Die Herausforderung: Von fragmentierten Daten zu institutioneller Intelligenz
Die CAF Bank befand sich in einem umfassenden strukturellen Wandel. In diesem Kontext wurde deutlich, dass sich Daten von einem fragmentierten, rein operativen Rohstoff zu einem strategischen Asset entwickeln mussten, das Entscheidungsfindung, Risikomanagement und regulatorische Anforderungen zuverlässig unterstützt. Jahre organischen Wachstums hatten jedoch zu einer stark heterogenen Datenlandschaft geführt mit isolierten Systemen, manuell geprägten Prozessen und technischen Schulden. Zentrale Daten waren über zahlreiche Anwendungen verteilt, Begriffe und Kennzahlen uneinheitlich definiert. Ein übergreifendes Governance-Modell, das Datenqualität, Nachvollziehbarkeit und Vertrauen systematisch sicherstellt, fehlte.
Diese Ausgangslage schränkte die Fähigkeit der CAF spürbar ein, effizient auf interne Steuerungsbedarfe und externe Berichtspflichten zu reagieren, insbesondere im stark regulierten Umfeld einer multilateralen Bank. Abschlusszyklen waren langwierig, analytische Auswertungen überwiegend reaktiv, und den Fachbereichen fehlten verlässliche, zeitnahe Informationen für die strategische Planung.
Die technologische Zielsetzung wurde klar definiert: eine zentrale, vertrauenswürdige Quelle für institutionelle Daten zu schaffen, getragen von standardisierten Prozessen und einer modernen, skalierbaren Architektur. Gesucht war eine Lösung, die kurzfristig messbaren Mehrwert liefert und zugleich die Grundlage für eine langfristige digitale Weiterentwicklung legt. Über die Technologie hinaus verfolgte die CAF das Ziel, interne Kompetenzen nachhaltig aufzubauen und eine datengetriebene Kultur zu etablieren als Basis für Wachstum, Anpassungsfähigkeit und Innovation.
Das ODIN-Datenprogramm ist weit mehr als eine technologische Plattform. Es zeigt, wie gesteuertes Datenmanagement die Arbeitsweise, Entscheidungsfindung und Außenwirkung einer multilateralen Institution grundlegend verändern kann. Die CAF hat den Schritt von Fragmentierung zu Integration vollzogen – von verstreuten Daten hin zu nutzbarem Wissen. Unsere Erfahrung belegt, dass die richtige Kombination aus Strategie, Technologie und Kultur Datenmanagement zu einem Treiber von Resilienz, Transparenz und Vertrauen in der gesamten Region macht.
Die Lösung: Daten als Motor des strukturellen Wandels
Beschleunigte Wertschöpfung
Die CAF Bank erzielte schnell messbare Ergebnisse. Bereits nach drei Monaten stand ein produktionsreifer Data Lake zur Verfügung, ergänzt um neun analytische Lösungen, die unmittelbar in den operativen Betrieb überführt wurden. Damit zeigte sich, dass sich schneller Mehrwert realisieren lässt, ohne Governance, Transparenz oder Kontrolle zu vernachlässigen.
Plattformen, Informationsmodell, Metadaten und Sicherheit: Von einfach bis komplex
Ein Azure-basierter Data Lake, der auf der Medallion-Architektur aufbaut, führte domänenspezifische Daten zusammen und etablierte klare Verantwortlichkeiten, vollständige Nachvollziehbarkeit sowie definierte Qualitätsstandards. BIAN-konforme Metadaten, Kataloge und Qualitätsbewertungen sorgten für konsistente Definitionen, kontinuierliches Monitoring und eine deutliche Reduktion manueller Fehler. Das Ergebnis war eine verlässliche Informationsbasis für Governance, Risikomanagement und fundierte Entscheidungen.
Höhere Effizienz und Zuverlässigkeit
Durch standardisiertes Datenmanagement und systematische Qualitätskontrollen erreichte die CAF eine Datenqualitätsabdeckung von 89 Prozent über alle wichtigen Quellen hinweg. Gleichzeitig konnten 99,3 Prozent aller Datenvorfälle nachhaltig behoben werden. Der manuelle Korrekturaufwand ging deutlich zurück, sodass sich die Teams stärker auf Analyse und Mehrwertschaffung konzentrieren konnten.
Analytics und Data Science
Die analytische Arbeit wurde entlang des CRISP-DM-Frameworks strukturiert und mit kurzen Entwicklungszyklen sowie agilen Prinzipien umgesetzt, um schnell auf geschäftliche Anforderungen reagieren zu können. Der Fokus der ersten Anwendungsfälle lag auf geschäftskritischen Bereichen wie operativer Steuerung, Risikomanagement und Finanzprozessen. Zentrale Kennzahlen und Dashboards wurden dabei auf der Gold-Ebene des Data Lake bereitgestellt.
