Drei Jahre. 80 Millionen Dollar. Eine vollständige Migration zu AWS.
Und Ihr Kreditrisikoteam exportiert noch immer Daten nach Excel, um Risikoberichte zu erstellen.
Dieses Paradoxon aus moderner Infrastruktur gepaart mit veralteten Workflows definiert den Stand der Cloud-Transformation im Finanzwesen. Banken, Versicherer und Vermögensverwalter haben riesige Datenmengen auf Cloud-Datenplattformen verlagert. Was sie nicht getan haben, ist, diese Daten für die Menschen nutzbar zu machen, die sie am dringendsten benötigen.
Jetzt sieht sich der Finanzsektor mit einer wachsenden ROI-Lücke konfrontiert, die man nicht länger ignorieren kann.
Wo der Mehrwert der Cloud verpufft
Finanzinstitute haben Milliarden in Cloud-Plattformen investiert, um Kosten zu senken, die Skalierbarkeit zu verbessern und Analysen zu beschleunigen. Die Technologie funktioniert und die Daten sind vorhanden. Doch die Ergebnisse bleiben weiterhin hinter den Erwartungen zurück.
Viele Führungskräfte erkennen mittlerweile eine unbequeme Wahrheit: Die Zentralisierung von Daten in der Cloud macht sie nicht automatisch nutzbar. Geschäftsteams sind nach wie vor auf die IT angewiesen, um Zugriff zu erhalten. Wichtige Entscheidungen sind in Tabellenkalkulationen und manuellen Prozessen vergraben. In regulierten Umgebungen führen verzögerte Erkenntnisse direkt zu einem höheren operativen Risiko und einer langsameren Reaktion der Regulierungsbehörden.
Die Cloud-Transformation ist nicht gescheitert – sie hat nur nicht den gewünschten geschäftlichen Nutzen gebracht.
Der schwierigste Teil kommt nach der Migration
Die meisten Cloud-Strategien konzentrieren sich darauf, zur Plattform zu gelangen. Anbieterauswahl, Workload-Migration und Modernisierung der Infrastruktur dominieren die Roadmaps.
Sobald sich die Daten in der Cloud befinden, stellen sich jedoch ganz andere Fragen:
- Wer kann auf die Daten zugreifen und unter welchen Auflagen?
- Wie schnell können Erkenntnisse gewonnen und umgesetzt werden?
- Wie wird die Geschäftslogik geteilt, verwaltet und wiederverwendet?
- Wie können Teams Analysen skalieren, ohne die technischen Ressourcen zu überlasten?
Ohne klare Antworten werden Cloud-Plattformen zwar leistungsstark, aber nicht ausreichend genutzt. Große Mengen an Unternehmensdaten bleiben unberührt. Manuelle Workarounds bleiben bestehen. Die Entscheidungsfindung wird eher verlangsamt als beschleunigt.
So bleibt die Tabellenkalkulation auch dann noch das maßgebliche System zur Datenerfassung, selbst wenn Cloud-Daten bereits existieren.
Warum Cloud-Transformationen im Finanzdienstleistungssektor ins Stocken geraten
Wenn Cloud-Programme ins Stocken geraten, liegt das Problem selten in der Infrastruktur. Es ist vielmehr das, was nach der Migration passiert. Es gibt drei Muster, die sich bei Finanzdienstleistungsunternehmen immer wieder zeigen:
Legacy und Cloud müssen koexistieren
Geschäftskritische Daten verbleiben in Kernbanksystemen, Risikoplattformen und Mainframes. Hinzu kommen Cloud-native Tools, die eine hybride Komplexität schaffen, was zu einer hybriden Komplexität führt, die schwer zu integrieren und zu verwalten ist.
Analysen sind über das gesamte Unternehmen verteilt
Verschiedene Teams entwickeln ihre eigene Logik, ihre eigenen Kennzahlen und ihre eigenen Berichte. Das Ergebnis sind doppelter Aufwand, inkonsistente Ergebnisse und ein begrenztes Vertrauen in die Daten.
