Data Driven 2021+: Case Deutsche Börse

von Katja Schmalen

Als international tätige Börsenorganisation und innovativer Marktinfrastrukturanbieter deckt die Gruppe Deutsche Börse mit ihren Produkten, Dienstleistungen und Technologien die gesamte Wertschöpfungskette im Finanzgeschäft ab. Ihre Geschäftsfelder umfassen das Angebot von Index- und Analyselösungen, den Handel und das Clearing (die Verrechnung) von Anlageinstrumenten, die Abwicklung und Verwahrung von Wertpapieren und anderen Finanzinstrumenten, das Sicherheiten- und Liquiditätsmanagement sowie Investment Fund Services. Darüber hinaus entwickelt die Gruppe moderne IT-Lösungen und bietet weltweit IT-Services.

Für die Entwicklung von neuen Services und Produkten mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz sind wir auf die Verwendung von skalierbaren Cloud-Infrastrukturen angewiesen. Um unsere z. T. sensitiven und regulierten Daten hierfür nutzen zu können, müssen diese Daten entsprechend anonymisiert bzw. aggregiert werden. Da die Daten wiederholt benötigt werden, müssen hierfür wiederholbare automatisierte Prozesse etabliert werden, um das Potenzial dieser neuen Technologien vollständig nutzbar zu machen. Gleichzeitig müssen die  Transformationsprozesse der Daten für Business-Nutzer nachvollziehbar und auch ohne technisches Fachwissen anpassbar bleiben sowie für Regulatoren entsprechend nachvollziehbar dokumentiert werden. Wie wir diese Herausforderung adressiert hat, lesen Sie in der Case Study.

Anbieter: Trifacta
Case Study: Deutsche Börse

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