die proprietäre und oft komplexe Funktionen beherrschen müssen.

Die teilweise oder vollständige Ablösung von Oracle durch eine modulare Open-Source-Lösung wie MongoDB bietet eine Alternative zu kernbasierten Preismodellen, mit einem Supportmodell, das sich an den tatsächlichen Bedürfnissen orientiert und einen kontrollierten Return on Investment ermöglicht.

Kommerzielle Audits und Lock-in-Risiken

Oracle-Audits, die im Finanzsektor häufig vorkommen, können rückwirkende Lizenzänderungen nach sich ziehen, die bei einem einzigen Vorfall mehrere Hunderttausend Schweizer Franken erreichen können.

Diese Audits üben permanenten Druck auf die IT-Teams aus, da sie fürchten, gegen Lizenz- und Auditklauseln eines etablierten Anbieters zu verstoßen.

Die Einführung von MongoDB mit seinem Open-Source-Engagement und einem Support durch Drittanbieter minimiert diese Risiken drastisch. Die Bank kann auf ein planbares Wartungsmodell umstellen und ihre Hosting-Optionen – On-Premise, Public-Cloud oder Private-Cloud – flexibel gestalten.

Beispiel einer Regionalbank und strukturelle Einsparungen

Eine Regionalbank mit mehreren Standorten hat einen Teil ihres internen Reporting-Modul von Oracle auf MongoDB migriert. Dabei ging es um die Konsolidierung von Kundendaten und die Berechnung von Liquiditätskennzahlen.

Das Projekt senkte die jährlichen Lizenz- und Supportkosten um 35 % und reduzierte die Komplexität der Testumgebungsverwaltung um 50 %, dank des schemalosen Ansatzes von MongoDB.

Dieses Beispiel zeigt, dass ein gezielt eingegrenzter Pilot mit klar definiertem Funktionsumfang schnell erhebliche Einsparungen und mehr technische Eigenständigkeit freisetzen kann.

Dokumentenmodell, JSON und MongoDB-Kultur

MongoDB basiert auf nativen JSON-Dokumenten, die eine flexible Schema-Struktur ermöglichen. Das erleichtert die Integration heterogener Daten und die schnelle Weiterentwicklung von Geschäftsmodellen. Entwickler können ohne aufwendige Migrationen iterieren.

Leistungsfähige Indexierung und integrierte Replikation garantieren hohe Performance und kontinuierliche Verfügbarkeit. Dieser Ansatz wandelt die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Datenbankadministratoren in eine Partnerschaft mit Fokus auf Anwendungsperformance.

JSON-Dokumente für maximale Flexibilität

Jeder Datensatz ist ein JSON-Dokument, das verschachtelte Attribute, Arrays und Objekte enthalten kann. Entwickler passen das Schema bedarfsorientiert an, ohne relationale Tabellen zu definieren oder zu ändern.

Diese Flexibilität verhindert zeit- und ressourcenintensive Schema-Migrationen – ein entscheidender Vorteil in einer Branche mit stetig wachsenden regulatorischen Anforderungen. Weitere Informationen finden Sie in unserem Artikel zur Datenmodellierung.

Indexierung und verteilte Performance

MongoDB bietet einfache, zusammengesetzte, geospatiale und textuelle Indexe, die Abfragen auf beliebige Dokumentattribute beschleunigen. Die asynchrone Indexerstellung erfolgt ohne Unterbrechung des Dienstes.

Automatisches Sharding verteilt die Daten auf mehrere Knoten und ermöglicht eine lineare horizontale Skalierbarkeit, um wachsende Datenmengen und Lastspitzen abzufangen.

Lese- und Schreiboperationen profitieren von Replikation und Replica Sets, die hohe Verfügbarkeit sicherstellen und im Fehlerfall eine minimale Wiederanlaufzeit gewährleisten.

Einführung bei einem großen Finanzinstitut

Ein großes Finanzinstitut setzt MongoDB in mehreren Echtzeitanalyse- und Kunden-Scoring-Projekten ein. Die Umsetzung zeigte, dass MongoDB massive Datenströme verarbeiten kann und zugleich allen regulatorischen Anforderungen gerecht wird.

Dieser Anwendungsfall veranschaulicht, wie ein Institut den Einsatz einer NoSQL-Datenbank industrialisieren kann, um sein relationales Kernbanksystem zu ergänzen und reaktionsschnellere Mehrwertdienste anzubieten.

Er verdeutlicht auch, wie sich die Zusammenarbeit zwischen DBA und Entwicklern in Richtung DevOps entwickelt, bei der Deployments automatisiert und die Überwachung proaktiv gestaltet werden.

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Konkrete Anwendungsfälle für MongoDB im Bankwesen

MongoDB brilliert in Szenarien, die eine einheitliche Kundensicht, Echtzeitanalysen, eine nahtlose mobile und Omnichannel-Erfahrung sowie feingranulare Microservices erfordern. Diese Use Cases adressieren kritische Geschäftsanforderungen.

Scoring, Betrugserkennung und Marketing-Personalisierung profitieren vollumfänglich vom mächtigen Abfragemotor und den Streaming-Fähigkeiten der Plattform.

360-Grad-Kundensicht und Echtzeitanalysen

Durch die Zentralisierung aller Kundeninteraktionen (Transaktionen, Kommunikation, Logs) in einheitlichen Dokumenten ermöglicht MongoDB eine zugleich vollständige und aktuelle Sicht auf den Kunden.

Aggregationsabfragen auf diesen Dokumenten liefern nahezu in Echtzeit Kennzahlen zum Kundenverhalten, die unerlässlich sind, um Risikosegmente zu erkennen oder Cross-Selling-Potenziale zu identifizieren.

Der Aufbau einer kontinuierlichen Aggregations-Pipeline in Kombination mit einer Streaming-Engine erlaubt die sofortige Aktualisierung von Business-Dashboards, ohne die transaktionale Produktion zu beeinträchtigen. Mehr dazu in unserem Guide zur Data Pipeline.

Mobile, Omnichannel und Microservices

Mobile und Web-Applikationen nutzen die JSON-Dokumente direkt, um die Datentransformation zwischen Backend und Frontend zu minimieren. Kanalbezogene Microservices speichern und lesen dabei unabhängig Teile der Dokumente.

Diese entkoppelte Architektur verkürzt die Time-to-Market: Jede Produkt-Teams kann seine Microservices eigenständig ausrollen, ohne den Rest des Systems zu beeinflussen, und profitiert von kurzen Release-Zyklen. Erfahren Sie, wie Sie die Qualität einer mobilen App optimieren.

Scoring, Risiko und Betrugserkennung

Scoring- und Betrugserkennungsalgorithmen erfordern komplexe Berechnungen auf großen, oft heterogenen Datensätzen. MongoDB in Kombination mit einem verteilten Processing-Framework ermöglicht In-Memory-Berechnungen dieser Datenmengen.

Ein großer Versicherer hat in Echtzeit ein Kredit-Scoring-System auf Basis von MongoDB und Stream-Processing implementiert. Die Scores werden bei jeder Transaktion neu berechnet, was die Entscheidungsdauer um 40 % verkürzt hat. Mehr zur Integration von KI in unserem Artikel über KI und digitales Banking.

Governance, polyglotte Architektur und 90-Tage-Roadmap

Um Regulierungskonformität und Performance sicherzustellen, ist es entscheidend, Schema-Governance, Verschlüsselung und Auditierbarkeit einzurichten und MongoDB in ein polyglottes Technologie-Ökosystem einzubinden.

Eine 90-Tage-Roadmap, fokussiert auf einen geschäftskritischen Piloten, ein leichtgewichtiges Master Data Management und produktorientierte APIs, ermöglicht ein schnelles Proof of Concept und messbare ROI-KPIs.

Compliance, Sicherheit und Governance

KYC/AML-Vorgaben, die DSGVO und EBA-/FINMA-Standards erfordern Datenverschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung sowie fein abgestufte Zugriffssteuerung (RBAC). MongoDB Enterprise bietet diese Funktionen von Haus aus.

Schema-Versionierung erfolgt über Anwendungs-Migrationstools, die Änderungsnachverfolgung und Reproduzierbarkeit von Test- und Produktionsumgebungen gewährleisten.

Audit-Logs lassen sich auf CRUD-Operationen und administrative Befehle konfigurieren, um bei regulatorischen Prüfungen eine lückenlose Ereignisprotokollierung zu ermöglichen.

Polyglotte Architektur-Pattern

Ein gängiges Pattern kombiniert MongoDB für dokumentenbasierte und analytische Use Cases mit PostgreSQL oder einem anderen relationalen DBMS für komplexe Transaktionen und regulatorisches Reporting. Dieses eventgesteuerte Modell (Event-driven Architecture) sorgt für asynchrone und resiliente Verarbeitung.

90-Tage-Roadmap zur Implementierung

Tag 1–30 : Identifikation und Absteckung des Piloten (Betrugserkennung, Alerting, Scoring), Definition der geschäftlichen SLOs und Einrichtung eines leichten MDM für Kundenidentitäten. Dies entspricht der Discovery Phase.

Tag 31–60 : Entwicklung produktorientierter APIs, Integration von MongoDB und Konfiguration der Indexe, Deployment in nicht-kritischer Umgebung und erste Performance-Tests.

Tag 61–90 : Fachliche und technische Abnahme, Aufbau der Überwachung (Observability by Design), Erfassung der ROI-KPIs (Latenz, Erkennungsrate, Kosten pro Transaktion, NPS) und schrittweiser Rollout in die Produktion. Zur Vorbereitung Ihres Proof of Concept lesen Sie unseren POC-Guide KI.

Verwandeln Sie Ihre Daten in einen Wettbewerbsvorteil im Bankwesen

Die partielle oder vollständige Umstellung von einem relationalen DBMS auf MongoDB kann erhebliche Kosteneinsparungen, mehr Agilität und eine bessere Reaktionsfähigkeit auf Geschäftsanforderungen bringen – und das bei voller Einhaltung von Compliance- und Sicherheitsanforderungen.

