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2020 | OriginalPaper | Chapter

2. Technologische und konzeptionelle Ansätze zur Analyse und zum Reporting von Risikodaten in Kreditinstituten

Authors : Uwe Rudolf Fingerlos, Guido Golla, Alexander Pastwa, Peter Gluchowski, Roland Gabriel

Published in: Risikoreporting in Finanzinstituten

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Die Basis für ein tragfähiges Konzept zur Analyse und zum Reporting von Risikodaten in Kreditinstituten bilden die eingesetzten IT-Systeme und deren Zusammenspiel. Dabei erweisen sich heutige IT-Landschaften oftmals als unüberschaubares Geflecht von miteinander verwobenen Einzelkomponenten einschließlich der zugehörigen Schnittstellen. Auch eine Einengung der Betrachtung auf die Bausteine zur Analyse und für das Reporting vermindert die Komplexität nur marginal.

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go back to reference Agresti, A. (2013): Categorical Data Anlaysis, 3. Aufl., John Wiley & Sons, Hoboken. Agresti, A. (2013): Categorical Data Anlaysis, 3. Aufl., John Wiley & Sons, Hoboken.
go back to reference Alexander, C. (2008): Market Risk Analysis Volume I: Quantitative Methods in Finance, John Wiley & Sons, Chichester. Alexander, C. (2008): Market Risk Analysis Volume I: Quantitative Methods in Finance, John Wiley & Sons, Chichester.
go back to reference Allison, P. D. (2012): Logistic Regression Using SAS – Theory and Application, 2. Aufl., SAS Institute, Cary. Allison, P. D. (2012): Logistic Regression Using SAS – Theory and Application, 2. Aufl., SAS Institute, Cary.
go back to reference Apel, D.; Behme, W. (2010): Datenintegration – Ein Prozess zur Verbesserung der Datenqualität, in: Chamoni, P.; Gluchowski, P. (Hrsg.): Analytische Informationssysteme, 4. Aufl., Springer, Berlin, Heidelberg, S. 115–130. Apel, D.; Behme, W. (2010): Datenintegration – Ein Prozess zur Verbesserung der Datenqualität, in: Chamoni, P.; Gluchowski, P. (Hrsg.): Analytische Informationssysteme, 4. Aufl., Springer, Berlin, Heidelberg, S. 115–130.
go back to reference Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. (2016): Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, 14. Aufl., Springer Gabler, Heidelberg. Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. (2016): Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, 14. Aufl., Springer Gabler, Heidelberg.
go back to reference Backhaus, K.; Erichson, B.; Weiber, R. (2015): Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, 3. Aufl., Springer Gabler, Heidelberg. Backhaus, K.; Erichson, B.; Weiber, R. (2015): Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, 3. Aufl., Springer Gabler, Heidelberg.
go back to reference Baesens, B.; Rösch, D.; Scheule, H. (2016): Credit Risk Analytics: Measurement Techniques, Applications, and Examples in SAS, Wiley, Hoboken. Baesens, B.; Rösch, D.; Scheule, H. (2016): Credit Risk Analytics: Measurement Techniques, Applications, and Examples in SAS, Wiley, Hoboken.
go back to reference Bankhofer U. (2004): Data Mining und seine betriebswirtschaftliche Relevanz. In: Betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis (BFuP), Heft 4, S. 395–412. Bankhofer U. (2004): Data Mining und seine betriebswirtschaftliche Relevanz. In: Betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis (BFuP), Heft 4, S. 395–412.
go back to reference Benz, A.; Lütz, S.; Schimank, U.; Simonis, G. (2007): Handbuch Governance, VS Verlag für Sozialwissenschaften, Wiesbaden. Benz, A.; Lütz, S.; Schimank, U.; Simonis, G. (2007): Handbuch Governance, VS Verlag für Sozialwissenschaften, Wiesbaden.
