7 Finanzinstitute erzeugen und bewahren enorme Datenmengen auf: Transaktionen, Kundeninteraktionen, Systeme zur Betrugserkennung, Marktdaten-Feeds, Kommunikation, Backups, Analytik und regulatorische Unterlagen. Ein Großteil dieser Informationen muss über Jahre verfügbar bleiben und zugleich vor Cyberangriffen, unbefugten Änderungen und Infrastrukturausfällen geschützt werden. Diese Kombination macht Speicherlösungen für Finanzdienstleister ungewöhnlich anspruchsvoll. Banken, Versicherer, Zahlungsdienstleister und andere Finanzunternehmen brauchen eine Speicherinfrastruktur, die mehrere Anforderungen zugleich erfüllt: starke Datensicherung, planbaren Zugriff, regulatorische Aufbewahrung, schnelles Wachstum und zunehmend datenintensive Analyse- und KI-Workloads. Die Herausforderung besteht darin, zu entscheiden, welche Speicherarchitektur diese Anforderungen erfüllen kann, ohne eine weitere Sammlung von Infrastruktursilos zu schaffen. Dieser Leitfaden untersucht, welche Fähigkeiten Finanzdienstleister bei der Modernisierung ihres Speichers bewerten sollten, und erklärt, wo skalierbarer Objektspeicher in eine umfassendere Datenstrategie passt. Warum die Speicheranforderungen im Finanzsektor anders sind Speicherentscheidungen im Finanzsektor betreffen weit mehr als die Kapazitätsplanung. Finanzdaten können personenbezogene Daten (PII), Transaktionshistorien, Kontodaten, Handelsinformationen, Überwachungsdaten, Kommunikation und interne Geschäftsunterlagen umfassen. Je nach Institut und Rechtsraum unterliegen unterschiedliche Datensätze womöglich spezifischen Anforderungen an Aufbewahrung, Integrität, Datenschutz und Zugänglichkeit. Zugleich ist Cyber-Resilienz zu einer Priorität der Infrastruktur geworden. Ein erfolgreicher Ransomware-Angriff auf Backup- oder Archivdaten kann die Fähigkeit eines Instituts, kritische Systeme wiederherzustellen, unmittelbar beeinträchtigen. Finanzinstitute erzeugen zudem immer mehr unstrukturierte Daten. Dokumente, E-Mails, Gesprächsaufzeichnungen, Anwendungslogs, Sicherheitstelemetrie, KI-Datensätze und Backup-Repositories können schnell wachsen, wodurch klassische Scale-up-Speicherarchitekturen immer schwerer und teurer zu erweitern sind. Die Speicherinfrastruktur muss daher mehrere Prioritäten gleichzeitig adressieren: Sensible Finanz- und Kundendaten schützen Vorgeschriebene Unterlagen für festgelegte Aufbewahrungsfristen bewahren Zuverlässiges Backup und zuverlässige Wiederherstellung unterstützen Mit wachsenden Datenmengen skalieren Datenintegrität und Langlebigkeit erhalten Befugten Anwendungen und Benutzern kontrollierten Zugriff bieten Analytik, KI und andere neue Workloads unterstützen Die Infrastruktur bei wachsender Kapazität beherrschbar halten Diese Anforderungen erklären, warum Speicher im Finanzsektor zunehmend als Dateninfrastruktur betrachtet werden muss und nicht nur als zusätzliche Festplattenkapazität. Was sind Speicherlösungen für Finanzdienstleister? Speicherlösungen für Finanzdienstleister sind Datenplattformen, die Finanzinformationen sicher speichern, schützen, aufbewahren und zugänglich machen und dabei Anforderungen an Regulierung, Cyber-Resilienz und Skalierbarkeit erfüllen. Je nach Workload nutzt ein Institut womöglich Block-, Datei-, Objekt-, Cloud- oder Archivspeicher. Selten gibt es einen Speichertyp, der für jede Anwendung passt. Hochleistungsfähige Transaktionsdatenbanken haben beispielsweise ganz andere Anforderungen als ein Archiv mit siebenjähriger