Why reliable financial data today decide on the success of digital financial platforms

Whether online brokers, stock exchange, banking app, financial portal or wealth management platform: Modern financial applications are based on a common basis: high quality financial market data.

Users: Today, current stock exchange rates, complete product information, precise key figures and a presentation of financial instruments available at any time. At the same time, companies need to process millions of data sets daily and provide them in real time.

For this to work, banks, brokers, stock exchanges and fintechs need a powerful Market data infrastructure.

It forms the technical backbone of modern financial markets and ensures that financial data are reliably collected, processed, updated and provided.

What is Market Data Infrastructure?

Market data infrastructure is understood to mean all technical systems, processes and data architectures necessary for the processing and provision of financial market data. These include:

• Real-time market data
• Exchange rates
• Historical course dates
• Financial key figures
• Certificate master data
• Realtime indications
• Reference data
• Company data
• Corporate Actions
• structured product data

The market data infrastructure ensures that this information is delivered in high quality, with low latency and high availability in financial applications.

Why is market data infrastructure so important? Financial markets are now fully data-driven. Even small delays, faulty data or inconsistent key figures can affect:

• Commercial decisions
• Product comparisons
• Market analyses
• Customer portals
• digital financial products

have.

This is why banks, brokers and stock exchanges invest considerable resources in the quality of their data supply. A professional market data infrastructure allows:

‡ Real-time processing of financial market data

High data quality and consistency

Scalable data supply

High system availability

Reliable integration into digital applications

What data does a modern market data infrastructure process?

Many connect market data exclusively with stock exchange rates. In fact, a modern infrastructure processes significantly more.

Real-time market data

This includes:

• Stock prices
• ETF courses
• Fund data
• Indexes
• Foreign exchange rates
• Raw material prices
• Bond data

These data must be continuously updated and provided almost without delay.

Historical stock exchange data

Historical data is used for:

• Research
• Backtesting
• quantitative analyses
• Charting
• Regulatory reporting

They form the basis of many data-driven financial applications.

master files

Master data describe the characteristics of a financial instrument.

Examples:

• ISIN
• WKN
• Issued
• Product type
• Duration
• Basic value

They enable the unique identification and classification of securities.

Certificate master data

Structured products are particularly complex. In addition, it is necessary to process:

• Accessibility
• Caps
• Bonus levels
• Basic values
• Issuer information
• Product logics

The management and updating of this data is one of the most demanding tasks of modern market data infrastructures.

Financial key figures

Key figures enable the analysis and comparability of financial instruments. These include, for example,:

• Benefits
• Sideward yield
• Leverage
• Omega
• Delta
• volatility

Especially for certificates and lever products, these key figures are continuously recalculated.

Realtime indications

Real-time indications continuously deliver updated price indications for financial instruments and structured products. They play an important role in certificates, leverage products and out-of-the-board applications.

How does a market data infrastructure work?

The process can be easily divided into four steps.

1. Data collection

Market data are obtained from various sources:

• Exchanges
• Trading venues
• Issuers
• Market Maker
• Financial data provider

Two. Data validation

The incoming information is checked and validated. The aim is a consistent database for all applications.

3. Data processing

Next:

• Main data enriched
• Kennzahlen berechnet
• Produktlogiken verarbeitet
• historische Daten archiviert

4. Datenbereitstellung

Die Daten werden über:

• Finanzdaten–APIs
• Datenfeeds
• WebSockets
• White-Label-Lösungen

an Banken, Broker, Börsen und Finanzplattformen ausgeliefert.

Beispiel: Market-Data-Infrastruktur für eine Brokerage-Plattform

Eine moderne Brokerage-Plattform benötigt gleichzeitig:

• Echtzeit-Kursdaten
• Watchlists
• Marktübersichten
• historische Kursdaten
• Zertifikate-Stammdaten
• Finanzkennzahlen
• Produktinformationen

Im Hintergrund verarbeitet die Market-Data-Infrastruktur kontinuierlich Millionen von Datensätzen, damit Nutzer:innen jederzeit aktuelle Informationen erhalten. Ohne diese Infrastruktur wäre ein stabiler Betrieb nicht möglich.