go back to reference Bissantz, N.; Hagedorn, J. (1993): Data Mining (Datenmustererkennung), in: Wirtschaftsinformatik, 35, S. 481–487. Bissantz, N.; Hagedorn, J. (1993): Data Mining (Datenmustererkennung), in: Wirtschaftsinformatik, 35, S. 481–487.
go back to reference Bleymüller, J.; Weißbach, R. (2015): Statistik für Wirtschaftswissenschaftler, 17. Aufl., Vahlen, München. Bleymüller, J.; Weißbach, R. (2015): Statistik für Wirtschaftswissenschaftler, 17. Aufl., Vahlen, München.
go back to reference Blochwitz, S.; Hohl, S. (2011): Validation of Banks’ Internal Rating Systems: A Supervisory Perspective, in: Engelmann, B.; Rauhmeier, R. (Hrsg.): The Basel II Risk Parameters: Estimation, Validation, Stress Testing – with Applications to Loan Risk Management, 2. Aufl., Springer, Berlin, S. 247–267. Blochwitz, S.; Hohl, S. (2011): Validation of Banks’ Internal Rating Systems: A Supervisory Perspective, in: Engelmann, B.; Rauhmeier, R. (Hrsg.): The Basel II Risk Parameters: Estimation, Validation, Stress Testing – with Applications to Loan Risk Management, 2. Aufl., Springer, Berlin, S. 247–267.
go back to reference Blochwitz, S.; Martin, M. R. W.; Wehn, C. S. (2011): Statistical Approaches to PD Validation, in: Engelmann, B.; Rauhmeier, R. (Hrsg.): The Basel II Risk Parameters: Estimation, Validation, Stress Testing – with Applications to Loan Risk Management, 2. Aufl., Springer, Berlin, S. 293–309. Blochwitz, S.; Martin, M. R. W.; Wehn, C. S. (2011): Statistical Approaches to PD Validation, in: Engelmann, B.; Rauhmeier, R. (Hrsg.): The Basel II Risk Parameters: Estimation, Validation, Stress Testing – with Applications to Loan Risk Management, 2. Aufl., Springer, Berlin, S. 293–309.
go back to reference Bloemen, J.; Stauffer, H. (2014): Datenstrategie im Wandel – Erweiterte Ansätze der Entscheidungsfindung im Unternehmen, Vortrag auf der TDWI-Jahrestagung 2014, München, 24.6.2014. Bloemen, J.; Stauffer, H. (2014): Datenstrategie im Wandel – Erweiterte Ansätze der Entscheidungsfindung im Unternehmen, Vortrag auf der TDWI-Jahrestagung 2014, München, 24.6.2014.
go back to reference Bortz, J.; Schuster, C. (2010): Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler, 7. Aufl., Springer, Berlin. Bortz, J.; Schuster, C. (2010): Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler, 7. Aufl., Springer, Berlin.
go back to reference Brecht, U. (2012): BWL für Führungskräfte. Was Entscheider im Unternehmen wissen müssen, 2. Aufl., Springer Gabler, Wiesbaden. Brecht, U. (2012): BWL für Führungskräfte. Was Entscheider im Unternehmen wissen müssen, 2. Aufl., Springer Gabler, Wiesbaden.
go back to reference Castermans, G.; Martens, D.; Van Gestel, B.; Hamers, B.; Baesens, B. (2010): An overview and framework for PD backtesting and benchmarking, in: Journal of the Operational Research Society 61, S. 359–373. Castermans, G.; Martens, D.; Van Gestel, B.; Hamers, B.; Baesens, B. (2010): An overview and framework for PD backtesting and benchmarking, in: Journal of the Operational Research Society 61, S. 359–373.