Unser kontextbasierter Ansatz, der Open Source, modulare Architekturen und Vendor-Agnostizität in den Vordergrund stellt, hilft Ihnen, ein hybrides, widerstandsfähiges und skalierbares Ökosystem aufzubauen. Die Edana-Experten begleiten Sie von der Ist-Analyse bis zum produktiven Rollout und der Erfolgskontrolle.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten

Seit den ersten Programmen in Maschinensprache bis zu modernen Entwicklungsumgebungen hat die IT stets danach gestrebt, technische Komplexität zu verbergen und die Geschäftslogik in den Vordergrund zu stellen. Dieser Abstraktionsdrang führte von Assemblersprachen zu Hochsprachen, weiter zu Frameworks und heute zum Low-Code.

Indem Authentifizierung, Datenmanagement, Benutzeroberfläche und APIs in visuelle Komponenten gekapselt werden, bietet Low-Code eine „höhere Ebene visueller Programmierung“. Es ist nicht bloß ein Trend, sondern die nächste große Stufe der Software-Abstraktion, die Geschwindigkeit, Governance und Zusammenarbeit bei der Anwendungsentwicklung grundlegend verändert.

Vom Assembler zum Low-Code: eine Geschichte der Abstraktion

Abstraktionsprinzipien verbergen technische Details zugunsten des Geschäftsnutzens. Low-Code führt dieses Prinzip zur Perfektion, indem es Drag-&-Drop-Programmierung visueller Komponenten ermöglicht.

Bereits im Assembler, wo jede Anweisung einem ausführbaren Byte entspricht, wurde nach einfacher Lesbarkeit und Wartbarkeit gesucht. Hochsprachen (C, Java, Python) befreiten Entwickler von manuellem Speichermanagement und Registerzuweisungen, sodass sie sich auf Algorithmen und Datenstrukturen konzentrieren konnten.

Low-Code vereint diese Abstraktion in grafischen Oberflächen: Jede vorkonfigurierte Komponente deckt Authentifizierung, Persistenz, Sicherheit und UI ab. Die Plattform orchestriert Lebenszyklen, Unit-Tests und Continuous Integration automatisch.

Über eine technische Evolution hinaus markiert Low-Code einen kulturellen Wandel: Visuelle Programmierung wird für Fachanwender zugänglich, während IT-Teams die Industrialisierung, DevOps und Sicherheit nach ihren Anforderungen steuern können.

Prinzipien der Software-Abstraktion

Abstraktion bedeutet, Geschäftslogik von der zugrundeliegenden Hardware- und Softwareverwaltung zu trennen. Indem Details zur Laufzeitumgebung (Betriebssystem, Datenbank, Netzwerk) verborgen werden, bleibt der Entwickler beim Fokus auf funktionalen Mehrwert.

Objektrelationales Mapping (ORM) war ein Vorreiter dieser Idee in Hochsprachen. Es automatisiert die Übersetzung von Geschäftsobjekten in SQL-Abfragen und gewährleistet transaktionale Konsistenz.

Jüngst haben Container und Orchestrierung (Docker, Kubernetes) die Infrastruktur-Abstraktion breit etabliert und isolierte, skalierbare Workloads mit kontinuierlichem Monitoring bereitgestellt.

Low-Code: Abstraktion bis zum Äußersten

Low-Code-Plattformen bündeln Datenmodelle, Geschäftsregeln und UI in einem einheitlichen visuellen Studio. Jede Komponente enthält Security-Best-Practices, REST-API-Patterns und automatisierte Testmechanismen.

Mit vorkonfigurierten Konnektoren (ERP, CRM, SSO) verkürzen sie die Prototyp-Phase drastisch. Entwickler setzen Bauklötze zusammen, deployen per Klick und nutzen eine Infrastruktur als SaaS oder On-Premise, je nach Souveränitäts- und Compliance-Anforderungen.

Dieser Abstraktionsgrad bringt allerdings Beschränkungen bei der Individualisierung und Abhängigkeiten von Plattform-Updates mit sich. Deshalb sind strenge Governance-Richtlinien und eine langfristig abgestimmte Technologieauswahl essenziell.

Ein neues Level visueller Programmierung

Low-Code ersetzt nicht den Code, sondern ergänzt ihn: Es bietet eine hochgradige visuelle Oberfläche und ermöglicht bei Bedarf individuelle Code-Erweiterungen für Spezialfälle.

In einem modularen Ökosystem kombiniert man Open-Source-Bausteine, maßgeschneiderte Microservices und Low-Code-Plattformen. Diese hybride Strategie minimiert Vendor Lock-in und sichert mittelfristige Skalierbarkeit.

Jede visuelle Abstraktion beruht auf einer Metadaten-Ebene, die CI/CD, Testgenerierung und automatische Dokumentation speist – für Nachvollziehbarkeit und Wartbarkeit des Softwaresystems.

Beispiel: Prototyping eines Logistik-Tracking-Tools

Ein mittelständisches Logistikunternehmen implementierte innerhalb von drei Wochen ein kollaboratives Tracking-Tool mit automatisierten Benachrichtigungen. Low-Code-Komponenten ermöglichten die Integration eines SSO-Konnektors ins Intranet und einer relationalen SQL-Datenbank, ohne interne IT-Kapazitäten zu binden.

Das Ergebnis: 80 % weniger Prototyping-Zeit, DSGVO-Konformität und nahtlose Anbindung an das bestehende ERP-System.

Auswirkungen der Low-Code-Abstraktion auf Entwicklungsgrundlagen

Gartner prognostiziert bis zu zehnfache Beschleunigung der Entwicklungszyklen. Wartbarkeit hängt von strikter Steuerung der Citizen-Developer-Beiträge ab, um technische Schulden zu vermeiden.

Vorkonfigurierte Umgebungen und intuitive Lernkurven ermöglichen Fachabteilungen, in wenigen Tagen betriebsreife Anwendungen zu erstellen. Laut Gartner beschleunigt Low-Code die Entwicklung um den Faktor zehn gegenüber klassischen Frameworks.

Doch schnelle Ergebnisse können zugrundeliegende Komplexitäten verschleiern: Ohne Governance entstehen Shadow-IT-Insellösungen, technische Schulden steigen und Sicherheitsrisiken nehmen zu.

Geschwindigkeit und beschleunigte Auslieferung

Low-Code bietet einen Katalog einsatzfertiger Templates und Workflows. Wiederkehrender Code (CRUD, Formulare, Reports) entfällt, und Unit- sowie Integrationstests laufen automatisiert.

Native CI/CD-Pipelines ermöglichen Deployment in Staging und Produktion per Klick mit Instant-Rollback. Diese Agilität eignet sich besonders für iterative Projekte und Proof-of-Concepts mit hohem ROI.

Der Zeitgewinn entlastet die IT, sodass sie sich auf Architektur, Cybersicherheit und fortgeschrittene Automatisierung konzentrieren kann.

Wartbarkeit und Governance technischer Schulden

Die einfache Anwendung führt zu einer Flut ad-hoc-Anwendungen. Ohne zentrales Repository können Änderungen oder Fehlerwellen ganze Landschaften beeinträchtigen.

Ein Low-Code-Governance-Rahmen definiert Naming-Conventions, Versionierung und Testrichtlinien. Prozessdokumentation und regelmäßige Komponenten-Reviews sichern Qualität und Langlebigkeit.

Automatisierte Überwachung von Konnektor-Obsoleszenz und Abhängigkeiten ermöglicht rechtzeitige Plattformmigrationen und minimiert Lock-in-Risiken.

Rollen und Beteiligte

Der Abstraktionsgrad bestimmt die Akteure: Citizen Developer beschleunigen Prototyping, Business Analysts formalisieren Funktionalität, und die IT-Teams gewährleisten Sicherheit und Integration.

Diese bereichsübergreifende Zusammenarbeit stärkt die Abstimmung zwischen Fachbedarf und technischer Lösung. Co-Creation-Workshops (Design Thinking) integrieren alle Profile, steigern Akzeptanz und reduzieren Iterationen.

Die Industrialisierung stützt sich auf gemeinsame Pipelines, in denen jede Phase (Entwicklung, Test, Abnahme) mit fachlichen KPIs und Qualitätsmetriken versehen ist.

Beispiel: Optimierung des Rechnungswesens

Ein Finanzdienstleister implementierte eine Business Process Automation (BPA)-Plattform zur Automatisierung des mehrstufigen Rechnungsprozesses. BPMN ermöglichte die Modellierung von Freigabe-Cascades, automatische Mahnläufe und die Erstellung regulatorischer Reports.

Ergebnis: 60 % kürzere Rechnungszyklen und Echtzeit-KPIs ohne individuellen Entwicklungsaufwand.

Drei konzeptionelle Paradigmen im Low-Code

Low-Code-Plattformen basieren auf drei Paradigmen, die jeweils unterschiedliche Anforderungen adressieren. Die Wahl bestimmt Geschwindigkeit, Flexibilität und Industrialisierung.

Je nach Projektart und Beteiligtenprofil wählt man UI-Driven, Business Process Automation oder Data-Model-Ansatz. Jede Kategorie bietet ein Kompromiss zwischen Einfachheit, Governance und Erweiterbarkeit. Mehr dazu in unserem Artikel Low-Code vs. No-Code: Quick Wins, Limits und Lösungsansätze.

Ansatz Citizen Developer / UI-Driven

Dieser fachorientierte Ansatz stellt ein grafisches Drag-&-Drop-Studio für UI-Design und Navigationslogik bereit. Komponenten enthalten Eingabekontrollen, Validierungsregeln und Report-Generatoren.

Fachabteilungen erstellen interaktive Prototypen in Stunden, testen sie bei Endanwendern und validieren die Funktionalität, bevor sie die IT für Skalierung hinzuziehen.

Ideal für Intranet-Apps oder Support-Tools – schnell und simpel, jedoch mit eingeschränkter Individualisierung.

Business Process Automation (BPA)

BPA-Plattformen nutzen BPMN zur Modellierung von Geschäftsprozessen. Sie überbrücken Analyse und Ausführung, bieten Hyperautomation und Process Mining.

Jedes BPMN-Diagramm ist ausführbar, mit vorgefertigten Konnektoren für menschliche Tasks, Webservices und Skripte. Fokus liegt auf Nachvollziehbarkeit, Dokumentation und kontinuierlicher Optimierung.

Perfekt für Organisationen, die Workflows industrialisieren, Betriebskosten senken und Prozess-Insights aus Logdaten gewinnen wollen.

