Wie gehen FinTech-Aggregatoren mit unterschiedlichen Datenformaten und -standards um?
- Herausforderungen durch heterogene Datenquellen
- Technische Maßnahmen zur Datenintegration
- Einsatz von Standardisierungen und Ontologien
- Automatisierung und Machine Learning im Umgang mit Datenvielfalt
- Bedeutung einer zentralen Datenplattform
- Fazit
Herausforderungen durch heterogene Datenquellen
FinTech-Aggregatoren erhalten Daten aus einer Vielzahl von Quellen, darunter Banken, Zahlungsdienstleister, Finanzplattformen und andere Drittanbieter. Diese Quellen verwenden oftmals verschiedene Datenformate, Protokolle und Standards, die sich in Struktur, Semantik und technischem Format stark unterscheiden können. Zu den verwendeten Formaten gehören beispielsweise XML, JSON, CSV oder proprietäre Formate, während sich bei den Standards Schnittstellen wie PSD2-APIs, OFX, MT940 oder Open Banking APIs mit unterschiedlichen Spezifikationen finden. Diese Vielfalt führt zu einer sehr komplexen Ausgangslage, die es zu harmonisieren gilt, um eine einheitliche und nutzbare Datenbasis für Endanwender zu schaffen.
Technische Maßnahmen zur Datenintegration
Um mit dieser Heterogenität umzugehen, setzen FinTech-Aggregatoren häufig auf eine mehrschichtige Architektur. Zunächst kommt eine sogenannte Adapter-Schicht zum Einsatz, die für jede Datenquelle spezifische Schnittstellen entwickelt. Diese Adapter übersetzen proprietäre oder native Datenformate in ein intermediäres, standardisiertes Format. Dabei werden auch technische Protokolle wie REST, SOAP oder FTP berücksichtigt. Anschließend sorgt eine Normalisierungsschicht dafür, dass die Daten semantisch vereinheitlicht werden. Diese Schicht analysiert und konvertiert die Rohdaten in ein einheitliches Datenmodell, das eine konsistente Verarbeitung und Analyse ermöglicht.
Einsatz von Standardisierungen und Ontologien
Neben technischen Transformationsprozessen nutzen FinTech-Aggregatoren zunehmend branchenweite Standards und Ontologien, um semantische Interoperabilität sicherzustellen. Standards wie den ISO 20022 für Finanznachrichten oder Open Banking APIs werden als Grundlage herangezogen, um eine gemeinsame Sprache zwischen verschiedenen Anbietern zu etablieren. Darüber hinaus betreiben Aggregatoren häufig eigene Datenmodelle, die cross-sektorale Finanzinformationen abbilden und flexibel durch Mapping-Tabellen erweitert werden können. Semantische Technologien wie Taxonomien oder Ontologien helfen dabei, begriffliche Unterschiede zwischen Quellen zu überbrücken und dadurch die Datenqualität und -konsistenz zu erhöhen.
Automatisierung und Machine Learning im Umgang mit Datenvielfalt
Um die fortwährende Integration neuer Datenquellen zu bewältigen, setzen moderne FinTech-Aggregatoren auch auf automatisierte Verfahren. Machine Learning kann dabei helfen, unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten zu klassifizieren, fehlende Informationen zu ergänzen und Inkonsistenzen zu erkennen. So lassen sich selbst bei unbekannten oder sich ändernden Datenformaten automatisierte Extraktions- und Transformationsprozesse realisieren. Dadurch wird auch die Skalierbarkeit des Systems erhöht, da weniger manuelle Nacharbeiten erforderlich sind und neue Integrationen schneller umgesetzt werden können.
Bedeutung einer zentralen Datenplattform
Zur effizienten Verwaltung der verschiedenen Datenformate und -standards betreiben die meisten FinTech-Aggregatoren eine zentrale Datenplattform, die als Single Source of Truth fungiert. Diese Plattform verwaltet nicht nur die transformierten und konsolidierten Daten, sondern stellt auch APIs bereit, über die Partner und Endkunden einheitliche, standardisierte Informationen abrufen können. Dadurch wird die Komplexität für die Nutzer deutlich reduziert, während zugleich höchste Datenqualität, Sicherheit und Compliance mit regulatorischen Vorgaben gewährleistet sind.
Fazit
FinTech-Aggregatoren begegnen der Herausforderung unterschiedlicher Datenformate und -standards durch eine Kombination aus technischer Adapterentwicklung, semantischer Normalisierung, Nutzung von Branchenstandards sowie Automatisierung durch Machine Learning. Durch eine zentrale und standardisierte Datenplattform schaffen sie eine einheitliche und zuverlässige Datenbasis, die vielfältige Finanzdatenquellen integriert und für Endanwender nutzbar macht. Dieser ganzheitliche Ansatz ist essenziell, um in einem dynamischen und heterogenen Umfeld wie dem Finanzsektor erfolgreich zu agieren.