go back to reference Chamoni, P.; Beekmann, F.; Bley, T. (2010): Ausgewählte Verfahren des Data Mining, in: Chamoni, P.; Gluchowski, P. (Hrsg.): Analytische Informationssysteme, Springer, Heidelberg, S. 329–356. Chamoni, P.; Beekmann, F.; Bley, T. (2010): Ausgewählte Verfahren des Data Mining, in: Chamoni, P.; Gluchowski, P. (Hrsg.): Analytische Informationssysteme, Springer, Heidelberg, S. 329–356.
go back to reference Crawley, M. J. (2013): The R Book, 2. Aufl., Wiley & Sons, Chichester. Crawley, M. J. (2013): The R Book, 2. Aufl., Wiley & Sons, Chichester.
go back to reference Devlin, B.; Murphy, P. T. (1988). An architecture for a business and information system, IBM Systems Journal, 27 (1), S. 60–80. Devlin, B.; Murphy, P. T. (1988). An architecture for a business and information system, IBM Systems Journal, 27 (1), S. 60–80.
go back to reference Diekmann, J.; Bresbak, U. (2016): Quo Vadis, Data Warehouse?, in: BI-Spektrum, 1101/2016, S. 30–33. Diekmann, J.; Bresbak, U. (2016): Quo Vadis, Data Warehouse?, in: BI-Spektrum, 1101/2016, S. 30–33.
go back to reference Dittmar, C.; Felden, C.; Finger, R.; Scheuch, R.; Tams, L. (2016): Big Data – Ein Überblick, d-punkt, Heidelberg. Dittmar, C.; Felden, C.; Finger, R.; Scheuch, R.; Tams, L. (2016): Big Data – Ein Überblick, d-punkt, Heidelberg.
go back to reference Eaton, C.; Deroos, D.; Deutsch, T.; Lapis, G.; Zikopoulos, P. (2012): Understanding Big Data, Analytics for Enterprise Class Hadoop and Streaming Data, Mcgraw-Hill, New York. Eaton, C.; Deroos, D.; Deutsch, T.; Lapis, G.; Zikopoulos, P. (2012): Understanding Big Data, Analytics for Enterprise Class Hadoop and Streaming Data, Mcgraw-Hill, New York.
go back to reference Eckerson, W.; Hammond, M. (2011): Visual Reporting and Analysis, TDWI Best Practice Report, Eigenverlag, Renton. Eckerson, W.; Hammond, M. (2011): Visual Reporting and Analysis, TDWI Best Practice Report, Eigenverlag, Renton.
go back to reference Efron, B.; Hastie, T. (2016): Computer Age Statistical Inference – Algorithms, Evidence, and Data Science, Corrected Printing November 10, 2017, Cambridge University Press, Cambridge. Efron, B.; Hastie, T. (2016): Computer Age Statistical Inference – Algorithms, Evidence, and Data Science, Corrected Printing November 10, 2017, Cambridge University Press, Cambridge.
go back to reference Eid, M.; Gollwitzer, M.; Schmitt, M. (2017): Statistik und Forschungsmethoden, 5. Aufl., Beltz, Weinheim. Eid, M.; Gollwitzer, M.; Schmitt, M. (2017): Statistik und Forschungsmethoden, 5. Aufl., Beltz, Weinheim.
go back to reference EMC (2015): Data Science and Big Data Analytics: Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data, John Wiley & Sons, Indianapolis. EMC (2015): Data Science and Big Data Analytics: Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data, John Wiley & Sons, Indianapolis.
go back to reference Engelmann, B. (2011): Measures of a Rating’s Discriminative Power: Applications and Limitations, in: Engelmann, B.; Rauhmeier, R. (Hrsg.): The Basel II Risk Parameters: Estimation, Validation, Stress Testing – with Applications to Loan Risk Management, 2. Aufl., Springer, Berlin, S. 269–291. Engelmann, B. (2011): Measures of a Rating’s Discriminative Power: Applications and Limitations, in: Engelmann, B.; Rauhmeier, R. (Hrsg.): The Basel II Risk Parameters: Estimation, Validation, Stress Testing – with Applications to Loan Risk Management, 2. Aufl., Springer, Berlin, S. 269–291.