Data-Model-Ansatz

Für IT-Teams kombiniert diese Kategorie ein Datenmodell-Editor, einen REST-Service-Generator und eine CI/CD-Pipeline, die TypeScript-, Java- oder .NET-Code ausrollt.

Entwickler behalten volle Kontrolle über Datenstrukturen, Security und API-Anpassungen, profitieren aber dennoch von der Low-Code-Beschleunigung.

Optimal für hochvolumige Projekte mit hoher Industrialisierungsintensität, automatisierten Tests, Monitoring und strikten Sicherheitsrichtlinien.

Beispiel: Industrialisierung einer Qualitäts-Tracking-App

Ein Industrieunternehmen wählte den Data-Model-Ansatz für ein Qualitäts-Tracking-System. Entwickler modellierten Daten, erstellten sichere APIs und deployed die Lösung automatisiert in einer Private Cloud.

Ergebnis: 40 % weniger Produktionsvorfälle und Echtzeit-Reporting bei gleichzeitiger Möglichkeit, Open-Source-Erweiterungen zu integrieren.

Strategische Herausforderungen im Low-Code

Die Paradigmenwahl muss Digitalisierungsmaturität und interne Kompetenzen widerspiegeln. Abhängigkeiten und Skalierbarkeit erfordern eine Exit- und Governance-Strategie.

Jede Low-Code-Plattform verlangt einen Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Autonomie, Kosten und Flexibilität. Die Entscheidung basiert auf Use-Cases, Datenvolumen und interner Change-Capability. Low-Code-Lösungen sollten Export-Mechanismen und Migrationspfade zu Open-Source-Frameworks bieten, falls Verträge enden oder Strategien wechseln.

Paradigmenwahl nach Digitalisierungsmaturität

Organisationen in der Erkundungsphase setzen auf UI-Driven für interne Prototypen. Mit wachsender Reife bringen BPA oder Data-Model Industrialisierung und Offenheit.

Ein Digital-Reifegrad-Audit kartiert Skills, Prozesse und Prioritäten und aligniert die Low-Code-Plattform mit der IT-Roadmap und den Business-Ambitionen.

So entsteht ein messbarer ROI und eine schrittweise Kompetenzsteigerung im Team.

Risiken: Lock-in und Skalierbarkeitsgrenzen

Proprietäre Plattformen bergen Vendor Lock-in, wenn exklusive Konnektoren und Komponenten dominieren. Lizenz- und Upgrade-Kosten können langfristig prohibitiver Natur sein.

Deshalb müssen Low-Code-Lösungen Export-Features und Migrationspfade zu Open-Source-Frameworks bieten.

Darüber hinaus erfordern Daten-Governance und Compliance (DSGVO, ISO 27001) detaillierte Nachvollziehbarkeit von Datenflüssen und Zugriffsrechten.

Chancen: Time-to-Market und Zusammenarbeit

Low-Code verkürzt signifikant die Time-to-Market, erlaubt schnelles Testen neuer Angebote und Features. Interdisziplinäre Workshops bringen Fachbereiche und IT näher und fördern kontinuierliche Innovation.

Dieser Ansatz baut Silos ab, stärkt Citizen Developers und erhöht die Akzeptanz bei Endanwendern – entscheidend für nachhaltige Adoption.

Mit Sicherheit, Barrierefreiheit und Performance von Anfang an wird Low-Code zum strategischen Hebel der digitalen Transformation.

Auf dem Weg zu einer neuen Ära augmentierter Entwicklung

Low-Code verdrängt klassische Entwicklung nicht, sondern definiert sie neu: durch nie gekannte visuelle Abstraktion. Es beschleunigt Umsetzungen, erfordert aber strukturierte Governance, paradigmengerechte Auswahl und Exit-Strategien gegen Vendor Lock-in.

Reife Organisationen vereinen Citizen Developers, Business Analysts und IT-Teams in gemeinsamen DevOps-Pipelines, kombiniert mit Modularität, Open Source und CI/CD.

Unser Team aus Open-Source- und Agile-Experten unterstützt Sie bei der Erarbeitung der optimalen Low-Code-Strategie – abgestimmt auf Ihre Digitalreife, Geschäftsziele sowie Sicherheits- und Performanceanforderungen.

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Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten

In einem Umfeld, in dem die Datenmengen stetig wachsen, tun sich viele Organisationen schwer damit, dieses Volumen in strategische Vorteile umzuwandeln. Getrennte Systeme, fragmentierte Prozesse und mangelnde Gesamtübersicht schmälern die Innovationsfähigkeit und bremsen Entscheidungsprozesse.

Eine moderne Datenplattform bietet einen technischen und kulturellen Rahmen, um diese Vermögenswerte zu konsolidieren, zu steuern und nutzbar zu machen. Sie dient als Basis, um den Informationszugang zu demokratisieren und bereichsübergreifende Anwendungsfälle zu realisieren. Dieser Artikel erläutert die zentralen Schritte zum Entwurf dieser essenziellen Infrastruktur, zur Etablierung einer datengetriebenen Kultur, zur Generierung konkreter Mehrwerte und zur Vorbereitung auf Künstliche Intelligenz.

Definition einer modernen Datenplattform

Eine Datenplattform bündelt die Erfassung, Konsolidierung und Governance von Informationen aus unterschiedlichen Systemen. Sie gewährleistet die Qualität, Nachvollziehbarkeit und Sicherheit, die für ein zuverlässiges und skalierbares Daten-Ökosystem unerlässlich sind.

Kanalübergreifende Konsolidierung und Ingestion

Die erste Aufgabe einer Plattform besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln: ERP, CRM, IoT-Sensoren, externe Partner oder Fachanwendungen. Die Datenaufnahme kann zeitgesteuert (Batch) oder in Echtzeit (Streaming) erfolgen, je nach Anforderungen an Analytik und Alerting. Ein hybrider Ansatz sorgt für Reaktionsfähigkeit im operativen Betrieb und Robustheit für historische Berichte.

Die Konsolidierung beinhaltet das Ablegen der Daten in einer dedizierten Zone, häufig einem Data Lake oder einem Cloud Data Warehouse, wo sie strukturiert und historisiert werden. Dieser Schritt verhindert Formatbrüche und normiert die Informationen vor der weiteren Verarbeitung. Ein Data Catalog dokumentiert Herkunft, Frequenz und Kontext der Datensätze.

Ein Finanzdienstleister implementierte einen Kafka-Datenstrom, um Transaktionsdaten und Marktindikatoren simultan zu erfassen. Diese Lösung zeigte, dass eine zentralisierte Erfassung kombiniert mit einer skalierbaren Architektur die Verfügbarkeit regulatorischer Berichte von mehreren Tagen auf wenige Stunden verkürzen kann.

Governance und Qualitätsvalidierung

Im Zentrum der Plattform steht die Governance, die Datenschutzrichtlinien, Transformationsregeln und Qualitätskennzahlen definiert. Data Lineage-Prozesse dokumentieren jeden Schritt im Lebenszyklus einer Information – vom Quellsystem bis zur finalen Nutzung. Diese Nachvollziehbarkeit ist entscheidend, um regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden und im Störfall schnell Datenintegrität wiederherzustellen.

Qualitätsmetriken wie Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität werden bei jedem Ingestionszyklus automatisch berechnet. Monitoring-Dashboards alarmieren bei Abweichungen und gewährleisten zügige Gegenmaßnahmen. Ein gemeinsames Glossar der Geschäftsbegriffe verhindert Missverständnisse und Dubletten.

Die Governance-Struktur sollte eine dedizierte Einheit (Data Office) und die Fachbereiche einbinden. Gemeinsam priorisieren sie kritische Datensätze und überwachen Reinigungs- oder Korrekturprojekte. Eine gute Steuerung minimiert das Risiko, fehlerhafte Daten in strategischen Analysen zu verwenden.

Interoperabilität und Zugriffskontrolle

Eine offene Plattform basiert auf API-Standards und Protokollen wie REST, GraphQL oder gRPC, um Daten sicher bereitzustellen. Interoperabilität erleichtert die Anbindung von Webservices, Notebooks für Data Scientists und Drittanbieter-KI-Lösungen. Ein Microservices-Ansatz ermöglicht die unabhängige Weiterentwicklung einzelner Komponenten, ohne das Gesamtsystem zu beeinträchtigen.

Die Zugriffskontrolle stützt sich auf zentrale Authentifizierung (OAuth2, LDAP) und rollenbasierte Zugriffsrichtlinien (RBAC). Jeder Benutzer oder jede Anwendung erhält nur Zugriff auf autorisierte Datensätze, was die Sicherheit erhöht und Datenschutzvorgaben einhält. Aktivitätsprotokolle gewährleisten die Nachvollziehbarkeit aller Anfragen.

Eine datengetriebene Kultur etablieren

Der Erfolg einer Plattform hängt nicht nur von der Technologie ab, sondern vor allem von der Akzeptanz und dem Kompetenzaufbau der Teams. Eine datengetriebene Kultur basiert auf einer gemeinsamen Sprache, standardisierten Prozessen und kollaborativer Governance.

Förderung der Data Literacy

Data Literacy bezeichnet die Fähigkeit jedes Mitarbeiters, Daten zu verstehen, zu interpretieren und anzuwenden. Diese Kompetenz wird durch maßgeschneiderte Schulungen, praktische Workshops und interne Lernressourcen entwickelt. Ziel ist es, Autonomie zu fördern und neue Silos zu vermeiden.

Fortlaufende Trainingsprogramme, die E-Learning-Module und Präsenzveranstaltungen kombinieren, adressieren die spezifischen Bedürfnisse von Fach- und Technikprofilen. Data Champions als interne Multiplikatoren begleiten vor Ort und erleichtern die Tool-Akzeptanz.

Abstimmung zwischen Fachabteilung und IT

Eine gemeinsame Sprache wird durch ein geteiltes Glossar geschaffen, in dem jedes Fachkonzept (Kunde, Auftrag, Produkt) präzise definiert ist. Diese Konsistenz wird in einem Data Dictionary der Plattform abgebildet. Co-Design-Workshops bringen regelmäßig Fachverantwortliche und Datenarchitekten zusammen, um Definitionen zu validieren.