Aufbewahrung oder ein Backup-Repository. Ziel ist es daher, die Speicherarchitektur an die Eigenschaften der Daten anzupassen. Für große Mengen unstrukturierter Daten ist Objektspeicher besonders relevant geworden, weil er eine skalierbare Architektur und umfangreiche Metadaten bietet und die S3-API unterstützt, die moderne Anwendungen breit nutzen. Die Kernanforderungen an die Datenspeicherung im Finanzsektor Bei der Bewertung von Speicherlösungen sollten Finanzinstitute über reine Kapazitäts- und Leistungsangaben hinausblicken. Mehrere Eigenschaften entscheiden darüber, ob eine Plattform die betrieblichen und Governance-Anforderungen an Finanzdaten erfüllen kann. 1. Cyber-Resilienz Finanzinstitute bleiben attraktive Ziele für Ransomware und andere Cyberangriffe, weil Störungen erhebliche betriebliche und finanzielle Folgen haben können. Der Speicher muss daher unmittelbar Teil der Cyber-Resilienz-Strategie der Organisation sein. Eine wichtige Fähigkeit ist die Unveränderlichkeit von Daten. Mit S3 Object Lock lassen sich Objekte durch WORM-Kontrollen (Write Once, Read Many) so schützen, dass geschützte Versionen während einer festgelegten Aufbewahrungsfrist weder verändert noch gelöscht werden können. Das ist besonders für Backup-Repositories nützlich. Verschaffen sich Angreifer erweiterte Zugangsdaten und versuchen, Backup-Daten zu löschen, bieten korrekt konfigurierte unveränderliche Kopien eine weitere Schutzebene. Unveränderlichkeit sollte jedoch als ein Bestandteil einer umfassenderen Architektur betrachtet werden. Finanzdienstleister sollten außerdem bewerten: Verschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung Starke Identitäts- und Zugriffskontrollen Trennung administrativer Berechtigungen Multi-Faktor-Authentifizierung, wo unterstützt Mechanismen für die Datenintegrität Schutz von Infrastruktur und Metadaten Prüfbarkeit Geografische Resilienz oder Resilienz über mehrere Standorte Wiederherstellungstests Ziel ist es, die Zahl der Wege zu verringern, über die ein Angreifer sowohl Produktiv- als auch Wiederherstellungsdaten kompromittieren kann. 2. Regulatorische Aufbewahrung und Datenintegrität Finanzunternehmen müssen bestimmte Unterlagen womöglich für festgelegte Zeiträume aufbewahren und nachweisen, dass sie nicht unzulässig verändert wurden. Damit wird das Aufbewahrungsmanagement zu einer Anforderung an den Speicher und nicht nur zu einer Frage auf Anwendungsebene. Objektspeicher kann Aufbewahrungsrichtlinien direkt auf gespeicherte Objekte anwenden. Organisationen können diese Kontrollen nutzen, um Architekturen zu unterstützen, in denen regulierte Unterlagen vor Veränderung oder vorzeitiger Löschung geschützt sind. Die genauen Anforderungen hängen von Institut, Datentyp und Rechtsraum ab. In den USA können beispielsweise SEC-Vorschriften bestimmten regulierten Organisationen Aufbewahrungspflichten auferlegen. Speicherteams sollten gemeinsam mit Recht, Compliance und Sicherheit diese Pflichten in technische Richtlinien übersetzen. Wichtige Fragen sind: Welche Unterlagen müssen aufbewahrt werden? Wie lange muss jede Kategorie aufbewahrt werden? Können Unterlagen vor Ablauf der Aufbewahrung gelöscht werden? Wer ist befugt, Aufbewahrungsrichtlinien zu ändern? Sind Änderungen an den Aufbewahrungseinstellungen prüfbar? Wie schnell müssen archivierte Informationen abrufbar sein? Was geschieht, wenn ein Legal Hold greift? Werden diese Richtlinien in die Speicherschicht eingebaut, kann das die Abhängigkeit von manuellen Prozessen verringern. 