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Data is the new Oil

Die Metapher Data is the new Oil ist inzwischen sehr verbreitet, weil sie sehr zutreffend den Bedeutungszuwachs beschreibt, den Daten im Rahmen der fortschreitenden Digitalisierung und Vernetzung gewonnen haben. Strenge regulatorische Vorschriften hinsichtlich Compliance rücken die Datenqualität immer stärker in das Blickfeld der Aufsicht. Operativ ist die Datenqualität ebenfalls ein Erfolgsfaktor, denn nur eine hohe Qualität der gespeicherten Informationen bietet die Grundlage dafür, dass Banken Risiken rechtzeitig erkennen und aktive Risikosteuerung betreiben können.

Herausforderungen im Datenmanagement

Der Finanzsektor sieht sich aktuell großen wirtschaftlichen Herausforderungen ausgesetzt. Geändertes Kundenverhalten, hoher Kostendruck bei einem gleichzeitig schwierigen Markt- und Zinsumfeld sowie die anhaltende Corona-Pandemie sind Rahmenbedingungen, auf die es strategisch und operativ Antworten zu finden gilt. Gleichzeitig hat das Management strenge regulatorische Rahmenbedingungen zu erfüllen.

Die Digitalisierung und damit die Veränderung von Geschäftsmodellen und Prozessen führen dazu, dass immer mehr Datenhaushalte mit exponentiell steigender Datenmenge entstehen. Das wiederum erschwert die Aufgabe für das Berichtswesen, die geforderten Informationen in der geforderten Zeit aufzubereiten.

Die wachsende Quantität an Daten innerhalb einer Bank führt ganz automatisch zur Frage, wie es um die Qualität dieser Daten bestellt ist. Die Notwendigkeit möglichst korrekte Daten zu verwenden, erwächst konkret aus zwei Erfordernissen:

  1. Korrekte Daten und Informationen bilden die Grundlage für eine optimale Risikosteuerung.

  2. Nur so werden die regulatorischen Anforderungen der Aufsichtsbehörden befriedigt.

Die Einführung eines Datenqualitätsmanagements (DQM) ist ein wesentlicher Schritt auf dem Weg, konsistente Daten für Berichte zu erhalten, und damit einerseits die Compliance einzuhalten, andererseits auch eine größere Verlässlichkeit in der Unternehmenssteuerung zu erzielen.

Der Kreislauf des DQM verbessert permanent die Qualität

Das DQM schafft die Grundlage, um die Datenqualität regelmäßig in einem automatisierten Prozess zu prüfen. Zunächst werden die relevanten Datenqualitätsdimensionen festgelegt. Die anschließenden Prüfungen basieren auf Regeln, die vorab definiert werden und Auffälligkeiten ausgeben. Sie bilden den Vergleichsmaßstab für die Qualitätsmessung. Aus den Auffälligkeiten können wiederum neue Regeln abgeleitet werden, die erneut in die Qualitätsprüfung übergeben werden. Damit bildet sich ein Kreislauf, der sich kontinuierlich optimiert.

Mit der Einführung eines Datenqualitätsmanagements optimieren Sie Ihren Datenhaushalt und schaffen mit korrekten Informationen die Basis für ein effizientes Reporting. Somit stellt sich Ihr Haus optimal auf, um die zahlreichen regulatorischen Anforderungen zu erfüllen und mit korrekten Daten und Informationen die Basis für eine solide Unternehmenssteuerung zu schaffen.

Mit dem von der movisco AG implementierten DQM-Kreislauf optimieren Sie Schritt für Schritt die Qualität Ihrer Daten und erreichen die notwendige Transparenz über Ihren Datenhaushalt von der alle Geschäftsbereiche in Ihrem Institut profitieren.

Die Bedeutung der Datenqualität

Die SAP hat über die Bedeutung von Datenqualität einen spannenden Podcast veröffentlicht, welchen Sie sich hier anhören können.

Welche Erfahrung haben Sie mit der Qualität Ihrer Daten gemacht? Teilen Sie gerne Ihre Erlebnisse mit uns oder besuchen Sie auf unserer Website unsere Themenseite zu Datenqualitätsmanagement!

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Veröffentlichungen und Referenzen zu diesem Beitrag

  • Datenqualität in Banken – der Schlüssel für mehr Compliance weiterlesen
  • Implementierung von Datenqualitätsinstrumenten zur Operationalisierung von Datenqualitätsdimensionen weiterlesen


Kommentare

12.10.2020 | Paul Weide Dem Autor kann ich mich nur anschließen, ein sauberes Datenqualitätmanagment ist enorm wichtig insbesondere bei den Debitoren- und Kreditorenstammdaten in dezentralen, internationalen Organisationen. Bei schlechten Daten bringt auch das Beste BI-System nichts.

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