Die Einführung einer Schichtenarchitektur, bei der die Fachsemantik von der Rohschicht getrennt ist, erleichtert Weiterentwicklungen. Transformationen und Aggregationen werden in logischen Views dokumentiert, die auch nicht-technische Anwender direkt nutzen können.

Kollaborative Governance und agile Rituale

Kollaborative Governance basiert auf gemischten Gremien, in denen IT-Leitung, Data Owners und Fachvertreter gemeinsam Prioritäten setzen, Pipelines anpassen und Qualitätskennzahlen verfolgen.

Agile Rituale wie monatliche „Data Reviews“ ermöglichen es, Prioritäten neu zu bewerten und Best Practices auszutauschen. Datenanforderungen werden über ein gemeinsames Backlog gesteuert, das Transparenz über den Stand jedes Projekts bietet.

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Bereichsübergreifende Anwendungsfälle schaffen

Jenseits der Konzepte zeigt sich der Nutzen einer Plattform an den realen Mehrwerten. Sie verkürzt Time-to-Market, steigert die operative Effizienz und fördert bereichsübergreifende Innovation.

Single Customer View für Services

Die Single Customer View (SCV) fasst alle Interaktionen eines Kunden mit dem Unternehmen kanalübergreifend zusammen. Diese einheitliche Sicht ermöglicht personalisierte Erfahrungen, bedarfsorientierte Angebote und zuverlässigere Marketingkampagnen.

Ein Digitalteam kann automatisierte Szenarien einsetzen, um basierend auf Historie und Profil individuelle Angebote auszuliefern. Die Bearbeitungszeit sinkt von Tagen auf wenige Minuten dank nahezu Echtzeitanalyse.

Ein E-Commerce-Anbieter belegte, dass eine SCV-Plattform in der Cloud die Abwanderungsrate um 25 % senkte und die Markteinführung neuer Kampagnen um 40 % beschleunigte.

Daten und KI verbinden

Leistungsfähige KI basiert auf zuverlässigen, gut strukturierten und zugänglichen Daten. Die Datenplattform schafft die nötige Basis, um robuste Modelle in großem Maßstab einzusetzen.

Qualität der KI-Datensätze sicherstellen

KI-Projekte erfordern gelabelte, konsistente und ausgewogene Datensätze. Die Plattform stellt Workflows für Vorbereitung, Reinigung und Annotation bereit. Automatisierte Feature-Engineering-Pipelines extrahieren relevante Variablen für die Modelle.

Datenarchitekturen für Machine Learning und Deep Learning

Die Architektur muss Rohdaten-, Vorbereitungs- und Produktionszonen klar trennen. Staging-Bereiche orchestrieren Trainingszyklen, während ein Data Warehouse analytische Abfragen zur Performancemessung bedient.

MLOps-Frameworks (TensorFlow Extended, MLflow) integrieren sich in die Plattform und automatisieren Modell-Deployment, Monitoring und Updates. Scoring-APIs stellen die Vorhersagen den Fachanwendungen bereit.

Zugang demokratisieren und Industrial Recipes fördern

Die Bereitstellung kollaborativer Umgebungen (Notebooks, Sandboxen) und Self-Service-APIs ermutigt Data Scientists und Fachingenieure, neue Algorithmen zu entwickeln und zu testen.

Projektvorlagen und Model-Kataloge erleichtern die Wiederverwendung bewährter Methoden und beschleunigen die Industrialisation. Genehmigungsprozesse sind integriert, um Compliance und Sicherheit zu gewährleisten.

Nutzen Sie das Potenzial Ihrer Daten

Die Implementierung einer modernen Datenplattform, einer gemeinsamen Kultur und konkreter Use Cases verwandelt Daten in einen Hebel für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit. Sie bildet die solide Basis für KI und Advanced Analytics.

Egal, ob Sie Entscheidungen absichern, Prozesse optimieren oder neue Services entwickeln möchten – dieser integrative Ansatz passt sich jedem Kontext an. Unsere Expert:innen beraten Sie gerne bei Konzeption, Implementierung und Adoption Ihrer datengetriebenen Strategie.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten

Web3 ist kein bloßes Buzzword mehr, sondern markiert den Beginn einer radikalen Transformation des Bankensektors. Traditionelle Institute stehen heute an einer Weggabelung: sie müssen diese Revolution antizipieren oder riskieren, rasch von agileren Akteuren überholt zu werden.

Angesichts des Aufstiegs der Tokenisierung, des Wachstums der dezentralen Finanzwirtschaft und der hohen Erwartungen netzaffiner Generationen muss jede Bank ihren Grad an Vorbereitung genau bewerten. In diesem Artikel werden sieben konkrete Hebel vorgestellt, mit denen Sie bereits jetzt von Web3 profitieren und gleichzeitig eine nachhaltige Strategie aufbauen können. Er richtet sich an IT-Abteilungen, Fachbereiche und die Geschäftsleitung, die diese Veränderung in einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil verwandeln wollen.

Das strategische Timing des Web3 nutzen

Web3 steht kurz vor einem Wendepunkt, an dem Experimente in eine breit angelegte Adoption übergehen. Banken, die in Kryptowährungen, Distributed-Ledger-Technologie (DLT) und Tokenisierung investiert haben, werden an der Spitze der nächsten Wachstumswelle stehen.

Den technologischen Umbruch antizipieren

Während Blockchain-Infrastrukturen ihren Reifegrad von experimentell zu ausgereift steigern, wird Zeit zum kritischen Faktor. Banken müssen bereits heute die vielversprechendsten Anwendungsfälle identifizieren, um das Zeitfenster nicht zu verpassen.

Verzögerungen bedeuten einen Wettbewerb um den Aufbau eines robusten technischen Fundaments unter hohem Konkurrenzdruck. Dabei ist die Skalierbarkeit und Resilienz der DLT-Plattformen zu bewerten, um eine unterbrechungsfreie Weiterentwicklung sicherzustellen.

Web3-Kompetenzen intern aufbauen

Es ist unerlässlich, Fachkräfte einzustellen oder weiterzubilden, die kryptografische, regulatorische und wirtschaftliche Fragestellungen verstehen. IT-Teams müssen die Grundlagen von Smart Contracts, Wallets und Asset-Tokenisierung beherrschen, bevor die Kundennachfrage exponentiell ansteigt.

Gleichzeitig erleichtert die Sensibilisierung der Fachbereiche für diese neuen Technologien die Abstimmung zwischen strategischer Vision und operativer Umsetzung und verhindert die Entstehung von Silos, die Innovationen ausbremsen.

Vorhandene Architektur bewerten und modernisieren

Eine starre oder stark zentralisierte Architektur kann mit der verteilten Natur von Web3 unvereinbar sein. Daher ist es entscheidend, die Modularität und Offenheit des aktuellen IT-Ökosystems zu analysieren.

Die Banken sollten Brücken zwischen ihren Core-Banking-Systemen und öffentlichen oder privaten Blockchain-Netzwerken vorsehen. Eine hybride Vorgehensweise mit Open-Source-Bausteinen und individuellem Development hilft, Vendor Lock-in zu vermeiden und eine kontrollierte Skalierbarkeit zu gewährleisten.

Das Bankangebot mit Krypto und DLT modernisieren

Die sofortige Integration umfassender Krypto-Services und automatisierter interner Prozesse ist ein erster Differenzierungshebel. DLT ermöglicht Kostensenkungen in der IT und steigert gleichzeitig Transparenz und Sicherheit der Transaktionen.

Umfassende Krypto-Services

Sichere digitale Wallets, Verwahrung von Assets, Staking und Trading werden zu Standard-Bankdienstleistungen. Die Bereitstellung einer einheitlichen Plattform, auf der Kunden Kryptowährungen kaufen, verwahren, verleihen oder verkaufen können, vereinfacht das Erlebnis und gewinnt neue Kundengruppen.

Die automatisierte Steuerverwaltung durch Integration von Smart Contracts sorgt für native Compliance und reduziert das Risiko von Fehlern und Bußgeldern. Diese steuerliche Transparenz schafft Vertrauen bei Regulatoren und Kunden.

Beispiel: Eine E-Commerce-Plattform hat einen Custody-Krypto-Service etabliert. Das Projekt zeigte, dass eine Institution eine zugleich sichere und benutzerfreundliche Erfahrung bieten und durch On-Chain-Transparenz regulatorische Haftung stärken kann.

Effizienzsteigerung intern mittels DLT

Private oder Konsortium-Blockchains erleichtern die Automatisierung von Geschäftsprozessen wie Zahlungsabwicklung, Kontenabstimmung und Dokumentenmanagement. Die Automatisierung der Geschäftsprozesse eliminiert manuelle Aufgaben und mehrfache Freigabezyklen.

Weniger manuelle Eingriffe führen zu erheblichen Einsparungen im Backoffice und erhöhen die operative Reaktionsfähigkeit, was Fehler minimiert und die Kundenzufriedenheit steigert.

Tokenisierung finanzieller Assets

Die Möglichkeit, reale Vermögenswerte (Anleihen, Wertpapiere, Fondsanteile) in Tokens zu fragmentieren, eröffnet einem breiteren Investorenkreis Zugang. Finanzielle und geografische Barrieren fallen, neue Ertragsquellen entstehen.

Tokenisierung vereinfacht zudem den Emissionsprozess, indem Smart Contracts Compliance und Distribution automatisieren. Ausgabe- und Verwaltungskosten werden dadurch drastisch reduziert.

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Entstehende Anwendungen antizipieren: NFTs, Metaversum und regenerative Finanzen

Die Verwahrung von NFTs, die Präsenz im Metaversum und regenerative Finanzierungsmodelle (ReFi) bieten sofortige Handlungsspielräume, um Generation Z und Alpha anzusprechen. Diese neuen Welten ermöglichen eine bereicherte Kundenbeziehung und sind auf nachhaltige Werte ausgerichtet.

Verwahrung von NFTs

Ein sicherer Custody-Service für Non-Fungible Tokens trifft auf steigende Nachfrage seitens Profis und Sammlern. Banken können so vom Wachstum des Marktes für digitale Unique Assets profitieren.

Eine dedizierte Benutzeroberfläche in Kombination mit Versicherungsgarantien stärkt das Vertrauen und positioniert die Bank als Referenzakteur in diesem innovativen Segment.