Kostenoptimierung und Skalierbarkeit
Eine fest in die Lösung integrierte FinOps-Strategie führte zu einer Reduktion der Technologiekosten um 32 Prozent bei gleichzeitigem Ausbau der Plattformfunktionen. Damit bewies die CAF, dass wirtschaftliche Effizienz und technologische Weiterentwicklung kein Widerspruch sein müssen.
Kulturelle und organisatorische Wirkung
Über 230 Mitarbeitende aus 60 Organisationseinheiten wurden aktive Mitglieder der unternehmensweiten Data Community. Daten entwickelten sich damit von einem reinen IT-Thema zu einem gemeinsamen institutionellen Asset. Die neue Datenkultur stärkte Zusammenarbeit, Transparenz und eine faktenbasierte Entscheidungsfindung über Bereichsgrenzen hinweg.
Bereit für künftiges Wachstum
In Zusammenarbeit mit NTT DATA etablierte die CAF eine gesteuerte, skalierbare Datenbasis, die fortgeschrittene Analysen ermöglicht und den Weg für die nächste Phase der digitalen Weiterentwicklung ebnet, einschließlich Künstlicher Intelligenz und generativer KI. Daten sind damit zu einem strategischen Enabler für Resilienz, Vertrauen und langfristigen Unternehmenserfolg geworden.
In einem hochspezialisierten Bereich wie dem Risikomanagement war die Implementierung von ODIN ein entscheidender Impuls für die analytische Weiterentwicklung. Die neue Infrastruktur ermöglichte nicht nur die agile Entwicklung zentraler Kennzahlen und Dashboards, sondern stellte auch die Integrations- und Verarbeitungskapazitäten bereit, die für hochkomplexe Aufgaben wie die Modellierung erwarteter Kreditverluste und die Berechnung des Kapitalverbrauchs erforderlich sind. ODIN etabliert Analytics damit als zentralen technologischen Enabler für anspruchsvolle Lösungen mit hoher institutioneller Wirkung.
Die Vorteile: CAF beschleunigt ihre Transformation durch zuverlässige und regulierte Daten
Von Daten zu strategischer Steuerungsfähigkeit
Die Datentransformation der CAF Bank führte zu messbaren operativen, finanziellen und kulturellen Verbesserungen und zahlte direkt auf die ursprüngliche Zielsetzung ein: Daten als strategische institutionelle Ressource zu etablieren.
Schneller Zugriff auf verlässliche Informationen
Die CAF Bank etablierte eine zentrale, vertrauenswürdige Datenbasis, die die Abhängigkeit von manuellen Prozessen und fragmentierten Systemen deutlich reduzierte. Durch regulierte, nachvollziehbare Daten über zentrale Domänen hinweg stehen heute konsistente Informationen zur Verfügung, die Management, Risikosteuerung und regulatorisches Reporting schneller und mit höherer Sicherheit unterstützen.
Operative Effizienz und Kostenoptimierung
Standardisiertes Datenmanagement und systematische Qualitätskontrollen erhöhten die Zuverlässigkeit institutioneller Daten nachhaltig und reduzierten zugleich den Aufwand für die Fehlerbehebung. Ergänzend optimierte der eingeführte FinOps-Ansatz die Cloud-Nutzung, senkte spürbar Kosten und schuf gleichzeitig Spielraum für den Ausbau analytischer Fähigkeiten.
Fundierte Entscheidungen und gestärktes Risikomanagement
Auf Basis integrierter, qualitativ hochwertiger Daten verbesserte die CAF Bank ihre Fähigkeit, Leistungskennzahlen zu überwachen, Risiken frühzeitig zu erkennen und komplexe finanzielle sowie regulatorische Prozesse zu steuern. Analytische Lösungen entwickelten sich von reaktiver Berichterstattung hin zu proaktiven Erkenntnissen, die strategische Planung und Umsetzung gezielt unterstützen.
Nachhaltige Grundlage für Wachstum
Über die technologische Umsetzung hinaus investierte CAF gezielt in den Aufbau interner Kompetenzen, unter anderem durch Initiativen zur Datenkompetenz und den Ausbau fachübergreifender Communities. In der Zusammenarbeit mit NTT DATA profitierte die CAF von einer klaren Methodik, beschleunigter Umsetzung und einem skalierbaren Betriebsmodell. Damit ist die Bank heute optimal positioniert, um fortgeschrittene Analysen sowie KI-basierte Anwendungen einzuführen und langfristig Resilienz, Transparenz und institutionelles Vertrauen zu sichern.