go back to reference Fayyad, U.; Piatetsky-Shapiro, G.; Smyth, P. (1996): From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases, in: AI Magazine 17 (3), S. 37–54. Fayyad, U.; Piatetsky-Shapiro, G.; Smyth, P. (1996): From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases, in: AI Magazine 17 (3), S. 37–54.
go back to reference Few, S. (2006): Information Dashboard Design. The effective visual communication of data, O’Reilly Media, Sebastopol. Few, S. (2006): Information Dashboard Design. The effective visual communication of data, O’Reilly Media, Sebastopol.
go back to reference Field, A.; Miles, J.; Field, Z. (2012): Discovering Statistics Using R, Sage Publications, London. Field, A.; Miles, J.; Field, Z. (2012): Discovering Statistics Using R, Sage Publications, London.
go back to reference Fingerlos, U. R.; Golla, G.; Pastwa, A. (2016): Risk Analytics im Bankenumfeld, in: BI-Spektrum 05/2016, S. 36–40. Fingerlos, U. R.; Golla, G.; Pastwa, A. (2016): Risk Analytics im Bankenumfeld, in: BI-Spektrum 05/2016, S. 36–40.
go back to reference Gansor, T.; Totok, A. (2015): Von der Strategie zum Business Intelligence Competence Center (BICC), 2. Aufl., d-punkt, Heidelberg. Gansor, T.; Totok, A. (2015): Von der Strategie zum Business Intelligence Competence Center (BICC), 2. Aufl., d-punkt, Heidelberg.
go back to reference Gluchowski, P. (2001): Business Intelligence. Konzepte, Technologien und Einsatzbereiche, in: HMD – Theorie und Praxis der Wirtschaftsinformatik, 38. Jg., Heft 222, Dezember 2001, S. 5–15. Gluchowski, P. (2001): Business Intelligence. Konzepte, Technologien und Einsatzbereiche, in: HMD – Theorie und Praxis der Wirtschaftsinformatik, 38. Jg., Heft 222, Dezember 2001, S. 5–15.
go back to reference Gluchowski, P.; Gabriel, R.; Dittmar, C. (2008): Management Support Systeme und Business Intelligence, 2. Aufl., Springer, Berlin. Gluchowski, P.; Gabriel, R.; Dittmar, C. (2008): Management Support Systeme und Business Intelligence, 2. Aufl., Springer, Berlin.
go back to reference Gluchowski, P.; Kemper H.-G. (2006): Quo Vadis Business Intelligence? Aktuelle Konzepte und Entwicklungstrends, in: BI-Spektrum, 01/2006, S. 12–19. Gluchowski, P.; Kemper H.-G. (2006): Quo Vadis Business Intelligence? Aktuelle Konzepte und Entwicklungstrends, in: BI-Spektrum, 01/2006, S. 12–19.
go back to reference Gower, B. (1997): Scientific Method: An Historical and Philosophical Introduction, Routledge, London. Gower, B. (1997): Scientific Method: An Historical and Philosophical Introduction, Routledge, London.
go back to reference Greene, W. H. (2012): Econometric Analysis, 7. Aufl., Pearson Education, Boston. Greene, W. H. (2012): Econometric Analysis, 7. Aufl., Pearson Education, Boston.
go back to reference Hahn D.; Laßmann G. (1986): Produktionswirtschaft – Controlling industrieller Produktion, Band 1 und 2, Physika, Heidelberg. Hahn D.; Laßmann G. (1986): Produktionswirtschaft – Controlling industrieller Produktion, Band 1 und 2, Physika, Heidelberg.
go back to reference Halper, F. (2014): Predictive Analytics for Business Advantage, TDWI Report, Eigenverlag, Renton. Halper, F. (2014): Predictive Analytics for Business Advantage, TDWI Report, Eigenverlag, Renton.