Beispiel: Eine Institution entwickelte einen digitalen Tresor für NFTs, der vollständige Transaktionsnachvollziehbarkeit gewährleistet. Die Initiative bewies, dass Banken als vertrauenswürdiger Wächter in der künstlerischen und kulturellen On-Chain-Welt agieren können.

Präsenz im Metaversum

Virtuelle Räume bieten neue Kontaktpunkte, um junge Generationen zu erreichen. Fintechs und Banken können dort Konferenzen, Investment-Simulationen oder interaktive Events ohne geografische Einschränkungen veranstalten.

Regenerative Finanzwirtschaft (ReFi)

Die Tokenisierung von CO₂-Kompensationseinheiten oder nachhaltigen Projekten ermöglicht es Kunden, direkt an nachprüfbaren ESG-Initiativen on-chain teilzunehmen. Jede Transaktion garantiert eine unveränderbare Nachverfolgbarkeit der Umweltverpflichtungen.

Finanzprodukte auf Blockchain-Basis, die positive Umweltwirkung erzielen, stärken die Glaubwürdigkeit der Nachhaltigkeitsstrategie der Bank und schaffen neue Anreize für verantwortungsbewusste Investoren.

Kundenbindung stärken und ein hybrides Finanzökosystem aufbauen

Blockchain-basierte Loyalitätsprogramme und die Vorbereitung auf eine Multi-Chain-Zukunft festigen das Innovationsimage und die langfristige Resilienz. Proaktive Regulierungshandhabung und technologische Partnerschaften sichern den Fortbestand dieser Transformation.

Blockchain-basierte Loyalitätsprogramme

Punkteprogramme, die in auf verschiedenen Plattformen handelbare Tokens umgewandelt werden, bereichern das Kundenerlebnis. Die Nachverfolgbarkeit ermöglicht die Überprüfung von Herkunft und Verwendung der Prämien, was Transparenz und Personalisierung erhöht.

Exklusive Vorteile wie Vorabzugang zu neuen Produkten können als Privilege-NFTs realisiert werden und steigern Engagement und Kundenbindung.

Beispiel: Eine Bankgenossenschaft führte ein Belohnungsprogramm auf Basis von ERC-20-Tokens ein. Die Lösung erzielte eine 30 % höhere Einlösung der Prämien im Vergleich zu einem klassischen System und bot volle Transparenz über die Customer Journey.

Ein Multi-Chain-Ökosystem gestalten

Für eine Zukunft, in der Werte über mehrere Blockchains transferiert werden, müssen Inter-Netzwerk-Brücken (Bridges) und Interoperabilitätsstandards implementiert werden. Banken müssen dabei den nahtlosen Transfer und die Datenkonsistenz sicherstellen.

Dieser hybride Ansatz, der öffentliche und private Netzwerke kombiniert, bietet Flexibilität und Sicherheit und vermeidet Abhängigkeiten von einzelnen Technologien oder Anbietern.

Regulierung und technologische Partnerschaften managen

Die Einführung des europäischen MiCA-Rahmens und spezifische Regulierungen in der Schweiz verlangen, dass Banken Compliance bereits im Design ihrer Web3-Services verankern. Smart Contracts müssen native KYC/AML-Mechanismen enthalten, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen.

Die Zusammenarbeit mit Blockchain-Konsortien, spezialisierten Fintechs und Open-Source-Anbietern sichert Zugang zu Best Practices und eine schnelle Anpassung an gesetzliche Neuerungen.

Ihre Web3-Transformation in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln

Web3 bietet eine einmalige Gelegenheit, neue Ertragsquellen zu erschließen, interne Abläufe zu modernisieren und das nachhaltige Engagement Ihrer Institution glaubwürdig zu untermauern. Die sieben vorgestellten Hebel ermöglichen sofortiges Handeln und bereiten gleichzeitig ein hybrides, sicheres und skalierbares Finanzökosystem vor.

Egal auf welchem Reifegrad Sie sich befinden: Sie sind in dieser Transformation nicht allein. Unsere Expert:innen unterstützen Sie bei der Identifizierung prioritärer Anwendungsfälle, dem Aufbau modularer Architekturen und der proaktiven Regulierungshandhabung. Starten Sie noch heute Ihre Web3-Strategie und seien Sie bereit, das Wachstum von morgen zu sichern.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten

Im Zeitalter der beschleunigten Digitalisierung revolutioniert das Modell Banking as a Service (BaaS) die Art und Weise, wie Banken agieren und mit ihren Kunden interagieren. Indem sie ihre bankenseitige Infrastruktur über White-Label-APIs öffnen, verwandeln sich Finanzinstitute in Technologieplattformen, die dort Finanzdienstleistungen bereitstellen, wo Bedarf besteht.

Dieser Wandel markiert den Übergang von einem produktzentrierten Ansatz hin zu einer Strategie, die auf Benutzererfahrung und sektorübergreifender Zusammenarbeit basiert. Für IT- und Fachentscheider ist das Verständnis dieses Paradigmas essenziell, um die Chancen der integrierten Finanzdienstleistung zu nutzen und im sich wandelnden Ökosystem wettbewerbsfähig zu bleiben.

Definition und Funktionsweise von Banking as a Service

BaaS bedeutet, Bankdienstleistungen (Konten, Zahlungen, Karten, Kredite) über APIs ohne sichtbares Branding bereitzustellen. Diese White-Label-Infrastruktur ermöglicht es nicht-banklichen Akteuren, Finanzservices direkt in ihre Angebote zu integrieren.

White-Label-Architektur und APIs

Das Herzstück von BaaS ist eine robuste, modulare digitale Bankplattform, die von einem zugelassenen Institut gehostet und gewartet wird. Sie stellt REST- oder SOAP-Endpoints zur Verfügung, die die Integration von Finanzdienstleistungen vereinfachen, und erfüllt dabei höchste Sicherheits- und Compliance-Standards.

Jede API ist skalierbar und interoperabel konzipiert: Onboarding/KYC, Kontoeröffnung, Verwaltung elektronischer Wallets, Auslösung und Autorisierung von Zahlungen oder Karten, Transaktionsüberwachung in Echtzeit. Sämtliche Datenströme werden verschlüsselt und via OAuth2 oder Zertifikaten authentifiziert, um Vertraulichkeit und Integrität zu gewährleisten.

Eine klare API-Governance und gut dokumentierte Servicekataloge erleichtern den Entwicklerteams die Nutzung. Banken setzen häufig auf Developer-Portale mit Sandbox-Umgebungen, technischen Guides und dediziertem Support, um die Implementierung zu beschleunigen und Reibungsverluste zu minimieren.

Integration durch nicht-bankliche Akteure

BaaS ebnet den Weg für integrierte Finanzdienstleistungen, bei denen Einzelhändler, SaaS-Plattformen, Versorgungsunternehmen oder Mobilitätsanbieter Finanzservices ohne eigene Banklizenz anbieten. Diese Partner agieren als Frontend-Vermittler, erweitern ihren Mehrwert und binden Nutzer durch kontextualisierte, personalisierte Finanzangebote.

Beispielsweise kann ein E-Commerce-Anbieter auf seiner Produktseite Ratenfinanzierungen anbieten oder ein elektronisches Wallet in sein Kundenbindungsprogramm integrieren.

Der BaaS-Ansatz fördert die Verteilung von Finanzprodukten über unkonventionelle Kanäle, erweitert die Reichweite der Banken und stärkt die Kundenbindung durch nahtlose, konsistente Nutzererlebnisse – ohne Brüche zwischen Partnerplattform und zugrunde liegendem Bankensystem.

Warum BaaS für traditionelle Banken attraktiv ist

Im Wettbewerb mit Neobanken und Big Techs erkennen traditionelle Institute im BaaS eine Chance, ihre Systeme zu modernisieren und gleichzeitig neue Erlösquellen zu erschließen. Das Modell reduziert drastisch die Kundengewinnungskosten und erschließt über Partnerschaften neue Märkte.

Reduzierung der Kundengewinnungskosten

Die Kosten für die Akquisition eines Kunden über einen BaaS-Kanal sinken oft von 100–200 USD auf 5–35 USD, da die Bewerbung der Finanzdienstleistungen auf etablierten und vertrauten Marken aufbaut. Die Banken können zielgerichtete Angebote einführen, ohne alle Marketing- und Technologiekosten selbst zu tragen.

Die Partner übernehmen Kommunikation, Kundenservice und Vertrieb, während sich die Bank auf Serviceoptimierung und operative Steuerung konzentriert. Diese Arbeitsteilung verkürzt die Time-to-Market und verbessert den ROI digitaler Projekte.

Langfristig trägt BaaS zu einer höheren Profitabilität im Bankensektor bei, selbst bei Transaktionen mit geringem Einzelwert, indem Investitionen im Frontend minimiert und die durch das Ökosystem generierten Volumina genutzt werden.

Innovationsbeschleunigung trotz Altsystemen

Traditionelle Institute stoßen oft an die Grenzen ihrer starren Kernbanksysteme, was neue Funktionserweiterungen verzögert. BaaS fungiert als Abstraktionsschicht, die das Altsystem schützt und gleichzeitig Raum für agile Experimente schafft.

IT-Teams können neue APIs implementieren, Drittanbieter-Services (Scoring, KI, Open Data) integrieren und Angebote in Wochen statt Monaten testen. Schnelles Feedback von Partnern und Endkunden ermöglicht Anpassungen vor einem großflächigen Rollout.

Dieses Modell fördert eine Kultur des „fail fast, learn fast“, bei der Innovationen an tatsächlicher Nutzung und Kundenzufriedenheit gemessen werden und nicht an langwierigen internen Projektzyklen.

Zugang zu neuen Märkten durch Ökosystemlogik

Durch die Integration in B2B2C-Plattformen erreichen Banken geografisch und sektoral neue Zielgruppen, ohne Filialnetze aufzubauen. Sie kooperieren mit lokalen Anbietern, spezialisierten FinTechs oder Marktplätzen, um Nischenmärkte oder unterversorgte Regionen zu erschließen. In Zeiten, in denen Open Banking den Zugang zu Finanzdaten demokratisiert, können Banken wertschöpfende Services auf Basis prädiktiver Analysen und Personalisierung anbieten.