3. Skalierbarkeit für kontinuierliches Datenwachstum Finanzdaten hören selten auf zu wachsen. Transaktionshistorien sammeln sich an. Backup-Sätze werden größer. Sicherheitssysteme erzeugen laufend Logs. Kundenkommunikationskanäle erzeugen Aufzeichnungen und Dokumente. Analyseplattformen bewahren immer größere Datensätze auf. KI bringt durch Trainingsdaten, Dokumenten-Repositories, Embeddings, Checkpoints und generierte Inhalte eine weitere Wachstumsquelle hinzu. Klassische Speichersysteme wachsen oft durch größere Arrays oder den Austausch bestehender Infrastruktur. Ab einer gewissen Größe entstehen dadurch wiederholte Migrations- und Erneuerungszyklen. Scale-out-Objektspeicher verfolgt einen anderen Ansatz. Die Kapazität lässt sich erweitern, indem einem verteilten System Infrastruktur hinzugefügt wird. Statt Datensätze immer wieder auf größere Speicher-Arrays zu migrieren, können Organisationen die zugrunde liegende Plattform im Lauf der Zeit wachsen lassen. Dieses Modell ist besonders nützlich für Workloads, die den Petabyte-Bereich erreichen können, darunter: Backup-Repositories Langzeitarchive Sicherheitslogs Anwendungsdaten Dokumenten-Repositories Data Lakes Analysedatensätze Datensätze für KI-Training und Retrieval Die Architektur sollte zudem einen planbaren Betrieb gewährleisten, während Objektzahl und Kapazität wachsen. 4. Hohe Datenhaltbarkeit und Verfügbarkeit Finanzinstitute können gespeicherte Informationen nicht als entbehrlich behandeln. Datenhaltbarkeit beschreibt die Wahrscheinlichkeit, dass gespeicherte Informationen im Lauf der Zeit unversehrt bleiben. Verteilte Speicherplattformen können Daten mit Verfahren wie Replikation und Erasure Coding schützen, sodass Informationen trotz Hardwareausfällen wiederherstellbar bleiben. Die Verfügbarkeit betrifft eine verwandte Frage: Können Anwendungen weiterhin auf die Daten zugreifen, wenn Teile der Infrastruktur ausfallen? Die Unterscheidung ist wichtig. Ein System kann Daten bewahren, ohne sie während eines Ausfalls sofort zugänglich zu halten. Finanzinstitute sollten Haltbarkeit und Verfügbarkeit an den Anforderungen jedes Workloads messen. In kritischen Umgebungen kann sich die Speicherarchitektur zudem über mehrere Standorte oder Fehlerdomänen erstrecken, um das Risiko lokaler Infrastrukturprobleme zu verringern. 5. Backup und Wiederherstellung im Maßstab des Finanzsektors Backups sind nur nützlich, wenn sie sich wiederherstellen lassen. Wachsen Finanzdatensätze auf Hunderte Terabyte oder Petabyte, wird die Wiederherstellungsleistung immer wichtiger. Eine Architektur, die Backups schnell aufnimmt, sie aber nicht innerhalb der betrieblichen Wiederherstellungsziele zurückspielen kann, lässt die Organisation bei einem Vorfall womöglich ungeschützt. Moderne Backup-Architekturen nutzen zunehmend S3-kompatiblen Objektspeicher als Ziel. So können Organisationen Backup-Kapazität im großen Maßstab mit Funktionen wie S3 Object Lock für Unveränderlichkeit verbinden. Bei der Bewertung einer Backup-Speicherplattform sollten Finanzinstitute beide Seiten des Workflows testen: Backup-Leistung: Kann das System Daten dauerhaft mit der geforderten Rate aufnehmen? Wiederherstellungsleistung: Liefert es ausreichend Durchsatz, wenn große Datenmengen wiederhergestellt werden müssen? Parallelität: Was passiert, wenn viele Backup- oder Wiederherstellungsjobs gleichzeitig laufen? Unveränderlichkeit: Können geschützte Backup-Kopien