go back to reference Hardt, F.; Lenzhölzer, C. (2017): Wie Lakes, Labs und Governance das DWH beeinflussen, in: BI-Spektrum 03/2017, S. 22–26. Hardt, F.; Lenzhölzer, C. (2017): Wie Lakes, Labs und Governance das DWH beeinflussen, in: BI-Spektrum 03/2017, S. 22–26.
go back to reference Hastie, T.; Tibshirani, R.; Friedman, J. (2009): The Elements of Statistical Learning – Data Mining, Inference, and Prediction, 2. Aufl., Springer, New York. Hastie, T.; Tibshirani, R.; Friedman, J. (2009): The Elements of Statistical Learning – Data Mining, Inference, and Prediction, 2. Aufl., Springer, New York.
go back to reference Hill, R. C.; Griffiths, W. E.; Lim, G. C. (2018): Principles of Econometrics, 5. Aufl., Wiley, Hoboken. Hill, R. C.; Griffiths, W. E.; Lim, G. C. (2018): Principles of Econometrics, 5. Aufl., Wiley, Hoboken.
go back to reference Horvath, P. (2006): Controlling, 10. Aufl., Vahlen, München. Horvath, P. (2006): Controlling, 10. Aufl., Vahlen, München.
go back to reference Hungenberg, H.; Wulf, T. (2011): Grundlagen der Unternehmensführung. Einführung für Bachelorstudierende, Springer, Berlin. Hungenberg, H.; Wulf, T. (2011): Grundlagen der Unternehmensführung. Einführung für Bachelorstudierende, Springer, Berlin.
go back to reference Imhoff, C.; White, C. (2011): Self-Service Business Intelligence, Empowering Users to generate Insight, TDWI Best Practice Report, Eigenverlag, Renton. Imhoff, C.; White, C. (2011): Self-Service Business Intelligence, Empowering Users to generate Insight, TDWI Best Practice Report, Eigenverlag, Renton.
go back to reference Inmon, W. H. (2002): Building the Data Warehouse, 3. Aufl., John Wiley & Sons, New York. Inmon, W. H. (2002): Building the Data Warehouse, 3. Aufl., John Wiley & Sons, New York.
go back to reference James, G.; Witten, D.; Hastie, T.; Tibshirani, R. (2013): An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, Springer, New York. James, G.; Witten, D.; Hastie, T.; Tibshirani, R. (2013): An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, Springer, New York.
go back to reference Kemper, H.-G.; Mehanna, W.; Unger, C. (2004): Business Intelligence – Grundlagen und praktische Anwendung, Vieweg, Wiesbaden. Kemper, H.-G.; Mehanna, W.; Unger, C. (2004): Business Intelligence – Grundlagen und praktische Anwendung, Vieweg, Wiesbaden.
go back to reference Kemper, H.-G.; Finger, R (2016): Transformation operativer Daten – Konzeptionelle Überlegungen zur Filterung, Harmonisierung, Aggregation und Anreicherung im Data Warehouse (DWH), in: Chamoni, P.: Gluchowski, P. (Hrsg.): Analytische Informationssysteme, 5. Aufl., Springer, Berlin, S. 129–145. Kemper, H.-G.; Finger, R (2016): Transformation operativer Daten – Konzeptionelle Überlegungen zur Filterung, Harmonisierung, Aggregation und Anreicherung im Data Warehouse (DWH), in: Chamoni, P.: Gluchowski, P. (Hrsg.): Analytische Informationssysteme, 5. Aufl., Springer, Berlin, S. 129–145.
go back to reference Kennedy, P. (2008): A Guide to Econometrics. 6. Aufl., Blackwell Publishing, Malden. Kennedy, P. (2008): A Guide to Econometrics. 6. Aufl., Blackwell Publishing, Malden.
