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GenAI, Data Analytics und BI
Die Finanzbranche entwickelt sich kontinuierlich weiter. Datengetriebene Wertschöpfung gewinnt immer stärker an Bedeutung, auch für die DZ BANK AG. Neben der Weiterentwicklung der klassischen Business Intelligence entstehen neue Chancen im Wachstumsfeld Data Science und KI.
Der Bedarf wächst stetig. Um Anforderungen zu verstehen und die richtigen Ziele zu setzen, agieren wir nah am Kunden. Unser Team kümmert sich um die hauseigene Community – zum Beispiel veranstalten wir den „KI-Tag“ und weitere BI-Informationsveranstaltungen, veröffentlichen Newsletter-Beiträge und investieren in Wissensweitergabe.
Die Impulse münden im besten Fall in datengetriebene Innovation. Dieser geben wir aktiv Raum. Mit dem hauseigenen Data Lake in der Cloud stellen wir eine immer breitere, gesicherte Datenbasis bereit, die beispielsweise für explorative Analysen oder Verprobungen in Zusammenarbeit mit dem Fachbereich im etablierten „Data LAB“ genutzt werden kann.
Die professionelle Entwicklung von KI-Applikationen übernehmen im Anschluss an die Erprobung unsere Data Scientists und ML-Engineers in Zusammenarbeit mit den Fachbereichsprojekten. Einige KI-Anwendungen laufen schon produktiv – weitere sind in Arbeit. Viele der GenAI Use Cases werden über die eigenentwickelte GenAI Plattform ermöglicht.
Im „BI, Analytics & AI Competency Center“ – unserem datenzentrischen Expertengremium – arbeiten wir abteilungsübergreifend an Standards im Datenumfeld, z. B. an der Definition der BI & Data Analytics Zielarchitektur. Um den Fachbereich noch stärker zu befähigen, haben wir beispielsweise die Data Science Plattform „Dataiku“ in der DZ BANK AG eingeführt. Gemeinsam mit fortschrittlichen Data Management Tools wie Collibra heben wir unsere Datenkompetenz so auf das nächste Level. Auch prüfen wir fortwährend das Angebot an BI-Tools, zuletzt insbesondere von „Power BI“.
Das sagen unsere Mitarbeiter

Yentl Deuster
„Ich möchte den Fortschritt von GenAI in der Bank vorantreiben und unseren Mitarbeitern damit ihre Arbeit erleichtern.“

Michael Brandenberg
"Ich möchte die Mitarbeiter der DZ BANK in die Lage versetzen, dass sie eigenständig ihren Datenschatz heben können (Self Service BI)."
Michael Brandenberg über seine tägliche Motivation
Methoden im Einsatz
Tools im Einsatz
- Ideation Workshops
- Data LABs
- CRISP-DM
- Scrum & Kanban
- DevOps
- Python
(Open Source Stack mit z. B. sklearn, jupyter, seaborn) - Dataiku
- LLMs (OpenAI, Gemini etc.)
- Google Cloud Platform
(z. B. BigQuery, Cloud Run, Cloud Functions) - Tableau
- PowerBI
- Docker
- Git, Jenkins, cbFlow
Aktuelle Projekte aus unserem Team Business Intelligence & Data Analytics
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