einer unbefugten Löschung widerstehen? Skalierung: Bleibt die Leistung angemessen, während das Repository wächst? Wiederherstellungstests sollten Teil des Betriebsprozesses bleiben. Schutzmechanismen des Speichers ersetzen nicht die Validierung, dass Anwendungen und Daten tatsächlich wiederhergestellt werden können. Objektspeicher für Finanzdienstleister Objektspeicher eignet sich gut für Finanzdatensätze, die groß, überwiegend unstrukturiert und über lange Zeiträume aufbewahrt werden. Anders als klassischer Dateispeicher organisiert Objektspeicher Informationen als Objekte, die die Daten selbst, eine eindeutige Kennung und zugehörige Metadaten enthalten. Das Metadatenmodell kann für große Daten-Repositories besonders nützlich sein, weil Anwendungen gespeicherten Objekten zusätzliche Informationen zuordnen können. Zugleich ist die S3-API zu einer gängigen Schnittstelle für Anwendungen geworden, die mit Objektspeicher arbeiten. Für Finanzunternehmen kann S3-kompatibler Speicher eine gemeinsame Grundlage für mehrere Workloads bilden, statt für jede neue Anwendung ein separates Speichersystem zu erfordern. Mögliche Anwendungsfälle sind Backup, Archiv, Analytik, Anwendungsdaten und KI-Datensätze. Backup-Speicher für Finanzdienstleister Backup ist einer der eindeutigsten Anwendungsfälle für Objektspeicher im Finanzsektor. Große Institute schützen womöglich Daten aus Tausenden Systemen an mehreren Standorten. Wachsen diese Repositories, muss der Speicher Kapazität bereitstellen, ohne den Betrieb der Backup-Umgebung immer schwieriger zu machen. Ein S3-kompatibles Backup-Ziel kann skalierbare Kapazität bieten und sich zugleich mit modernen Datensicherungsplattformen integrieren. Ist die Unveränderlichkeit aktiviert, lassen sich geschützte Backup-Objekte zudem für einen festgelegten Zeitraum in einer Form aufbewahren, die Veränderung oder Löschung verhindern soll. Diese Kombination hilft Finanzinstituten, zwei verwandte Probleme zu lösen: wachsende Backup-Volumina zu bewältigen und Wiederherstellungskopien vor Ransomware zu schützen. Langfristige Archivierung von Finanzdaten Archivspeicher verfolgt ein anderes Ziel als Backup. Ein Backup dient vor allem dazu, Systeme oder Daten nach einem Verlust oder einer Störung wiederherzustellen. Ein Archiv bewahrt Informationen für die langfristige Nutzung zu geschäftlichen, Governance- oder regulatorischen Zwecken. Finanzinstitute können enorme Archive mit Kommunikation, Unterlagen, Dokumenten und historischen Datensätzen vorhalten. All diese Informationen auf teurem Primärspeicher zu halten, ist ineffizient. Gleichzeitig kann das Verschieben auf schwer zugänglichen Speicher Ermittlungen, Analysen und Compliance-Anfragen erschweren. Objektspeicher bietet eine weitere Option: große Archive auf skalierbarer Infrastruktur vorhalten und die Daten über Standardschnittstellen zugänglich halten. Metadaten können Anwendungen zudem helfen, Objekte in sehr großen Repositories zu organisieren und zu identifizieren. Speicher für KI und Analytik im Finanzsektor KI verändert das Speicherprofil von Finanzdienstleistern. Betrugserkennung, Risikoanalyse, Kundenservice, Dokumentenverarbeitung, quantitative Forschung und interne Wissenssysteme können allesamt auf große Datensätze angewiesen sein. Viele dieser Workloads arbeiten mit unstrukturierten Informationen statt mit klassischen relationalen Datenbanken. Ein unternehmensweites System für Retrieval-Augmented Generation verarbeitet beispielsweise