Das DAMA-DMBOK2 Framework als eine „Bibel“ des Datenmanagements

Für Banken bilden Daten die Grundlage, um in Zukunft wettbewerbsfähig zu bleiben. Um externe und interne Anforderungen zu erfüllen, bedarf es eines strukturierten Datenmanagements. Bei der Implementierung eines geeigneten Modells, kommt es auf verschiedene Handlungsfelder an. Doch woher können Banken Informationen erhalten, um diese Handlungsfelder zu bearbeiten?

Ausgangslage Datenmanagement als Herausforderung für Banken:

Entlang der gesamten Wertschöpfungskette arbeiten Banken insbesondere mit einem: Daten. Die zugrundeliegenden Informationen dieser Daten geben Banken Aufschluss über ihre Kunden, Produkte und Dienstleistungen. Sie unterstützen dabei, Innovationen voranzutreiben und strategische Ziele zu erreichen. Dem Grundsatz „data as a Asset“ folgen noch wenige Banken, indem sie Daten als ein Asset aktiv verwalten, um aus den gewonnenen Erkenntnissen der vorliegenden Daten einen kontinuierlichen Wert zu schöpfen. Die Wertschöpfung aus Daten erfolgt nicht durch Zufall, sondern erfordert Management, Koordination und Engagement aller Mitarbeitenden der Bank.

Neben den genannten geschäftlichen und operativen Herausforderungen von Banken, muss das Management zudem noch strenge regulatorische Rahmenbedingungen erfüllen. Zur Einhaltung der Compliance Anforderungen gehören unter anderem die Bankenaufsichtlichen Anforderungen an die IT (BAIT), die von der EBA herausgegebene Leitlinie Guidelines on internal Governance (EBA/GL/2017), die Mindestanforderungen an das Risikomanagement (MaRisk) und die vom Basel Committee on Banking Superversion (BCBS) herausgegeben Leitlinie 239. Diese Anforderungen beeinflussen unmittelbar das Tagesgeschäft innerhalb der Banken und erschweren den Weg zu einer datengetriebenen Organisation.

Dabei gilt es für Banken auf dem Weg zu genau dieser datengetriebenen Organisation, im Wesentlichen die Handlungsfelder für Datenmanagement zu identifizieren, um interne und externe Anforderungen zu erfüllen. Genau für diese Identifizierung kann auf das DMBOK zurückgegriffen werden, welches als eine „Bibel“ für Datenmanagement fungieren kann.

Das DMBOK und seine Knowledge-Areas:

Der Data Management Body of Knowledge (DMBOK) ist ein umfassender Leitfaden für die Praktiken und Grundsätze des Datenmanagements. Es wurde erstmals 2009 von der Data Management Association (DAMA) veröffentlicht, einer internationalen Fachorganisation, die sich der Förderung der Praxis des Datenmanagements widmet.

Das DMBOK bietet einen Rahmen für die Organisation und Implementierung effektiver Datenmanagementpraktiken innerhalb eines Unternehmen. Es ist in elf Kapitel (Knowledge-Areas) unterteilt, die jeweils einen anderen Aspekt des Datenmanagements behandeln, von Data Governance und Qualität bis hin zu Data Warehousing und Business Intelligence.

Data Governance – Planung, Beaufsichtigung und Kontrolle der Verwaltung der Daten und der Nutzung von Daten und datenbezogenen Ressourcen.
Data Architecture – die Gesamtstruktur von Daten und datenbezogenen Ressourcen als integraler Bestandteil der Unternehmensarchitektur.
Data Modeling & Design – Anforderungen in einer präzisen Form, die als Datenmodell bezeichnet wird.
Data Storage & Operations – umfasst den Entwurf, Implementierung und Unterstützung gespeicherter Daten, um deren Wert zu maximieren. Der Betrieb bietet Unterstützung während des gesamten Lebenszyklus der Daten von der Planung bis zur Entsorgung dieser.
Data Security – gewährleistet, dass der Schutz der Daten und die Vertraulichkeit gewahrt bleiben, dass Daten nicht verletzt werden und dass der Zugriff auf Daten in angemessener Weise erfolgt.
Data Integration & Interproperability – umfasst Prozesse, die sich mit der Bewegung und Konsolidierung von Daten innerhalb und zwischen Datenspeichern, Anwendungen und Organisationen befassen.
Document & Content Management – umfasst Planung, Implementierung und Kontrolle von Aktivitäten zur Verwaltung des Lebenszyklus von Daten in unstrukturierten Quellen, mit dem Ziel der Bereitstellung dieser für die Integration und Interoperabilität mit strukturierten Daten.
Reference & Master Data – Verwaltung gemeinsamer Daten zur Reduzierung von Redundanzen und zur Gewährleistung einer besseren Datenqualität durch standardisierte Definition und Verwendung von Datenelementen.
Data Warehousing & Business Intelligence – Verwaltung der analytischen Datenverarbeitung und Ermöglichung des Zugriffs auf entscheidungsunterstützende Daten für Berichte und Analysen.
Metadata – umfasst Planung, Umsetzung und Kontrollaktivitäten, die den Zugang zu hochwertigen, integrierten Metadaten ermöglichen, einschließlich Definitionen, Modellen, Datenflüssen und anderen Informationen, die für das Verständnis der Daten und der Systeme, in denen sie erstellt, gepflegt und abgerufen werden.
Data Quality – umfasst die Planung und Umsetzung von Methoden zur Messung, Bewertung und Verbesserung der Eignung von Daten für die Verwendung innerhalb einer Organisation.