go back to reference Khatri, V.; Brown, C. V. (2010): Designing Data Governance, in: Communications of the ACM, 53 (1), S. 148–152. Khatri, V.; Brown, C. V. (2010): Designing Data Governance, in: Communications of the ACM, 53 (1), S. 148–152.
go back to reference Klein, D.; Phuoc T.; Hartmann, M. (2013): Big Data, in: Informatik Spektrum, 36 (3), S. 319–323. Klein, D.; Phuoc T.; Hartmann, M. (2013): Big Data, in: Informatik Spektrum, 36 (3), S. 319–323.
go back to reference Krämer, W.; Schoffer, O.; Tschiersch, L. (2014): Datenanalyse mit SAS: Statistische Verfahren und ihre grafischen Aspekte, 3. Aufl., Springer Gabler, Heidelberg. Krämer, W.; Schoffer, O.; Tschiersch, L. (2014): Datenanalyse mit SAS: Statistische Verfahren und ihre grafischen Aspekte, 3. Aufl., Springer Gabler, Heidelberg.
go back to reference Kröhnert, J. (2016): Lösungsarchitektur für das Internet of Things. Mit Lambda zum intelligenten Unternehmen, in: BI-Spektrum, 02/2016, S. 18–20. Kröhnert, J. (2016): Lösungsarchitektur für das Internet of Things. Mit Lambda zum intelligenten Unternehmen, in: BI-Spektrum, 02/2016, S. 18–20.
go back to reference Kromer, M. (2015): Modern Hybrid Big Data Warehouse Architectures, in: Business Intelligence Journal, 19 (4), S. 48–55. Kromer, M. (2015): Modern Hybrid Big Data Warehouse Architectures, in: Business Intelligence Journal, 19 (4), S. 48–55.
go back to reference Küpper, H.-U. (2005): Controlling. Konzeption, Aufgaben und Instrumente, 4. Aufl., Schäffer Poeschel, Stuttgart. Küpper, H.-U. (2005): Controlling. Konzeption, Aufgaben und Instrumente, 4. Aufl., Schäffer Poeschel, Stuttgart.
go back to reference Küsters, U. (2001): Data Mining Methoden: Einordnung und Überblick, in: Hippner, H.; Küsters, U.; Meyer, M.; Wilde, K. D. (Hrsg.): Handbuch Data Mining im Marketing: knowledge discovery in marketing databases, Vieweg, Wiesbaden, S. 95–130. Küsters, U. (2001): Data Mining Methoden: Einordnung und Überblick, in: Hippner, H.; Küsters, U.; Meyer, M.; Wilde, K. D. (Hrsg.): Handbuch Data Mining im Marketing: knowledge discovery in marketing databases, Vieweg, Wiesbaden, S. 95–130.
go back to reference Kutner, M. H.; Nachtsheim, C. J.; Neter, J.; Li, W. (2005): Applied Linear Statistical Models, 5. Aufl., McGraw-Hill Irwin, Boston. Kutner, M. H.; Nachtsheim, C. J.; Neter, J.; Li, W. (2005): Applied Linear Statistical Models, 5. Aufl., McGraw-Hill Irwin, Boston.
go back to reference Ladley, J. (2012): Data governance. How to design deploy and sustain an effective data governance program, Morgan Kaufmann, o. O. Ladley, J. (2012): Data governance. How to design deploy and sustain an effective data governance program, Morgan Kaufmann, o. O.
go back to reference Larose, D. T.; Larose, C. D. (2015): Data Mining and Predictive Analytics, 2. Aufl., John Wiley & Sons, Hoboken. Larose, D. T.; Larose, C. D. (2015): Data Mining and Predictive Analytics, 2. Aufl., John Wiley & Sons, Hoboken.
go back to reference Lessmann, S.; Baesens, B.; Seow, H.-V.; Thomas, L.C. (2015): Benchmarking state-of-the-art classification algorithms for credit scoring: An update of research, in: European Journal of Operational Research 247, S. 124–136. Lessmann, S.; Baesens, B.; Seow, H.-V.; Thomas, L.C. (2015): Benchmarking state-of-the-art classification algorithms for credit scoring: An update of research, in: European Journal of Operational Research 247, S. 124–136.
