Der Markt für Finanzdatendienste wurde auf mehr als 28 Mrd. USD im Jahr 2025 geschätzt und wird bis Ende 2035 voraussichtlich 59 Mrd. USD erreichen. Finanzdaten sind für alles die Grundlage, von alltäglichen Entscheidungen bis hin zu langfristigen Strategien, aber diese Informationen schnell und präzise zusammenzutragen, kann ohne Unterstützung eine Herausforderung darstellen. Anbieter von Finanzdaten helfen dabei, die wachsende Nachfrage nach Echtzeit-Marktdaten, Unternehmen und Transaktionsdaten zu decken. Sie ermöglichen es, mit präzisen, aktuellen Finanzinformationen zu arbeiten, die skaliert werden können.

Im Folgenden erfahren Sie, was Finanzdatenanbieter sind, welche Art von Informationen sie bereitstellen und wie Sie beurteilen können, welche Anbieter für Ihr Unternehmen am besten geeignet sind.

Worum geht es in diesem Artikel?

• Was sind Finanzdatenanbieter?
  
• Welche Arten von Finanzdaten liefern Anbieter in der Regel?
  
• Wie können Finanzdatenanbieter Markt-, Unternehmens- und Transaktionsdaten einziehen und bereitstellen?
  
• Wie bewerten Organisationen Datengenauigkeit, Abdeckung und Latenz?
  
• Welche Herausforderungen ergeben sich in der Regel bei der Zusammenarbeit mit Finanzdatenanbietern?
  
• Wie können Unternehmen niedergelassene Anbieter nach Kosten, Lizenzmodellen und technischen Anforderungen vergleichen?
  
• So kann Stripe Financial Connections Sie unterstützen
  

Was sind Finanzdatenanbieter?

Anbieter von Finanzdaten sind Unternehmen, die Finanzinformationen erfassen, organisieren und an Unternehmen weitergeben. Sie verfolgen Marktveränderungen in Echtzeit, damit Investorinnen und Investoren, Finanzteams und Betreiber genaue Zahlen haben, wann sie diese für die Berichterstattung oder Umsatz benötigen. Das kann ein Preisfeed sein, der über einen Trade oder einen aktualisierten Kontostand informiert, den eine Kundin/ein Kunde sofort sehen möchte. Finanzdatenanbieter minimieren in jedem Fall die Latenz und stellen sicher, dass Updates zum richtigen Zeitpunkt angezeigt werden.

Der Aufbau und die Wartung der internen Finanzdateninfrastruktur können teuer und endlos sein. Anbieter können die Integrationen, Compliance-Kontrollen, die globale Abdeckung und die Pipelines zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) von Rohdaten warten, die Rohdaten nutzbar machen, damit Unternehmen sie nicht von Grund auf neu erstellen müssen.

Gute Finanzdatenanbieter verstehen auch die Besonderheiten und Grenzfälle hinter den Daten. Sie normalisieren Formate, berücksichtigen Unternehmensaktionen, beheben nicht übereinstimmende Kennungen und zeigen bei Bedarf korrigierte Daten an. Viele Unternehmen verfügen nicht über die Zeit, Infrastruktur oder Mitarbeiterzahl, um dieses Maß an Präzision intern zu replizieren, weshalb sie sich auf Anbieter verlassen.

Welche Arten von Finanzdaten bieten Anbieter in der Regel an?

Finanzdatenanbieter decken ein breites Spektrum an Informationen ab, da Unternehmen Finanzsignale auf sehr unterschiedliche Weise nutzen. Hier einige Datentypen und warum sie wichtig sind.

Marktdaten

Dazu können Echtzeitpreise und historische Preise, Volumina, Bestellungen, Benchmarks und Indexniveaus für Aktien, festverzinsliche Wertpapiere, Rohstoffe, Währungen und Derivate gehören. Diese Datensätze unterstützen Handelssysteme, Portfoliomodelle und Workflows, die eine genaue Erfassung der Marktbewegungen erfordern.

Grundlagen des Unternehmens

Dazu gehören häufig Umsatz, Margen, Einnahmen, Bilanzen, Cashflows, Einreichungen, Unternehmensaktionen und Analystenschätzungen. Anbieter extrahieren und normalisieren diese, wobei es sich in den meisten Fällen um Offenlegungen von Aufsichtsbehörden und Unternehmensveröffentlichungen handelt, damit Teams die Leistung über Regionen und Buchhaltungsstandards hinweg vergleichen können.

Wirtschaftliche Indikatoren

Einige Finanzdatenanbieter liefern auch Signale auf Makroebene – wie Bruttoinlandsprodukt (BIP), Inflation, Zinssätze, Arbeitsmarktdaten und Kundensentiment –, die Unternehmen dabei helfen können, das erweiterte Umfeld zu verstehen, das sich auf Nachfrage, Preise, Capital und Planung auswirkt.