Diese „Embedded Finance“-Strategie ermöglicht es, an jeder vom Partner initiierten Transaktion zu verdienen, ohne unverhältnismäßige Fixkosten zu verursachen.

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Schlüsselvorteile von BaaS für Banken und Partner

BaaS beschleunigt Innovationszyklen und verbessert die Customer Experience durch native, nahtlose Finanzservices. Gleichzeitig steigert es die Wettbewerbsfähigkeit dank modularer und skalierbarer Architekturen.

Schnellere Innovation und verkürzte Time-to-Market

Die BaaS-APIs sind darauf ausgelegt, Bankfunktionen rasch bereitzustellen: Kontoeröffnung, automatisierte KYC, Ausgabe virtueller oder physischer Karten. Banken erhalten ein gebrauchsfertiges „Development Kit“, das Konzeption und Integration verkürzt.

Jede neue Dienstleistung kann zunächst mit ausgewählten Partnern getestet werden, bevor sie industrialisiert wird. Die gewonnenen Erkenntnisse steuern die Produktentwicklung und sichern eine passgenaue Umsetzung von Fach- und Regulatorikanforderungen.

Dieser Innovationsrhythmus stärkt das Markenimage und erzeugt einen positiven Kreislauf: Jeder neue Use Case erhöht die Glaubwürdigkeit der BaaS-Plattform und zieht weitere Partner an.

Verbesserte Customer Experience durch nahtlose Integration

Indem Finanzdienstleistungen direkt in Kauf- oder Nutzungsprozesse eingebettet werden, eliminiert BaaS Kanalbrüche. Kunden können Kredite beantragen, Einkäufe bezahlen oder ihr Wallet verwalten, ohne die App eines Retailers oder eines spezialisierten SaaS zu verlassen.

Die Personalisierung basiert auf Verhaltensdaten des Partners und der Transaktionshistorie der Bank und liefert kontextbezogene, wertstiftende Angebote und Benachrichtigungen. So entsteht ein konsistentes, abbrucharmes Nutzererlebnis.

Die Optimierung der UX trägt zu höheren Conversion-Raten, gesteigerter Kundenzufriedenheit und ‑bindung bei und entlastet gleichzeitig herkömmliche Supportkanäle.

Höhere Wettbewerbsfähigkeit und B2B2C-Expansion

Das B2B2C-Modell ermöglicht Kosten- und Infrastrukturpartnerschaften. Banken teilen Investitionen mit Partnern, behalten aber die Kontrolle über Bankprozesse und sensible Daten.

Modulare Services lassen sich zu maßgeschneiderten Bundles für verschiedene Zielgruppen oder Branchen zusammenstellen und maximieren den Ertrag jedes Projekts. Gleichzeitig garantiert die Cloud-Skalierbarkeit schnelle Lastanpassungen ohne technische Engpässe.

Ein SaaS-Anbieter aus der Versicherungsbranche integrierte etwa ein Modul für Ratenzahlungen und Finanzschadensmanagement, steigerte sein Transaktionsvolumen um 30 % und verbesserte die Kundenbindung – dank schlanker Frontend-Prozesse und einer verlässlichen Backend-Finanzlösung.

Herausforderungen und Entwicklungsperspektiven

Die Einführung eines BaaS-Modells erfordert strikte Sicherheits-, Compliance- und Integrationsstandards, um Vertrauen und Servicekontinuität zu gewährleisten. Zudem müssen Banken ihr Marken- und Kundenbeziehungsmanagement überdenken.

Sicherheit und regulatorische Compliance

BaaS umfasst die Echtzeitverarbeitung sensibler Daten: Persönliche Informationen, Finanztransaktionen, Bonitätsscores. Jeder API-Aufruf muss GDPR, PSD2, KYC und AML-Vorgaben erfüllen und Authentizität sowie Integrität sicherstellen.

Institute benötigen Überwachungs- und Anomalieerkennungssysteme, Incident-Management und End-to-End-Verschlüsselung. API-Logs, regelmäßige Audits und Penetrationstests sind unverzichtbar, um die Systemrobustheit zu belegen.

Die Zusammenarbeit mit sicherheitsbewussten Partnern stärkt die Resilienz des gesamten BaaS-Ökosystems, erfordert aber klare Governance-Strukturen und strikte Service Level Agreements für jeden bereitgestellten Service.

Technische Integration und Kundenbeziehung

Die Kompatibilität von BaaS-APIs mit bestehenden Legacy- oder Middleware-Systemen stellt eine große Herausforderung dar. Banken müssen häufig Module anpassen oder migrieren, um eine reibungslose Interoperabilität ohne Produktionsunterbrechungen zu gewährleisten.

Zudem wird das Kundenbeziehungsmanagement komplexer: Das Frontend des Partners sammelt die Nutzererfahrung, während die Bank als regulatorischer Garant agiert. Markenstrategie und Differenzierung sind neu zu justieren, um eine Verwässerung des Bankimages zu vermeiden.

Zukunft der Bankmarken und Tech-First-Auftritt

„Banking is necessary, banks are not“, wie Bill Gates einst sagte. Banken müssen sich zu offenen digitalen Infrastrukturen wandeln und auf Daten sowie künstliche Intelligenz setzen, um proaktive und personalisierte Services zu bieten.

Die Entwicklung von Super-Apps oder integrierten Service-Suites, die Finanzfunktionen, Shopping und Mobilitätsdienste vereinen, ist ein Hebel gegen die Disintermediation durch GAFA oder Neobanken. Solche Plattformen liefern kontinuierlich Mehrwert durch kontextbezogene Empfehlungen, basierend auf Echtzeitdatenanalyse.

Schließlich sollten Banken eine Open-Source- und Microservice-Architektur verfolgen, um Skalierbarkeit, Agilität und Unabhängigkeit von proprietären Anbieterlösungen zu gewährleisten – ohne die bewährten Vertrauens- und Regulierungsstärken zu verlieren.

Ihr neues Bankenpositionierung im digitalen Ökosystem

Banking as a Service bedeutet nicht das Aus für Banken, sondern ihre Wiedergeburt als vertrauenswürdige Infrastruktur im Zentrum nahtloser digitaler Ökosysteme. Durch das Öffnen von APIs, konsequente Sicherheit und eine „Platform-First“-Kultur können Banken Innovationen vorantreiben, Kundenerlebnisse optimieren und neue Segmente erschließen.

Unsere Edana-Experten unterstützen Finanzinstitute bei der Definition ihrer BaaS-Strategie, der Implementierung modularer Open-Source-Architekturen und der Steuerung von Compliance- und Performance-Herausforderungen. Gemeinsam verwandeln wir Ihre digitale Vision in nachhaltige Wettbewerbsvorteile.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten

Die digitale Transformation stellt traditionelle Banken heute vor große Herausforderungen, insbesondere in der DACH-Region, wo agile Neobanken und automatisierte Investmentplattformen boomen. Fragmentierte IT-Systeme und veraltete Prozesse bremsen nach wie vor ihre Innovationskraft und die Fähigkeit, ein nahtloses Kundenerlebnis zu bieten.

Dennoch zeigen Schweizer Institute, dass eine IT-Strategie mit Plattformfokus, agiler Kultur, KI und Automatisierung einen Bankbetrieb in ein echtes Technologieunternehmen verwandeln kann. Statt IT als reines Kosten­zentrum zu betrachten, gilt es sie zum Hebel für Wachstum und Innovation zu machen. Dieser Beitrag stellt vier zentrale Handlungsfelder vor, um diese Transformation erfolgreich zu gestalten und im Software-Zeitalter zu prosperieren.

Offene und vernetzte Plattform einführen

Eine offene Bankplattform erleichtert die Integration von Partnern und die Erschließung neuer Services. Sie rückt Interoperabilität und Innovation in den Mittelpunkt Ihres IT-Ökosystems.

API-Management und Open Banking

APIs spielen eine zentrale Rolle bei der Öffnung von Finanzdienstleistungen. Indem standardisierte Schnittstellen bereitgestellt werden, kann eine Bank FinTechs, Versicherer und Zahlungsdienstleister zusammenbringen, um ihr Angebot für Kunden zu erweitern. Diese Vernetzung schafft ein Netzwerk wertschöpfender Services, ohne das Kernsystem zu belasten.

Der Aufbau einer robusten, sicheren und gut governeten API-Schicht gewährleistet kontrollierten Zugriff auf Daten und Transaktionen. So lassen sich regulatorische Anforderungen einhalten und gleichzeitig die Agilität für schnelle Partnerschaften fördern. Der API-first-Ansatz untermauert dieses Prinzip, indem Schnittstellen in den Mittelpunkt der Architektur rücken.

Eine mittelgroße Schweizer Bank implementierte einen API-Katalog für Zahlungs- und Kreditservices. Dieses Beispiel zeigt, dass eine zentrale Governance in Kombination mit einer Monitoring-Plattform die Implementierungsdauer für Drittintegrationen um 40 % verkürzte und zugleich Nachvollziehbarkeit und Compliance sicherstellte.

Ökosystem aus FinTech-Partnern

Über APIs hinaus ermöglicht der Aufbau eines FinTech-Partnernetzwerks, differenzierte Services anzubieten, ohne jede Lösung selbst entwickeln zu müssen. Das Marktplatz-Modell oder die „Bankarisierung Dritter“ erhöht die Flexibilität des Angebots und senkt die Markteintrittskosten.

Diese Strategie erfordert eine modulare Plattform, die externe Microservices dynamisch laden, konfigurieren und sicher ausführen kann. Die IT-Architektur muss dafür ausgelegt sein, Services unterschiedlicher Anbieter nahtlos zu orchestrieren.

Eine kantonale Schweizer Bank arbeitet seit zwei Jahren mit mehreren FinTech-Startups auf einem Marktplatz für Kredite und Versicherungen zusammen. Das Beispiel belegt, dass ein gemeinsames Daten­referenzmodell und eine Sandbox-Plattform Innovationszyklen beschleunigen und die Anzahl neuer Services in Produktion verdreifachen können.

Modulare Infrastruktur und Hybrid-Cloud

Eine modulare Infrastruktur – basierend auf Microservices, Containern und Serverless-Funktionen – erlaubt die Skalierung einzelner Komponenten je nach tatsächlicher Auslastung. So optimieren Sie Kosten und Performance und erhöhen zugleich die Resilienz.