Begrenzte Fähigkeiten führen zu Engpässen
Cloud-Engineering-Fachwissen ist rar. IT-Teams können nicht jede nachgelagerte Anfrage unterstützen. Gleichzeitig verfügen die meisten Benutzer:innen nicht über die technischen Fähigkeiten, um direkt mit Cloud-Daten zu arbeiten.
Zusammen führen diese Probleme dazu, dass die Cloud-Transformation nicht auf der Technologieebene, sondern an dem Punkt ins Stocken gerät, an dem eigentlich Geschäftswert geschaffen werden sollte.
Die fehlende Ebene zwischen Cloud und Geschäft
Was ins Stocken geratene Cloud-Programme gemeinsam haben, ist das Fehlen einer geregelten Vorgehensweise für die Arbeit mit Daten, sobald diese sich in der Cloud befinden.
Hier wird eine Ebene für den Geschäftszugriff unerlässlich.
Sie befindet sich zwischen Cloud-Datenplattformen und Geschäftsanwender:innen, ersetzt jedoch nicht die Cloud, sondern macht sie nutzbar.
Im Kern bietet diese Ebene Folgendes:
- Klare Zuständigkeitsgrenzen zwischen IT und Geschäft
- Geschäftsorientierte Datenvorbereitung näher am Einsatzort
- Integrierte Governance, die Transparenz, Prüfbarkeit und Kontrolle unterstützt
Statt jede Anfrage über Engineering-Teams laufen zu lassen, können Fachexpert:innen innerhalb klar definierter Rahmenbedingungen arbeiten. Governance wird durch Workflows und nicht durch nachträgliche Überprüfungen durchgesetzt. Analysen lassen sich skalieren, ohne dass die Konsistenz oder die regulatorische Sicherheit beeinträchtigt werden.
Warum 2026 anders ist
Regulatorischer Druck und Kostendisziplin kollidieren mit KI-Initiativen.
Zum ersten Mal basieren regulatorische Verpflichtungen, Erwartungen an den ROI der Cloud und KI-Ambitionen alle auf der gleichen Grundlage: kontrollierten, zugänglichen Daten, mit denen Geschäftsteams direkt arbeiten können.
Regulierungsbehörden erwarten schnellere Reaktionen, eine klarere Nachvollziehbarkeit und belastbare Berechnungen. Vorstände wollen messbare Renditen für Cloud-Investitionen. Data-Science-Teams benötigen saubere, zuverlässige Daten, um Modelle zu erstellen und bereitzustellen. Alle drei Gruppen drängen auf Geschwindigkeit und stoßen dabei auf dieselben Einschränkungen.
Die Personen, die die Daten benötigen, können nicht einfach darauf zugreifen. Die Teams, die darauf zugreifen können, können nicht skalieren.
Diese eine operative Lücke steht nun im Mittelpunkt mehrerer strategischer Prioritäten. In den vergangenen Jahren konnten Institutionen diese Herausforderungen nacheinander angehen. Im Jahr 2026 treten sie gleichzeitig auf und konkurrieren um dieselben Ressourcen.
Unternehmen, die Lösungen für die Operationalisierung von Daten anbieten, gehen regulatorische, finanzielle und KI-Anforderungen zusammen an. Diejenigen, die dies nicht tun, werden weiterhin feststellen, dass jede Initiative durch dieselben zugrunde liegenden Einschränkungen ausgebremst wird.
Cloud-Investitionen in geschäftliche Erfolge wandeln
Cloud-Datenplattformen waren nie als letzter Schritt der Modernisierung gedacht. Sie sind lediglich die Grundlage.
Entscheidend für den Erfolg ist das, was als Nächstes kommt: eine Geschäftszugriffsebene, die Daten mit Entscheidungen verknüpft, Technologie an die Geschäftsrealität anpasst und Governance direkt in die tägliche Arbeit einbettet.
Plattformen wie Alteryx One sind darauf ausgelegt, diese Rolle zu erfüllen, indem sie eine geregelte, geschäftsfreundliche Ebene zusätzlich zu Cloud-Datenplattformen bieten. Dieser Ansatz hilft Finanzinstituten dabei, Analysen zu operationalisieren, Erkenntnisse zu beschleunigen und sicher zu skalieren.