Der Nutzen des DMBOK für Ihre Organisation:

Eine der Hauptstärken des DMBOK ist die Konzentration auf den gesamten Lebenszyklus von Daten, von ihrer Erstellung bis zu ihrer Archivierung und Entsorgung. Das Rahmenwerk unterstreicht auch die Bedeutung von Data Governance und Stewardship, d.h. die Verwaltung von Daten als wertvolles Asset im Unternehmen und die Gewährleistung ihrer Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz.

Im Jahr 2017 veröffentlichte DAMA eine aktualisierte Version des DMBOK, das sogenannte DMBOK2. Diese überarbeitete Ausgabe erweitert den ursprünglichen Rahmen und enthält neue Kapitel zu Themen wie Big Data und Analytik, Metadatenmanagement und Datenethik.

Das DMBOK2 legt außerdem einen größeren Schwerpunkt auf die Rolle des Datenmanagements bei der Unterstützung von Geschäftszielen und der Verbesserung der Unternehmensleistung. Dies spiegelt die wachsende Anerkennung von Daten als strategisches Gut wider, das Innovationen vorantreiben, Kundenerfahrungen verbessern und bessere Entscheidungen ermöglichen kann.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das DMBOK eine unverzichtbare Ressource für Banken ist, die effektive Datenmanagementpraktiken einführen wollen. Durch die Bereitstellung eines standardisierten Rahmens für das Datenmanagement kann das DMBOK Banken dabei helfen, sicherzustellen, dass ihre Daten korrekt, zugänglich und sicher sind und ihre Geschäftsziele unterstützen. Dies wiederum kann Banken helfen, sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu verschaffen, ihre Abläufe zu optimieren und das Kundenerlebnis zu verbessern sowie regualtorische Vorgaben zu erfüllen.

Die movisco AG steht ihren Kunden in den Bereichen Datenmanagement und insbesondere Datenqualitätsmanagement beratend und unterstützend zur Seite, Ihr Ansprechpartner sind Christian Behrens: Christian.Behrens@movisco.com und RobinMüller: Robin.Mueller@movisco.com.

Tipps:

Wenn Sie vertieft weiterlesen möchten: Whitepaper, Blogbeiträge und Case Studies zum Thema Datenqualität und DQM finden Sie auf der movisco-Website. Hier ein kurzer Auszug:

“Houston, wir haben ein Problem” – in diesem movisco-Blogbeitrag geht es um Datenqualität als entscheidendem Erfolgsfaktor.
Datenqualitätsinstrumente: In Übereinstimmung mit den BCBS239 Vorgaben hat die movisco AG Datenqualitätsinstrumente entwickelt und implementiert. Die neuen Datenqualitätsinstrumente ermöglichen eine automatisierte Messung und Steuerung der Datenqualität. Eine Case Study dazu: Implementierung von Datenqualitätsinstrumenten zur Operationsalisierung der Datenqualitätsdimensionen.
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Über den Autor

Robin Müller

Robin Müller ist Senior Consultant bei der movisco AG im Bereich Finance and Risk Reporting und verfügt über eine mehrjährige Berufserfahrung im Bankenumfeld. Er besitzt einen M.Sc. in IT Management und die zudem IHK geprüfter Bankkaufmann. Neben seiner Affinität für Business Intelligence und Prozessoptimierung umfasst seine Expertise die Optimierung der Risikodatenaggregation (BCBS 239, Data Quality, Data Governance). Mit seiner Leidenschaft für Datenverarbeitung arbeite er seit vielen Jahren in der Beratung an der Schnittstelle zwischen Fachbereich und IT.