IBM Banking and Financial Markets Data Warehouse ist eine Branchenlösung, die Geschäftsvokabularien, Data Warehouse-Designmodelle und Analysevorlagen bereitstellt. Mit den IBM Data Warehouse-Modellen für Banken und Finanzmärkte können Sie die Entwicklung von Data Architecture, Data Governance und Data Warehouse-Initiativen beschleunigen. Die Modelle bieten außerdem ein umfassendes, skalierbares und flexibles Framework für strategische Bankdateninitiativen.
Beschleunigt die Analyse- und Entwurfsphasen von Projekten unter Berücksichtigung von Vorschriften und Standards. Bietet sofort einsatzbereite Bausteine für Pflichten wie DSGVO, CCAR, CCPA und Basel II/III.
Ermöglicht die Konsolidierung, Verwaltung und Gestaltung von sauberen, aussagekräftigen Bank- und Finanzmarktdaten über mehrere Kanäle und Produkte hinweg.
Ermöglicht einen schrittweisen Ansatz für die integrierte Berichterstattung, wodurch Risiken reduziert und Entwicklungskosten minimiert werden können. Reduziert die Zeit für die Festlegung von Anforderungen und Anpassungsanforderungen.
Kundenorientierte Initiativen und umfassendes Beziehungsmanagement und -analyse sind für marktführende Finanzinstitute heute von zentraler Bedeutung. Die IBM Banking and Financial Markets Data Warehouse-Modelle verfügen über umfangreiche Inhalte, die die Merkmale, das Verhalten, die Interaktionen, die Beziehungen und den finanziellen Status von Kunden beschreiben, um die Datenaktivitäten des Kundenbeziehungsmanagements in Finanzinstituten zu unterstützen.
Angesichts des jüngsten Schwerpunkts auf langfristige Finanzierungsanforderungen für Liquiditätsrisiken enthält das IBM Banking and Financial Markets Data Warehouse V8.10 Glossar nun die spezifische Anpassung der grundlegenden Merkmale von Asset Liability Management (ALM) und Liquiditätsrisikoinformationen an das Glossarmodell. Auf diese Weise können Kunden die Beschreibung der Informationen, die für ALM- und Liquiditätsrisiklösungen erforderlich sind, isolieren und vereinheitlichen.
Die IBM Banking and Financial Markets Data Warehouse-Modelle unterstützen Analysefunktionen im Zahlungsbereich. Die Modelle enthalten ausführliche Beschreibungen der Zahlungselemente mit spezifischen analytischen Anforderungen zur Beschreibung der typischen Meldemuster für kommerzielle Zahlungen. Der Schwerpunkt liegt insbesondere auf dem gewerblichen Zahlungsverkehr; viele Aspekte der definierten analytischen Anforderungen sind jedoch auch für den Massenzahlungsverkehr relevant.
Der Foreign Account Tax Compliance Act (FATCA) wurde eingeführt, um zu verhindern, dass US-amerikanische Personen und Unternehmen der Einkommenssteuer entgehen, indem sie Vermögenswerte über ausländische Konten halten. Auf der Grundlage einer eingehenden Analyse des FATCA-Gesetzes, der zugehörigen Steuerformulare und der Dokumente zu den zwischenstaatlichen Vereinbarungen enthalten die IBM Banking and Financial Markets Data Warehouse-Modelle die kritischen Geschäftsdatenelemente, die in diesen Dokumenten enthalten sind.
Ein zuverlässiges Data-Warehouse-Modell ist der Schlüssel zu einer erfolgreichen Lösung für die Aggregation und Berichterstattung von Risikodaten. Das Modell muss umfassend sein, um alle Risikoaspekte des Finanzinstituts abzudecken und gleichzeitig die Anpassungsfähigkeit an lokale aufsichtsrechtliche und langfristige regulatorische Änderungen zu ermöglichen. Die IBM Banking and Financial Data Warehouse-Modelle wurden entwickelt, um eine konsolidierte Unternehmensrisikolösung zu unterstützen, die alle Aspekte der Risikodaten von Kredit-, Markt-, Liquiditäts- und operationellen Risiken umfasst.
IBM Banking and Financial Markets Data Warehouse stellt ein branchenspezifisches Vokabular zur Verfügung, das bei der Ermittlung und Verwaltung von Datenschutzdaten helfen kann. Sie enthält KPI-Vorlagen für aufsichtsrechtliche Meldeverfahren sowie eine Hierarchie der Terminologie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und des California Consumer Privacy Act (CCPA). Das Glossar und die zugrundeliegenden Data-Warehouse-Modelle tragen dazu bei, dass die Unternehmensdatenarchitektur die notwendigen Datenartefakte bereitstellen kann, um über Datenschutzprobleme zu berichten und zu bestimmen, welche personenbezogenen Datentypen benötigt werden.
Vordefinierte finanzdienstleistungsspezifische Vokabulare, Workflows, Aktivitäten und Dienste, Schnittstellen und Komponenten, die bei der Analyse und dem Entwurf von Geschäftsprozessmanagement und serviceorientierten Architekturen helfen können.
Vordefinierte versicherungsspezifische Vokabulare, KPIs und Datenstrukturen, die zur Beschleunigung von Enterprise Governance- und Analyseprojekten beitragen können.
Vordefinierte energie- und versorgungsspezifische Vokabulare, KPIs und Datenstrukturen, die zur Beschleunigung von Enterprise Governance- und Analyseprojekten beitragen können.
Vordefinierte Vokabulare, KPIs und Datenstrukturen für das Gesundheitswesen, die zur Beschleunigung von Enterprise-Governance- und Analyseprojekten beitragen können.