Der Einsatz einer Hybrid-Cloud, die lokale Rechenzentren mit Hyperscaler-Anbietern kombiniert, bietet maximale Flexibilität, ohne auf Datenhoheit zu verzichten. Ein schrittweiser Rollout via CI/CD-Pipelines gewährleistet fortlaufende Qualitätssicherung.

Ein Schweizer Finanzinstitut hat sein Core-Banking in entkoppelte Microservices zerlegt. Dank dieser Modularität konnten 60 % der Workloads in eine Public Cloud migriert werden, während 95 % der Transaktionen eine Latenz unter 100 ms behielten.

Eine agile und kollaborative Kultur fördern

Eine agile Kultur schafft Nähe zwischen IT und Fachbereichen, verkürzt Time-to-Market und steigert die interne Zufriedenheit. Autonome Teams fördern Kreativität und Reaktionsfähigkeit.

Agile, bereichsübergreifende Methoden

Der Einsatz agiler Frameworks – Scrum, Kanban oder SAFe – formt multidisziplinäre Teams, die in kurzen Sprints mit klaren Zielen arbeiten. So lassen sich Entwicklungszyklen verkürzen und frühzeitig Feedback aus den Fachbereichen einholen.

In den IT-Abteilungen fördern autonome Squads die Identifikation mit den Business-Zielen. Jedes Team verantwortet den kompletten Lebenszyklus eines Services – von der Konzeption bis zum Betrieb – was die Qualität steigert und die Verantwortlichkeit jedes Einzelnen stärkt.

Eine Schweizer Privatbank bildete drei Squads zur Digitalisierung der Kundenportale. Das Beispiel zeigt, dass sich die Lieferzeit neuer Features von acht auf zwei Wochen verkürzte, bei gleichbleibender 100 %iger regulatorischer Konformität.

Co-Creation und Design Thinking

Die Einbindung von Endnutzern und Fach­stakeholdern von Anfang an erhöht die Relevanz der entwickelten Funktionen. Design-Thinking-Workshops fördern Kreativität und stimmen die IT auf operative Prioritäten ab.

Kundenerfahrungs­reisen, Prototyping und iterative Testphasen sorgen dafür, dass das Endprodukt den tatsächlichen Bedürfnissen entspricht. Diese Vorgehensweise reduziert Nacharbeiten und nutzlose Entwicklungen.

In einem Projekt zur mobilen Zahlungsabwicklung führte eine Schweizer Bank zehn kollaborative Workshops mit Beratern und Pilotkunden durch. Die frühen Nutzer­feedbacks verringerten nach dem Launch die Anpassungs­aufwände um 30 %.

Team-Autonomie und kontinuierliche Weiterbildung

Die Weiterentwicklung der Mitarbeitenden ist essenziell für die digitale Transformation. Kontinuierliches Lernen – interne Schulungen, Hackathons, Zertifikate – fördert Engagement und sichert die Verankerung neuer Praktiken.

Communities of Practice innerhalb der Organisation ermöglichen den Austausch von Erfahrungen und Best Practices zu Architektur, Sicherheit oder UX. Solche regelmäßigen Treffen stärken den Zusammenhalt und verbreiten die agile Kultur unter allen Teams.

Eine Schweizer Finanzinstitution startete ein internes Zertifizierungsprogramm für DevOps und Cloud. 80 % der Teilnehmenden setzten die erworbenen Kenntnisse in realen Projekten ein und senkten so die Produktionsvorfälle um 45 %.

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KI und fortgeschrittene Analytik nutzen

KI und Advanced Analytics ermöglichen prädiktive und kontextbezogene Finanzservices. Personalisierung steigert die Kundenzufriedenheit und den Mehrwert.

Echtzeit-Kundenprofiling

Die Analyse von Navigations-, Transaktions- und Interaktionsdaten in Echtzeit erlaubt die sofortige Anpassung des Angebots an individuelle Profile. Kontextbezogene Empfehlungen – Produkte, Services oder Alerts – erhöhen das Engagement.

Ein zentrales Data Lake und Streaming-Pipelines stellen eine einheitliche Kunden­sicht sicher. Echtzeit-Scoring-Algorithmen speisen CRM und digitale Kanäle und garantieren ein konsistentes Omnichannel-Erlebnis.

Eine Schweizer Vermögensverwaltung implementierte einen Streaming-Profiling-Motor für Online-Kunden. Das Beispiel zeigt, dass die Öffnungsrate der Servicevorschläge um 25 % stieg und die Abwanderung innerhalb von sechs Monaten um 15 % sank.

Prädikatives Scoring und Risikoprävention

Modelle des maschinellen Lernens auf Basis von Kredit- und Transaktionshistorien erhöhen die Genauigkeit von Kreditentscheidungen. Prädikatives Scoring antizipiert Ausfallrisiken und optimiert das Portfoliomanagement.

Die Einbindung externer Daten – Social Media, Wirtschaftsindikatoren, Zahlungsdaten – verfeinert die Modelle zusätzlich. Eine robuste Governance gewährleistet Transparenz und Konformität mit DSGVO und MiFID.

Eine kantonale Schweizer Bank führte ein prädiktives Scoring-Tool für KMU-Kredite ein. Das Beispiel zeigt 20 % weniger Kreditausfälle und 30 % mehr bewilligte Anträge bei gleichbleibend kontrolliertem Risiko.

Kundenprozesse und persönliche Interaktion automatisieren

Gezielte Automatisierung reduziert repetitive Aufgaben und beschleunigt Fachprozesse. So bleibt mehr Zeit für wertschöpfende menschliche Interaktionen.

Automatisierung der Anfragebearbeitung

Die Automatisierung von KYC-Prozessen, Kreditanfragen oder komplexen Überweisungen erfolgt über orchestrierte Workflows und Regel-Engines. Standardisierte Abläufe minimieren Fehler und verkürzen Validierungszyklen.

Die Kombination aus OCR, RPA und sicheren APIs ermöglicht eine durchgängige Automatisierung von Dokumenten- und Kontoauszugs-Verarbeitung bei lückenloser Nachverfolgbarkeit und Auditfähigkeit.

Eine Schweizer Bank implementierte einen automatisierten Prozess für Kreditkartenanträge. Das Beispiel zeigt, dass die Bearbeitungsdauer von fünf Arbeitstagen auf zwei Stunden sank und die Kundenzufriedenheit um 35 % stieg.

Robotic Process Automation für das Backoffice

Der Einsatz von Software-Robotern für wiederkehrende Aufgaben – Transaktionsreconciliation, regulatorische Reportings, Datenpflege – steigert die Zuverlässigkeit und senkt die Betriebskosten.

Zentrales Robotermanagement mit kontinuierlichem Monitoring ermöglicht schnelle Anpassungen der Skripte und minimiert den Wartungsaufwand.

Eine Schweizer Vermögensverwaltungsinstitution automatisierte die monatliche Konsolidierung von Portfolios. Das Beispiel zeigt eine Viertelierung des manuellen Aufwands und jährliche Einsparungen von 200 000 CHF.

Omnikanal-Orchestrierung

Die Orchestrierung von Chatbots, Beratern und Self-Service-Portalen stellt sicher, dass Kunden immer den passenden Kanal nutzen. Hybride Szenarien – Automatisierung mit Eskalation an einen Menschen – sichern die Servicequalität.

Eine zentrale Messaging-Plattform verbindet alle digitalen Kontaktpunkte. Automatisierte Skripte qualifizieren Anfragen vor und leiten komplexe Fälle an Experten weiter, sodass keine Informationsbrüche entstehen.

Eine regionale Schweizer Bank setzte diese Omnikanal-Orchestrierung um. Das Beispiel zeigt, dass 60 % der Konversationen ohne menschliche Eingriffe abgewickelt wurden und der Net Promoter Score um 12 Punkte innerhalb eines Jahres stieg.

IT als Wachstumstreiber etablieren

Die Einführung einer offenen Plattform, die Etablierung agiler Kultur, der Einsatz von KI und eine wohldosierte Automatisierung bilden die vier Säulen einer erfolgreichen IT-Transformation im Finanzsektor. Anhand konkreter Schweizer Anwendungsbeispiele zeigt sich, dass sich Innovation, operative Effizienz und Servicequalität gemeinsam realisieren lassen.

Häuser, die in diese strategischen Handlungsfelder investieren, werden nicht nur die Disruption überstehen, sondern die Standards im Banking neu definieren. Unsere Edana-Experten stehen Ihnen gerne zur Verfügung, um Ihre spezifischen Herausforderungen zu analysieren und Sie in diese neue technologische Ära zu begleiten.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten

Seit dem Aufkommen von Geldautomaten und mobilen Apps hat sich der Bankensektor technologisch ständig weiterentwickelt. Heute weicht das Wettrennen um Funktionen einer neuen Anforderung: der Nutzererfahrung (UX). Institute müssen nachweisen, dass ihre digitalen Abläufe nicht nur zuverlässig, sondern auch reibungslos, personalisiert und ansprechend sind. Ohne diese Ausrichtung leidet das Markenimage, und Kunden wandern zu Neobanken oder Technologieriesen ab, die die UX in den Mittelpunkt ihres Angebots stellen. In diesem Artikel beleuchten wir, warum UX zum wichtigsten strategischen Hebel im Digitalbanking geworden ist und wie Banken diese Herausforderung meistern können, um neue Generationen zu gewinnen und das Vertrauen aller Nutzer zu stärken.

Das strategische Dilemma der Banken in Bezug auf die Nutzererfahrung

Traditionelle Banken müssen sich zwischen einer herausragenden digitalen Erfahrung oder einem erhöhten Risiko der Abwanderung entscheiden. Eine mangelhafte UX schwächt das Image und verschafft Neobanken einen Wettbewerbsvorteil.

Von der Technologie zum Erlebnis: die entscheidende Herausforderung

Lange beschränkte sich die Digitalisierung im Bankwesen darauf, zusätzliche Kanäle anzubieten: Website, Mobile App, Chatbot … Dieser Ansatz sichert die digitale Präsenz, garantiert jedoch nicht die Zufriedenheit. Heutzutage bewerten Kunden jede Interaktion nach den Kriterien Intuitivität, Geschwindigkeit und Kanal­konsistenz.