Referenzdaten

Typisch sind Kennungen, Klassifizierungen, Sicherheitsmetadaten, Unternehmenshierarchien und Ereignisverläufe, die alle anderen Datensätze konsistent halten. So können Analysten und Systeme Daten zuverlässig quellenübergreifend zusammenführen.

Alternative Daten

Aggregierte Transaktionsdaten, Web-Traffic, Versand- und Lieferkettenindikatoren, Satellitenbeobachtungen und Textstimmungen sind untraditionelle Signale. Sie bieten Teams frühzeitige Messwerte zu Trends, die in öffentlichen Einreichungen oder Einnahmen noch nicht sichtbar sind.

Nachrichten und Stimmungsfeeds

Maschinenlesbare Nachrichten, Warnungen und Stimmungsbewertungen aus Artikeln, Transkripten und sozialen Signalen tragen dazu bei, Risiken und Chancen schneller aufzudecken als manuelle Überwachung.

Daten auf Transaktions- und Kontoebene

Mit Erlaubnis der Nutzerin/des Nutzers aggregieren Anbieter häufig Banktransaktionen, Konto, Kreditinformationen und Ausgabenmuster. Diese Datensätze stützen Kreditmodelle, persönliche Finanztools und viele moderne FinTech-Erlebnisse.

Wie können Finanzdatenanbieter Markt-, Unternehmens- und Transaktionsdaten einziehen und bereitstellen?

Finanzdatenanbieter aggregieren Daten aus einer Vielzahl von Quellen und sollen sie in Formaten bereitstellen, die Teams und Systeme verwenden können. So funktioniert das.

Datenerfassung einrichten

Wie Anbieter Daten erfassen, hängt davon ab, welche Art von Daten sie erfassen:

• Marktdaten: Anbieter stellen eine direkte Verbindung zu Börsen und Handelsplätzen her, um jeden Preis zu erfassen, zu handeln und zu aktualisieren. Sie lokalisieren oft Server in der Nähe von Börsen und verwenden Hochgeschwindigkeitsnetzwerke, um die Latenz zu reduzieren und sicherzustellen, dass der Feed den Markt mit minimaler Verzögerung widerspiegelt.

• Unternehmen: Einreichungen, Veröffentlichungen von Einnahmen, Unternehmensaktionen und Offenlegungen stammen von Aufsichtsbehörden, Unternehmen und Umtausch (Apps oder Websites, die Finanzinformationen zusammenstellen). Anbieter analysieren und standardisieren diese Dokumente, oft mit Automatisierung oder Machine Learning, damit die Metriken über Länder, Sektoren und Berichtsformate hinweg sauber aufeinander abgestimmt sind.

• Transaktionsdaten: Mit Genehmigung der Nutzerin bzw. des Nutzers verbinden sich Anbieter über sichere Programmierschnittstellen (APIs) oder Open-Banking-Systeme mit Banken und Finanzinstituten, um Guthaben und Transaktionen abzurufen. Andere lizenzieren anonymisierte, aggregierte Kartenausgabe- oder Einzelhandelsdaten, um allgemeine Kundentrends zu erkennen.

Normalisierung und Qualitätskontrolle

Sobald die Daten erfasst sind, werden sie gesäubert, zugeordnet und abgeglichen, sodass Kennungen, Zeitstempel, Währungen und Definitionen quellenübergreifend übereinstimmen. Dieser Schritt behebt die chaotischen Realitäten von Rohdaten, wie Aufkleberänderungen, Unternehmensumstrukturierungen und inkonsistente Feldnamen.

Datenübermittlung

Nachdem Sie Ihre Finanzdaten erfasst, organisiert und bereinigt haben, bieten Anbieter auf verschiedene Weise Zugriff darauf:

• Echtzeit-Feeds: Für zeitkritische Anwendungsszenarien können Sie Daten über spezielle Feeds oder WebSockets (eine Art Netzwerkprotokoll, das eine kontinuierliche, bidirektionale Kommunikation zwischen Servern und Clients mit geringer Latenz ermöglicht) streamen, die Updates pushen, sobald sie verfügbar sind. Dadurch bleiben Handelssysteme, Dashboards und automatisierte Modelle an die neuesten Marktbedingungen gebunden.

• APIs und Cloud-Integrationen: Da viele Workflows On-Demand-Zugriff benötigen, stellen Anbieter die Architektur der Representational State Transfer (REST), die Graph Query Language (GraphQL) oder Streaming-APIs für bestimmte Abfragen bereit. Sie liefern Daten auch oft direkt in Cloud-Warehouses. Dadurch wird es den Teams erleichtert, Finanzdaten neben ihren internen Datensätzen zu analysieren.