go back to reference Lusti, M. (2002): Data Warehousing und Data Mining, 2. Aufl., Springer, Berlin. Lusti, M. (2002): Data Warehousing und Data Mining, 2. Aufl., Springer, Berlin.
go back to reference Marz, N.; Warren, J. (2015): Big Data – Principles and best practices of scalable real-time data systems, Manning, Shelter Island, NY. Marz, N.; Warren, J. (2015): Big Data – Principles and best practices of scalable real-time data systems, Manning, Shelter Island, NY.
go back to reference Meyer, M. (2002): Einsatz von Klassifikation und Prognose im Web Mining, in: Hippner H., Merzenich M., Wilde K. (Hrsg.): Handbuch Web Mining im Marketing: Konzepte, Systeme, Fallstudien, Vieweg, Braunschweig, S. 192–216. Meyer, M. (2002): Einsatz von Klassifikation und Prognose im Web Mining, in: Hippner H., Merzenich M., Wilde K. (Hrsg.): Handbuch Web Mining im Marketing: Konzepte, Systeme, Fallstudien, Vieweg, Braunschweig, S. 192–216.
go back to reference Miller, M. B. (2014): Mathematics and Statistics for Financial Risk Management, 2. Aufl., John Wiley & Sons, Hoboken. Miller, M. B. (2014): Mathematics and Statistics for Financial Risk Management, 2. Aufl., John Wiley & Sons, Hoboken.
go back to reference Mosley, M.; Brackett, M. H.; Earley, S.; Henderson, D. (2009): The DAMA guide to the data management body of knowledge (DAMA-DMBOK guide), Technics Publications, Bradley Beach. Mosley, M.; Brackett, M. H.; Earley, S.; Henderson, D. (2009): The DAMA guide to the data management body of knowledge (DAMA-DMBOK guide), Technics Publications, Bradley Beach.
go back to reference Mucksch, H. (2006): Das Data Warehouse als Datenbasis analytischer Informationssysteme: Architektur und Komponenten, in: Chamoni, P.; Gluchowski, P. (Hrsg.): Analytische Informationssysteme. Business Intelligence-Technologien und -Anwendungen, 3. Aufl., Springer, Berlin Heidelberg, S. 130–140. Mucksch, H. (2006): Das Data Warehouse als Datenbasis analytischer Informationssysteme: Architektur und Komponenten, in: Chamoni, P.; Gluchowski, P. (Hrsg.): Analytische Informationssysteme. Business Intelligence-Technologien und -Anwendungen, 3. Aufl., Springer, Berlin Heidelberg, S. 130–140.
go back to reference Müller, A. C.; Guido, S. (2017): Introduction to Machine Learning with Python – A Guide for Data Scientists, O’Reilly, Boston. Müller, A. C.; Guido, S. (2017): Introduction to Machine Learning with Python – A Guide for Data Scientists, O’Reilly, Boston.
go back to reference Niakšu, O. (2015): CRISP Data Mining Methodology Extension for Medical Domain, in: Baltic Journal of Modern Computing 3 (2), S. 92–109. Niakšu, O. (2015): CRISP Data Mining Methodology Extension for Medical Domain, in: Baltic Journal of Modern Computing 3 (2), S. 92–109.
go back to reference Russom, P. (2013): Managing Big Data, TDWI Best Practice Report, Eigenverlag, Renton. Russom, P. (2013): Managing Big Data, TDWI Best Practice Report, Eigenverlag, Renton.
go back to reference Schäfer, R.; Goetze, D. (2016): Integration von Data Lakes in BI-Landschaften, DW-Konferenz 2016, Regensdorf/Zürich, 22.11.16. Schäfer, R.; Goetze, D. (2016): Integration von Data Lakes in BI-Landschaften, DW-Konferenz 2016, Regensdorf/Zürich, 22.11.16.