womöglich: Research-Berichte Richtlinien und Verfahren Kundenkorrespondenz Verträge Marktforschung Historische Dokumente Anwendungslogs Die Speicherarchitektur muss die Sicherheitsklassifizierung dieser Informationen über den gesamten KI-Workflow hinweg erhalten. Ein Kundendatensatz bleibt sensibel, wenn er Teil eines Retrieval-Datensatzes wird. Dieselben Prinzipien für Zugriff, Aufbewahrung und Schutz, die für die ursprünglichen Informationen gelten, sollten daher auch für KI-Kopien und abgeleitete Datensätze gelten. Skalierbarer Objektspeicher kann eine Grundlage für diese großen Daten-Repositories bilden und Anwendungen zugleich über S3-kompatible Schnittstellen mit den Informationen arbeiten lassen. Datensouveränität und Kontrolle Finanzinstitute unterliegen unterschiedlichen rechtlichen und regulatorischen Regimen, wodurch der Datenstandort zu einem wichtigen Architekturkriterium wird. Manche Organisationen müssen bestimmte Datensätze in bestimmten Rechtsräumen oder Infrastrukturumgebungen halten. Andere wollen mehr Kontrolle darüber, wo kritische Finanzinformationen liegen. Private und hybride Cloud-Architekturen können Instituten helfen, diese Kontrolle zu behalten und dennoch Speicherschnittstellen im Cloud-Stil zu bieten. S3-Kompatibilität ist hier nützlich, weil Anwendungen über eine vertraute API mit Objektspeicher arbeiten können, unabhängig davon, ob die Daten in einem privaten Rechenzentrum, einer hybriden Umgebung oder einer unterstützten Cloud-Architektur liegen. Das gibt Infrastrukturteams mehr Flexibilität bei der Entscheidung, wo bestimmte Datensätze liegen sollen. Speichersilos vermeiden Eine der weniger sichtbaren Kosten des Datenwachstums im Finanzsektor ist die Fragmentierung der Infrastruktur. Eine neue Backup-Plattform erhält eigenen Speicher. Das Analyseteam stellt eine weitere Umgebung bereit. Archive bleiben auf Altinfrastruktur. KI-Teams schaffen dann ein weiteres großes Repository. Irgendwann betreiben IT-Teams mehrere Speicherinseln, jede mit eigener Kapazitätsplanung, eigenem Lifecycle-Management und eigenen Erneuerungsplänen. Eine skalierbare Objektspeicherplattform kann geeignete unstrukturierte Workloads auf einer gemeinsamen Architektur konsolidieren. Konsolidierung bedeutet nicht, dass jede Anwendung dieselbe Speicherstufe nutzen sollte. Transaktionsdatenbanken und latenzempfindliche Anwendungen benötigen womöglich weiterhin spezialisierte Infrastruktur. Ziel ist es vielmehr, Workloads mit ähnlichen Anforderungen an Skalierung, Langlebigkeit, Aufbewahrung und Zugriff zu identifizieren und ihnen, wo sinnvoll, eine gemeinsame Datengrundlage zu geben. So bewerten Sie Speicherlösungen für Finanzdienstleister Eine sinnvolle Bewertung sollte bei den Daten der Organisation beginnen und nicht bei einem Produktvergleich. Identifizieren Sie zunächst die wichtigsten Workloads und bestimmen Sie deren Anforderungen an Kapazität, Leistung, Sicherheit, Aufbewahrung und Wiederherstellung. Bewerten Sie dann mögliche Plattformen anhand von Fragen wie: Kann die Architektur ohne störende Migrationen skalieren? Unterstützt sie S3-kompatible Anwendungen? Wie werden Daten vor Hardwareausfällen geschützt? Lassen sich Daten unveränderlich machen? Wie sind Verschlüsselung und Zugriffskontrollen umgesetzt? Lassen sich Aufbewahrungsrichtlinien auf der Speicherebene durchsetzen? Wie verhält sich das System bei Ausfällen von Komponenten oder Standorten? Welchen Backup- und Wiederherstellungsdurchsatz kann es