• Zustellung von Massendateien: Historische Datensätze, Referenzdateien und Tagesendberichte werden oft als herunterladbare Dateien oder über verwalteten Speicher bereitgestellt. Dies unterstützt Analysen im großen Maßstab und Modellierungen über lange Zeiträume, ohne die Echtzeitsysteme zu überlasten.

Wie bewerten Organisationen Datengenauigkeit, Abdeckung und Latenz?

Organisationen vergleichen die Outputs eines Anbieters mit maßgeblichen Quellen wie Umtausch, Originaleinreichungen und geprüften historischen Daten, um zu bestätigen, dass die Werte übereinstimmen und nicht fehlen oder falsch zu geordnet sind. Außerdem suchen sie nach Anzeichen für strenge interne Qualitätskontrollen, wie automatisierte Validierung, klare Korrektur-Workflows und veröffentlichte Fehlerquotenmetriken.

Teams können ihre erforderlichen Instrumente, Unternehmen, Regionen und Sitzungsverläufe mit dem Katalog des Anbieters abgleichen. Sie sollten auf Lücken, veraltete Datensätze oder fehlende Felder prüfen und beurteilen, ob die Breite und Tiefe des Datensatzes für ihre Modelle, Berichtsanforderungen oder Produktfunktionen ausreicht.

Organisationen können auch messen, wie schnell Daten relativ zu einem bekannten Zeitstempel eintreffen, z. B. zur offiziellen Zeit eines Umtauschs oder zu dem Zeitpunkt, an dem eine Einreichung beim System einer Regulierungsbehörde eingeht. Sie bewerten, wie sich die Leistung unter Last verhält, wie oft Aktualisierungen aktualisiert werden und ob der Anbieter verschiedene Latenzstufen anbietet.

Abgesehen von den Überschriftenmetriken sollten Teams die Zuverlässigkeit während der Testphase überwachen. Achten Sie auf verworfene Updates, inkonsistente Formate oder Ausfallzeiten. Suchen Sie nach Anbietern mit transparenten Statusseiten, definierten Service-Level-Vereinbarungen (SLAs) und Einblicken in ihre Abläufe.

Welche Herausforderungen ergeben sich in der Regel bei der Zusammenarbeit mit Finanzdatenanbietern?

Selbst bei den besten Finanzdatenanbietern können Probleme auftreten. Beachten Sie diese potenziellen Herausforderungen.

Probleme mit der Integration

Jeder Anbieter kann Daten unterschiedlich strukturieren, sodass Teams oft sinnvolle Zeit damit verbringen, Schemata abzubilden, Ratenbegrenzungen zu bearbeiten und Pipelines zu erstellen, um Updates mit hohem Volumen zu absorbieren. Ein späterer Anbieterwechsel kann noch schwieriger sein, da sich Ihre internen Systeme um ein bestimmtes Datenmodell entwickeln.

Überraschungen bei der Datenqualität

Selbst zuverlässige Anbieter liefern gelegentlich fehlende Felder, doppelte Datensätze oder Werte, die nach Unternehmensaktionen abgeglichen werden müssen. Teams erstellen oft eigene Validierungsprüfungen, wie z. B. Warnungen bei ungewöhnlichen Spitzen, veralteten Zeitstempeln oder lückenhafter Abdeckung, um Probleme frühzeitig zu erkennen.

Zuverlässigkeitsprobleme

Ausfälle oder verzögerte Aktualisierungen können sich auf Handelssysteme, Kreditmodelle und Produkte mit Nutzeroberfläche auswirken. Teams vermeiden diese häufig durch Caching, Ausweichmöglichkeiten oder die Nutzung sekundärer Datenquellen, unerwartete Ausfallzeiten bergen dennoch Risiken.

Steigende Kosten

Die Gebühren skalieren oft mit der Nutzung und manchmal auf einen Schlag. Marktdaten in Echtzeit, große historische Datensätze und hohe API-Aufrufzahlen können Organisationen in Kostenstufen drängen, die sie nicht erwartet haben. Aus diesem Grund ist eine kontinuierliche Überwachung erforderlich.

Lizenzbeschränkungen

Viele Datensätze verfügen über Regeln, die steuern, wie Daten angezeigt, geteilt oder gespeichert werden können. Einschränkungen in Bezug auf Weiterverteilung, Nutzertyp oder interne und externe Verwendung können Compliance-Aufwand mit sich bringen und die Auswahl an Produktdesignoptionen einschränken.