go back to reference Schulze, K.-D.; Dittmar, C.; Ballerstedt, D. (2016): Auf dem Weg zur Data Driven Company – Wie die fortschreitende Digitalisierung die klassische BI verändert, Vortrag auf der TDWI-Jahreskonferenz, München, 21.06.2016. Schulze, K.-D.; Dittmar, C.; Ballerstedt, D. (2016): Auf dem Weg zur Data Driven Company – Wie die fortschreitende Digitalisierung die klassische BI verändert, Vortrag auf der TDWI-Jahreskonferenz, München, 21.06.2016.
go back to reference Seiler, F. A.; Alvarez, J. L. (1994): The Scientific Method in Risk Assessment, in: Journal of The Franklin Institute 331A, S. 53–58. Seiler, F. A.; Alvarez, J. L. (1994): The Scientific Method in Risk Assessment, in: Journal of The Franklin Institute 331A, S. 53–58.
go back to reference Shearer, C. (2000): The CRISP-DM Model: The New Blueprint for Data Mining, in: Journal of Data Warehousing 5 (4), S. 13–22. Shearer, C. (2000): The CRISP-DM Model: The New Blueprint for Data Mining, in: Journal of Data Warehousing 5 (4), S. 13–22.
go back to reference Varian, H. R. (2014): Big Data: New Tricks for Econometrics, Journal of Economic Perspectives 28 (2), S. 3–28. Varian, H. R. (2014): Big Data: New Tricks for Econometrics, Journal of Economic Perspectives 28 (2), S. 3–28.
go back to reference Verbeek, M. (2012): A Guide to Modern Econometrics, 4. Aufl., John Wiley & Sons, Chichester. Verbeek, M. (2012): A Guide to Modern Econometrics, 4. Aufl., John Wiley & Sons, Chichester.
go back to reference Von Auer, L. (2016): Ökonometrie – Eine Einführung, 7. Aufl., Springer Gabler, Berlin. Von Auer, L. (2016): Ökonometrie – Eine Einführung, 7. Aufl., Springer Gabler, Berlin.
go back to reference Weber, K.; Otto, B.; Österle, H. (2009): Data Governance: Organisationskonzept für das konzernweite Datenqualitätsmanagement, in: Wirtschaftsinformatik Proceedings 2009 (61), S. 589–598. Weber, K.; Otto, B.; Österle, H. (2009): Data Governance: Organisationskonzept für das konzernweite Datenqualitätsmanagement, in: Wirtschaftsinformatik Proceedings 2009 (61), S. 589–598.
go back to reference Weill, P.; Ross, J. W. (2004): IT Governance – How Top Performers Manage IT Decision Rights for Superior Results, Harvard Business Review Press, Harvard. Weill, P.; Ross, J. W. (2004): IT Governance – How Top Performers Manage IT Decision Rights for Superior Results, Harvard Business Review Press, Harvard.
go back to reference Witten, I. H.; Frank, E.; Hall, M. A. (2011): Data Mining – Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan Kaufmann, Burlington. Witten, I. H.; Frank, E.; Hall, M. A. (2011): Data Mining – Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan Kaufmann, Burlington.
go back to reference Wooldridge, J. M. (2016): Introductory Econometrics – A Modern Approach. 6. Aufl., Cengage Learning, Boston. Wooldridge, J. M. (2016): Introductory Econometrics – A Modern Approach. 6. Aufl., Cengage Learning, Boston.
Metadata
Title
Technologische und konzeptionelle Ansätze zur Analyse und zum Reporting von Risikodaten in Kreditinstituten
Authors
Uwe Rudolf Fingerlos
Guido Golla
Alexander Pastwa
Peter Gluchowski
Roland Gabriel
Copyright Year
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-28440-4_2