Massnahmen zur Einhaltung von DSGVO-, FINMA– oder DORA-Vorgaben müssen in modernen Finanzunternehmen nicht immer reine Kostenfaktoren sein. Im Gegenteil: Eine Testdatenlösung, die Datenschutz gewährleistet, kann auch als Katalysator für erhebliche Effizienzgewinne dienen und weitere strategische Chancen eröffnen.

Strategische Chance: Wie synthetische Testdaten Datenschutz & Geschwindigkeit vereinen

Die Generierung synthetischer Testdaten adressiert einen zentralen Konflikt: Sie ersetzt produktive, sensitive Kundendaten (z.B. Personen- und Kontodaten) durch fiktive Datensätze. Dadurch entstehen DSGVO-, FINMA- und DORA-konforme Testlandschaften ohne aufwändige Anonymisierungsprozesse.

• Direkte Effizienzgewinne: Der manuelle, fehleranfällige und zeitintensive Prozess der Testdatenerstellung entfällt. Stattdessen erfolgt automatisierte, Self-Service-gestützte Datenbereitstellung.
• Compliance & Sicherheit: Regelbasierte oder, bei Bedarf, AI-gestützte Synthetisierung stellt sicher, dass sensible Attribute niemals unbeabsichtigt in produktive Umgebungen gelangen.
• Wissenstransfer & Konsistenz: Standardisierte Vorlagen zur Synthetisierung sichern die fachliche Korrektheit und erübrigen langwierige fachliche Klärungen.
• Beschleunigte Time-to-Market: Testzyklen reduzieren sich signifikant, da synthetische Datensätze in Minuten statt Stunden oder Tagen generiert werden (wichtig Last- und Performance-Tests).
• Indirekte Effizienzgewinne: Eine höhere Testabdeckung ermöglicht einen Qualitätssprung, was kostspielige Fehler in der Produktion verhindert.

Diese Effizienz- und Compliance-Potenziale sind nachvollziehbar, doch wie kann man sie verlässlich vorhersagen und messen? Eine gängige Kenngrösse hierfür ist der Return on Investment (ROI).

ROI als Entscheidungsgrundlage: Der Business-Case synthetischer Testdaten

Für eine realistische Darstellung von Skalierungseffekten und strategischen Vorteilen ist eine ROI-Betrachtung über einen Mehrjahreszeitraum sinnvoll (z.B. 3 oder 5 Jahre). Sie kann die anfänglichen Change-Kosten gegenüber den im Zeitverlauf steigenden Benefits realistisch abbilden.

Die vereinfachte ROI-Berechnung lautet wie folgt:

Die Nutzenseite besteht typischerweise aus:

• Direkt messbaren und damit leicht nachvollziehbaren Sie ergeben sich im Wesentlichen aus Automation bzw. Reduktion manueller Tätigkeiten (Beschaffung, Erstellung und Bereinigung oder Korrektur der Testdaten, Klärung der Fachlichkeit). Sie sollten im Fokus der ROI-Berechnung stehen.
• Die oben genannten weiteren Nutzenfaktoren sind zwar berechtigt, jedoch deutlich schwieriger quantifizierbar (reduziertes Risiko, weitere strategische Vorteile und indirekte Effizienzgewinne).

Die Gesamtkosten bestehen aus einmaligen Change-Kosten (Investment) und wiederkehrenden Nutzungskosten (Lizenzgebühren, Fees). Hier sind folgende Aspekte von besonderer Bedeutung:

• Parametrisierung und Integration sind typischerweise die Haupttreiber der Change-Kosten, die stark von den individuellen Testdatenbedürfnissen und der IT-Landschaft abhängen.

• Die interne Ressourcen-Verfügbarkeit beeinflusst sowohl Change-Kosten als auch die Nutzenrealisierung. Dies prägt den ROI-Verlauf wesentlich.

Fazit: Sinnvoll ist eine pragmatische und zugleich sorgfältige Situationsbeurteilung, um einen fundierten ROI als Entscheidungsbasis zu schaffen.

Erfolgshebel für eine realistische ROI-Berechnung

Um eine realistische ROI-Entscheidungsgrundlage zu schaffen, ist es wichtig, die firmenspezifische Perspektive einzubeziehen:

• Frühzeitige Abklärung der Implementierungskomplexität: Insbesondere Grossfirmen verfügen über Review-Boards, umfassende Dokumentationspflichten und Prozessanforderungen. Dies treibt Kosten und Verzögerungen stark in die Höhe.
• Realistische Abklärung der internen Kapazitäten: Die Verfügbarkeit der IT-Ressourcen muss realistisch abgeklärt werden. Dazu muss klar aufgezeigt werden, wer wie zu partizipieren hat.
• Potenzial zur organisatorischen Verankerung einschätzen: Langfristig ist ein entscheidender Erfolgsfaktor, dass das Thema organisatorisch verankert und gepflegt wird, um die angenommenen Benefits auch tatsächlich zu realisieren.

Um keine Nutzenpotenziale zu übersehen, hilft zudem die systematische Identifikation der sogenannten Nutzen-Multiplikatoren. Sie liegen oft in folgenden Bereichen:

• Nutzerbasis und Testautomation: Wie gross sind Nutzerbasis, Automatisierungsgrad und Testabdeckung heute? Ist automatische Datengenerierung ein wesentlicher Faktor? Daraus lassen sich Einsparungspotenziale ableiten.
• Testdatenbedarf: Wieviel Testdaten werden für ideale Testabdeckung benötigt? Die Anzahl existierender plus gewünschter Testfälle kann ein guter Anhaltspunkt für die Schätzung sein.
• Wissens-Komplexität: Wenn viel und sehr spezifisches fachliches Wissen notwendig ist und ausgeprägte Wissenssilos bestehen, kann eine moderne Testdatenlösung diese überwinden.

Fazit – Warum sich eine realistische ROI-Ermittlung lohnt

Eine pragmatische, aber saubere Situationsbeurteilung legt offen, welches Potenzial eine synthetische Testdatenlösung tatsächlich entfalten kann. Sie schafft Klarheit über Scope, Nutzenhebel und Quick Wins und ermöglicht eine transparente, nachvollziehbare ROI-Berechnung als fundierte Entscheidungsbasis für das Management.

Eine synthetische Testdatenlösung wirkt dabei weit über die Compliance-Perspektive hinaus: Die automatisierte Testdatenerstellung steigert Effizienz und Geschwindigkeit im gesamten operativen Testprozess und bildet einen strategischen Hebel für Risikoreduktion, höhere Softwarequalität und beschleunigte digitale Transformation.

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