dauerhaft liefern? Kann sich die Infrastruktur bei Bedarf über mehrere Standorte erstrecken? Wie einfach lassen sich Kapazität und Leistung erweitern? Integriert es sich mit vorhandenen Anwendungen für Backup, Archiv und Datenmanagement? Wie wird die Plattform im Petabyte-Maßstab überwacht und betrieben? Tests sollten die erwarteten Produktionsbedingungen widerspiegeln. Kleine Proofs of Concept können betriebliche Probleme verbergen, die erst auftreten, wenn Objektzahl, Parallelität oder Kapazität deutlich steigen. Wo Scality beim Speicher für Finanzdienstleister ins Bild passt Scality bietet S3-kompatiblen Objektspeicher für große Unternehmensumgebungen, darunter Finanzinstitute. Nach Angaben von Scality nutzen sieben der 15 größten Banken der Welt seine Technologie. Die Architektur von Scality ist für datenintensive Workloads konzipiert, bei denen Skalierbarkeit, Cyber-Resilienz und langfristige Langlebigkeit wichtig sind. Die aktuelle Plattform umfasst Funktionen für Unveränderlichkeit per S3 Object Lock, Verschlüsselung, Identitäts- und Zugriffsmanagement, Erasure Coding, Schutz über mehrere Standorte und S3-Workloads im großen Maßstab. Für Finanzdienstleister können diese Funktionen mehrere Speicheranforderungen innerhalb derselben übergeordneten Architektur unterstützen, darunter cyber-resilientes Backup, Langzeitaufbewahrung, große unstrukturierte Datensätze und neue KI-Workloads. Die relevante Frage ist nicht, ob jede Finanzanwendung auf Objektspeicher gehört. Viele tun das nicht. Sinnvoller ist die Frage, wo schnell wachsende unstrukturierte Daten auf einer Infrastruktur konsolidiert werden können, die den nötigen Schutz, die nötige Aufbewahrung, Zugänglichkeit und Skalierung bietet. Für Finanzinstitute, die Petabyte an Backup-, Archiv-, Analyse- und KI-Daten verwalten, kann Objektspeicher eine praktische Grundlage für diesen Teil des Datenbestands bilden. Eine langfristige Speicherstrategie für Finanzdienstleister aufbauen Die Speicheranforderungen im Finanzsektor werden sich weiterentwickeln, während Datenmengen wachsen, sich Cyberbedrohungen verändern und neue Anwendungen zusätzliche Anforderungen an die Infrastruktur stellen. Auch die regulatorischen Datenanforderungen entwickeln sich weiter. 2026 haben US-Finanzaufsichtsbehörden gemeinsame Datenstandards verabschiedet, die die Interoperabilität und maschinelle Lesbarkeit regulatorischer Daten verbessern sollen; die gemeinsame Regelung trat am 1. Oktober 2026 in Kraft. Eine Speicherstrategie profitiert daher davon, sich auf Architektureigenschaften zu konzentrieren, die nützlich bleiben, auch wenn sich einzelne Workloads ändern: skalierbare Kapazität, starke Datensicherung, richtliniengesteuerte Aufbewahrung, Standardschnittstellen und flexible Bereitstellung. Objektspeicher erfüllt viele dieser Anforderungen für große unstrukturierte Datensätze. In Kombination mit geeigneten Kontrollen für Anwendungen, Sicherheit und Governance kann er Finanzinstituten eine einheitlichere Grundlage für Backup-, Archiv-, Analyse- und KI-Daten bieten und die Abhängigkeit von isolierten Speichersilos verringern. Für Infrastrukturteams, die Speicherlösungen für Finanzdienstleister bewerten, kann diese Flexibilität es erleichtern, weiteres Datenwachstum aufzufangen, ohne die Speicherumgebung immer wieder neu zu gestalten. Institute, die ihre Datensicherung zentralisieren, finden weitere Informationen im Beitrag Wie betreiben Banken Backup als internen Dienst mit Chargeback?.