Versionierung und Change Management

Anbieter aktualisieren APIs, verwerfen Felder und überarbeiten historische Daten. Ohne proaktive Überwachung und regelmäßige Neuvalidierung können diese Änderungen nachgelagerte Prozesse unterbrechen.

Wie können Unternehmen niedergelassene Anbieter nach Kosten, Lizenzmodellen und technischen Anforderungen vergleichen?

Sobald Sie wissen, welche Datensätze Sie benötigen, stellt sich die eigentliche Frage, welcher Anbieter sie mit der richtigen Balance aus Preis, Flexibilität und technischer Passform liefern kann.

Preisstruktur

Die Anbieter können Zahlungen pro API-Aufruf, Nutzer/in, pro Datensatz oder über feste Abos vornehmen. Schätzen Sie Ihre voraussichtliche Nutzung (z. B. Anrufe, Volumen, Nutzer/innen, Latenzanforderungen), um die aktuellen Kosten vorherzusagen und zu ermitteln, wie sich die Preise im Zuge der Skalierung des Unternehmens verhalten werden.

Transparenz und Vorhersehbarkeit

Einige Anbieter veröffentlichen klare Schwellenwerte für Preise und Nutzung, während andere auf maßgeschneiderte Quotes setzen. Einige Unternehmen bevorzugen möglicherweise Modelle, die es ihnen ermöglichen, Ausgaben genau zu prognostizieren und Überraschungsüberschreitungen oder Anpassungen der Transaktionsgebühren zur Jahresmitte zu vermeiden.

Lizenzkonditionen

Regeln für die interne Verwendung, externe Anzeige, Datenweitergabe und abgeleitete Arbeiten können sich sowohl auf den Compliance-Overhead als auch auf das Produktdesign auswirken. Sie sollten diese Konditionen überprüfen, um sicherzustellen, dass sie mit aktuellen Workflows und zukünftigen Plänen übereinstimmen, insbesondere wenn Daten auf der Kundeseite angezeigt werden.

Integrationsmodell

Anbieter/innen unterscheiden sich stark in ihrer Benutzerfreundlichkeit. Starke Entwicklerdokumentation, moderne APIs, Software Development Kits (SDKs), Cloud-Bereitstellungsoptionen und Sandbox-Umgebungen beschleunigen den Prozess der Integration und minimieren den regelmäßigen Wartungsaufwand.

Leistung und Zuverlässigkeit

SLAs, Erreichbarkeit, verfügbare Latenzstufen und Transparenz bei der Überwachung sind Faktoren, die in die Entscheidung einfließen. Sie suchen einen Anbieter mit einer Infrastruktur, die Volumenspitzen bewältigen kann, und mit Support-Teams, die bei Problemen schnell reagieren.

Sicherheit und Compliance

Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Prüfpfade und relevante Zertifizierungen sind für alle Daten wichtig, die mit sensiblen Finanzinformationen zu tun haben. Ein Anbieter sollte gut gerüstet sein, um Ihr Unternehmen zu schützen.

So kann Stripe Financial Connections Sie unterstützen

Stripe Financial Connections umfasst mehrere APIs, mit denen Sie eine sichere Verbindung zu den Bankkonten Ihrer Kundinnen und Kunden herstellen und deren Finanzdaten abrufen können. Das hilft Ihnen dabei, innovative Finanzprodukte und -dienstleistungen zu entwickeln.

Mit Financial Connections können Sie unter anderem Folgendes umsetzen:

• Vereinfachtes Onboarding: Bieten Sie einen nahtlosen, sofortigen Verifizierungsprozess für Bankkonten, der keine manuelle Identitäts- und Kontoverifizierung erfordert.

• Zugriff auf umfangreiche Finanzdaten: Rufen Sie umfassende Informationen über die Bankkonten und Kundinnen und Kunden ab, einschließlich Kontostände, Transaktionen und Kontodetails.

• Automatisierung wiederkehrender Zahlungen: Ermöglichen Sie Ihren Kundinnen und Kunden, ihre Bankkonten für wiederkehrende Zahlungen sicher zu verknüpfen und die Erfolgsquote von Zahlungen zu verbessern.

• Verbessertes Risikomanagement: Analysieren Sie die Finanzdaten Ihrer Kundinnen und Kunden, um fundiertere Entscheidungen über Kredite, Darlehen und andere Finanzprodukte zu treffen.

• Rechtskonformität: Financial Connections hilft Ihnen, die rechtlichen Vorgaben bezüglich Kundenprüfung (Know Your Customer, KYC) und Geldwäschebekämpfung (Anti-Money Laundering, AML) zu erfüllen.

• Zuverlässige Innovation: Entwickeln Sie neue Finanzprodukte und -dienste auf der sicheren und zuverlässigen Infrastruktur von Financial Connections.

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