Welche Unternehmen benötigen Market-Data-Infrastruktur?

Banken

• Online-Banking
• Brokerage
• Anlageberatung
• Vermögensverwaltung

Broker

• Handelsplattformen
• Realtime-Charts
• Marktübersichten
• Produktvergleichssysteme

Börsen

• Datenversorgung
• Marktüberwachung
• Produktdarstellung
• Informationsdienste

Finanzportale/Börsenportale

• Kursseiten
• Marktanalysen
• Nachrichtenportale
• Vergleichsplattformen

Fintechs

• Investment-Apps
• Robo-Advisors
• Analyseplattformen
• digitale Finanzprodukte

Welche Herausforderungen gibt es?

Eine professionelle Market-Data-Infrastruktur muss:

• Millionen Datensätze verarbeiten
• hohe Aktualisierungsfrequenzen unterstützen
• geringe Latenzen gewährleisten
• hohe Verfügbarkeit bieten
• konsistente Datenqualität sicherstellen

Gerade bei Echtzeit-Marktdaten und strukturierten Produkten steigen die Anforderungen kontinuierlich.

Welche Rolle spielen Finanzdaten–APIs?

Finanzdaten–APIs sind häufig der sichtbare Teil einer Market-Data-Infrastruktur. Während die Infrastruktur Daten erfasst, verarbeitet und verwaltet, ermöglichen APIs den Zugriff auf:

• Echtzeit-Marktdaten
• historische Börsendaten
• Finanzkennzahlen
• Zertifikate-Stammdaten
• Realtime-Indikationen

für Websites, Apps und digitale Finanzplattformen.

Wie ARIVA Market-Data-Infrastruktur bereitstellt

Seit 1998 entwickelt und betreibt ARIVA Market-Data-Lösungen für Banken, Broker, Börsen, Fintechs und Finanzplattformen. Die Infrastruktur von ARIVA verarbeitet Daten zu über einer Million Finanzinstrumenten und umfasst:

• Echtzeit-Marktdaten
• Finanzdaten-Feeds
• Finanzdaten–APIs
• historische Börsendaten
• Zertifikate-Stammdaten
• Finanzkennzahlen
• Realtime-Indikationen

Durch skalierbare Systeme und professionelle Datenversorgung unterstützt ARIVA Unternehmen bei der Entwicklung moderner Finanzanwendungen.

Market-Data-Infrastruktur ist das Fundament digitaler Finanzmärkte

Ohne Market-Data-Infrastruktur wären moderne Finanzplattformen, Broker-Anwendungen und digitale Investmentlösungen nicht möglich.

Sie sorgt dafür, dass:

• Echtzeit-Marktdaten
• historische Börsendaten
• Finanzkennzahlen
• Zertifikate-Stammdaten
• Realtime-Indikationen

zuverlässig verarbeitet und bereitgestellt werden.

Für Banken, Broker, Börsen und Fintechs ist eine leistungsfähige Market-Data-Infrastruktur daher nicht nur technische Voraussetzung, sondern ein entscheidender Erfolgsfaktor für digitale Finanzprodukte.

FAQ

Was ist Market-Data-Infrastruktur?

Market-Data-Infrastruktur umfasst alle Systeme und Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung und Bereitstellung von Finanzmarktdaten.

Welche Daten werden verarbeitet?

Echtzeit-Marktdaten, historische Börsendaten, Stammdaten, Zertifikate-Stammdaten, Finanzkennzahlen, Realtime-Indikationen und weitere Finanzinformationen.

Wer benötigt Market-Data-Infrastruktur?

Banken, Broker, Börsen, Finanzportale, Fintechs und digitale Finanzplattformen.

Was ist der Unterschied zwischen einer Finanzdaten–API und einer Market-Data-Infrastruktur?

Die Market-Data-Infrastruktur verarbeitet und verwaltet Finanzdaten. Eine Finanzdaten–API ermöglicht den Zugriff auf diese Daten über standardisierte Schnittstellen.

Warum ist Datenqualität bei Finanzmarktdaten so wichtig?

Weil fehlerhafte oder veraltete Daten zu falschen Analysen, inkorrekten Produktdarstellungen und einer schlechten Nutzer:innenerfahrung führen können.