Diese Kriterien sind für die Kundenbindung entscheidend. Ein umständlicher Anmeldeprozess oder eine zeitraubende Authentifizierung reicht aus, um Kunden abzuschrecken, die sich dann einem Wettbewerber mit einem optimierten Ablauf zuwenden.

UX ist nicht länger nur ein Marketingvorteil, sondern ein umfassender Leistungsindikator. Sie beeinflusst nicht nur die Nutzung der Services, sondern auch die Wahrnehmung von Seriosität und Modernität einer Bank.

Von Neobanken und Tech-Giganten vorgegebene Standards

Akteure wie eine große, mittelgroße Kantonalbank in der Schweiz stellten fest, dass eine leichte Verzögerung beim Design mobiler Benachrichtigungen die Supportanfragen um 20 % ansteigen ließ. Dieser Fall zeigt, dass reibungslose Abläufe direkt zu operativer Effizienz führen.

Neobanken haben die Erwartungen neu definiert: klare Benutzeroberflächen, nahezu sofortige Validierungsprozesse und integrierten Support. Technologieriesen minimieren „Reibungspunkte“ und reduzieren wahrgenommene Komplexität auf ein Minimum.

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Banken ihre UX-Standards an diese neuen Maßstäbe anpassen und einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess etablieren, der Nutzerfeedback und iterative Tests integriert.

Image­risiken und geschäftliche Folgen

Eine schlechte digitale Erfahrung erzeugt Frustration und Misstrauen. Kritiken verbreiten sich schnell über soziale Medien und Bewertungsplattformen, was Reputation und institutionelles Vertrauen beeinträchtigt.

Finanziell bedeutet jeder verlorene Kunde nicht nur entgangene wiederkehrende Einnahmen, sondern auch höhere Akquisitionskosten, um diesen Verlust auszugleichen.

Darüber hinaus fördert ein angenehmer Banking-Prozess die Inanspruchnahme zusätzlicher Leistungen – Sparprodukte, Kredite, Beratung – und schafft so einen guten Umsatz- und Bindungskreislauf.

Die TikTok-Generation mit Gamification gewinnen

Junge Kundinnen und Kunden erwarten sofortige, spielerische und personalisierte Interaktionen. Gamification erweist sich als mächtiges Instrument, um sie langfristig zu binden.

Die Erwartungen der Generation Z verstehen

Unter 25-Jährige konsumieren Informationen über soziale Netzwerke und verlangen eine interaktive Erfahrung. Sie schätzen Schnelligkeit, Transparenz und den sozialen Aspekt jedes Services.

Diese Nutzer sind wenig empfänglich für lange Formulare oder Fachjargon. Sie bevorzugen Klarheit, Spontaneität und Echtzeit-Feedback.

Für Banken bedeutet das, Ton und Format der Oberflächen anzupassen: Mikro-Interaktionen, dynamische Visuals und kontextuelle Nachrichten steigern Aufmerksamkeit und Engagement.

Gamification als Engagement-Treiber

Eine experimentelle Schweizer Neobank hat einen animierten „Chat-Guide“ integriert, der bei der Kontoeröffnung Herausforderungen und virtuelle Belohnungen bietet. Dieser Ansatz steigerte die Anmeldeabschlussquote um 35 %, was zeigt, wie Gamification einen administrativen Schritt in ein spielerisches Erlebnis verwandeln kann.

Spielmechanismen – Punkte, Level, Abzeichen – motivieren zur Erkundung von Services und fördern die Treue. Sie erleichtern auch das Verständnis komplexer Produkte wie Sparpläne oder Kredite.

In Kombination mit personalisierten Empfehlungen schaffen Banken einen kontinuierlichen Dialog, steigern die Verweildauer in der App und die Nutzung neuer Funktionen.

Integration in die Customer Journey

Eine gelungene Gamification erfordert eine genaue Analyse der Schlüsselphasen der Customer Journey: Onboarding, Feature-Training, wiederkehrende Nutzung.

Dabei ist es entscheidend, den Schwierigkeitsgrad der Challenges und den Wert der Belohnungen so zu kalibrieren, dass ein Gleichgewicht zwischen Spaß und Nutzen gewahrt bleibt. Ein zu simples System verliert schnell an Reiz, ein zu komplexes entmutigt.

Schließlich sollte Gamification einem klaren Geschäftsziel dienen: Akquise, Aktivierung oder Retention. Eine bereichsübergreifende Governance, die UX-, Marketing- und Security-Teams zusammenbringt, sichert die Kohärenz des Ansatzes.

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Eine inklusive und barrierefreie Digitalbank gestalten

Barrierefreiheit ist kein Luxus mehr, sondern eine ethische und regulatorische Verpflichtung. Barrierefreies Design stärkt das Vertrauen und erweitert die Zielgruppe.

Normen und Regularien für Barrierefreiheit

Verschiedene internationale Richtlinien schreiben digitale Barrierefreiheitskriterien vor, darunter WCAG und eIDAS in Europa. Diese Standards sollen den Zugang für Menschen mit Behinderungen sicherstellen.

Die Einhaltung dieser Vorgaben mindert das Risiko von Sanktionen und demonstriert das gesellschaftliche Engagement der Bank. Gleichzeitig verbessert sie die Nutzererfahrung für alle Anwender.

Ein proaktiver Ansatz integriert Barrierefreiheit bereits in die Designphase, unterstützt durch regelmäßige Audits und automatisierte Prüf-Tools.

Tests mit Nutzern mit Behinderungen

Ein mittelgroßes Institut in der Westschweiz führte Co-Design-Workshops mit seh- und hörgeschädigten Nutzern durch. Diese Sitzungen deckten Probleme bei der Kennzeichnung von Buttons und unzureichende Kontraste auf, die anschließend in der Endversion behoben wurden.

Dieser Fall verdeutlicht die Bedeutung von realen Tests, um unerwartete Hürden aufzuspüren und die Usability zu optimieren.

Die Rückmeldungen dieser Nutzergruppen bilden die Grundlage interner Guidelines, die bei jeder Weiterentwicklung kontinuierlich Barrierefreiheit sicherstellen.

Vorteile einer universellen UX

Eine barrierefreie Oberfläche ist für alle klarer und einfacher: bessere Kontraste, konsistente Navigation, eindeutige Bezeichnungen. Diese Eigenschaften senken Abbruchraten und Supportanfragen.

Inklusion stärkt das Markenimage und verschafft einen Wettbewerbsvorteil, insbesondere bei Unternehmen mit einem Fokus auf Umwelt, Soziales und Unternehmensführung (ESG).

Schließlich führt die Investition in Barrierefreiheit zu operativen Einsparungen und erschließt neue Kundensegmente.

Personalisierung, Vertrauen und Entwicklung hin zur « Banking Experience »

Die intelligente und verantwortungsvolle Nutzung von Daten wird zum Schlüssel der Personalisierung, unter dem Aspekt von Sicherheit und Einwilligung. Ziel ist es, die Bank zum finanziellen Begleiter zu machen.

Informationssicherheit und Identitätsmanagement

Vertrauen beruht auf Datenschutz und robusten Authentifizierungsmechanismen. Mehrfaktor-Authentifizierung, Ende-zu-Ende-Verschlüsselung und fein granulierte Rollenverwaltung gewährleisten Vertraulichkeit.

Eine Schweizer Kantonalbankengruppe führte ein einheitliches Identitätsmanagement-System ein, das ein sicheres Single Sign-On für alle Services ermöglicht. Dieses Beispiel zeigt, wie Zentralisierung die Nutzererfahrung verbessert und gleichzeitig die Sicherheit erhöht.

Die Zugangsgovernance muss dynamisch sein, mit kontinuierlicher Überwachung und regelmäßigen Reviews, um interne und externe Risiken zu minimieren.

Open Banking auf Consent-Basis und Digital Twin

Open Banking eröffnet Möglichkeiten zur hochgradigen Personalisierung, vorausgesetzt, die explizite Einwilligung der Kunden wird eingehalten. Offene APIs ermöglichen die Integration externer Services, bei gleichzeitiger Kontrolle über die Datenhoheit.

Das Konzept des digitalen Zwillings im Banking besteht darin, ein virtuelles Abbild des Kundenprofils zu erstellen, um personalisierte Finanzszenarien zu simulieren, ohne Rohdaten zu exponieren. Eine Schweizer FinTech testete dieses Modell und bot auf Basis eines digitalen Zwillings Budgetprognosen an, was die Relevanz der Empfehlungen zeigte, ohne sensible Daten preiszugeben.

Dieser Ansatz stärkt das Vertrauen und fördert die Nutzung von Mehrwertdiensten, während die Privatsphäre gewahrt bleibt.

Hin zu einer emotionalen und interaktiven Erfahrung

Die « Banking Experience » umfasst emotionale Elemente: kontextuelle Benachrichtigungen, proaktive Tipps und Financial Storytelling. Ziel ist es, die Bank als vertrauenswürdigen Berater zu positionieren.

Adaptive Oberflächen mit KI passen Ton und Darstellung an das Kundenprofil an – didaktischer für Erstbanknutzer, prägnanter für erfahrene Profis.

Durch die Verbindung von fortgeschrittener UX und Datenanalyse können Banken Bedürfnisse antizipieren, relevante Angebote unterbreiten und eine nachhaltige Nähe in der digitalen Beziehung aufbauen.

Vom digitalen Bankangebot zur unverwechselbaren Banking-Erfahrung

Institute, die auf UX setzen, sichern sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil. Indem sie den Nutzer in den Mittelpunkt stellen – durch Gamification, Barrierefreiheit, Personalisierung und Sicherheit – erfüllen sie die Erwartungen neuer Generationen und stärken das Vertrauen aller Kundinnen und Kunden.

Dieser Ansatz basiert auf modularen, Open-Source- und skalierbaren Lösungen, die an den jeweiligen Geschäftskontext angepasst sind. Reibungslose und inklusive Abläufe führen zu höherer Servicenutzung und stärkerer Kundenbindung.

Unsere Expertinnen und Experten stehen bereit, Ihre Institution bei der Definition und Umsetzung Ihrer UX-Strategie zu begleiten, um jede Interaktion in eine Chance für Wachstum und Vertrauen zu verwandeln.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten