Data Stewards – Die stillen Helden der Bankenwelt

Warum Datenqualitätsmanagement ohne Data Stewards in Banken scheitert

Als Beratungsgesellschaft mit langjähriger Erfahrung im Data Warehousing und aufsichtsrechtlichen Reporting kennen wir folgendes Szenario nur zu gut – eine Bank investiert Millionen in neue Datenplattformen, KI-Modelle und Cloud-Lösungen und doch kämpfen die Fachbereiche im Controlling und Reporting mit fehlerhaften Kundendaten, inkorrekten Risikoberichten oder Duplikaten in den Systemen.

Das Problem liegt selten an der Technologie. Wir alle kennen verschiedene Variationen des Sprichworts um den sogenannten Fehler 90 (Der Fehler sitzt 90 cm vor dem Monitor). Doch das wäre ebenso ein Trugschluss. Auch Anwenderfehler sind in der Regel nicht die Ursache für diese Problematik. Mindestens genauso wichtig sind entsprechende Prozesse und eine Datenkultur, die man nicht nur initial aufsetzen, sondern dauerhaft leben muss. Es muss eine klare Verantwortlichkeit für die Datenqualität organisiert werden. Hier kommen Data Stewards ins Spiel – die oft unsichtbaren, aber ungemein wichtigen Figuren im Rahmen des Datenmanagements für die Gesamtbanksteuerung.

Zentrale Aufgaben eines Data Stewards für optimale Datenqualität

Der allgemeine Aufgabenbereich eines Data Stewards umfasst hauptsächlich die folgenden Aspekte:

Datenqualitätsregeln implementieren
Überwachung & Monitoring der Datenqualität
Datenfehler analysieren
Schulung & Awareness
Schnittstelle zwischen Fachbereichen und IT

Integration der Data Steward-Rolle in Bankprozesse für nachhaltiges Datenqualitätsmanagement

Ein Data Steward ist der operative „Hüter“ bestimmter Datenbereiche. Er sorgt dafür, dass Daten einerseits gewisse regulatorische Standards (siehe BCBS239, MaRisk, ESG-Reporting), aber auch bankinterne Vorgaben erfüllen. Daten müssen unter anderem vollständig, korrekt, konsistent und aktuell sein. Diese Standards müssen auch im Tagesgeschäft eingehalten werden.

In Banken arbeiten Data Stewards meist nah an den Fachbereichen:

Kreditabteilungen: Definition und Validierung von diversen Pflichtfeldern wie Bonitätsinformationen, Einkommensnachweisen und Sicherheiten. Hinweis auf Verbesserungsmöglichkeiten, wenn bestimmte Informationen häufig unzureichend vorliegen (beispielsweise Informationen zu Sicherheiten).
Gemeinsam mit Compliance und Know Your Customer (KYC)-Teams legt der Data Steward fest, welche Datenfelder verpflichtend sind (z. B. Name, Adresse, Geburtsdatum, wirtschaftlich Berechtigter, PEP-Status, Herkunft der Mittel). Er sorgt für einheitliche Formate (z. B. Länder-Codes nach ISO, Geburtsdaten-Format).
In der Zusammenarbeit mit Risikoabteilungen sorgt der Data Steward dafür, dass Risikodaten vollständig, konsistent, aktuell und regulatorisch belastbar sind. Regulatorische Instanzen wie EZB, BaFin oder EBA verlangen nachvollziehbare, konsistente Risikodaten (die oben erwähnten BCBS 239 ist hier der Klassiker). Der Data Steward prüft, ob Daten den Vorgaben entsprechen und Audit-Sicherheit bei Stresstests gewährleistet ist.

Data Stewards sind somit die Schnittstelle zwischen Fachwissen und technischem Datenmanagement.

Typische Herausforderungen im Datenqualitätsmanagement von Banken

Oft ist es nicht leicht, betriebswirtschaftliche Zusammenhänge und Termini verständlich für Entwickler zu vermitteln. Umgekehrt ist es für Fachbereiche schwierig Programm-Code oder die Data Warehousing-Architekturen nachzuvollziehen. Als Berater merken wir auf Projekten oft - Fachbereich und IT sprechen „verschiedene Sprachen“. Dieses Problem existiert allerdings nicht exklusiv in einer Projektlandschaft. Ein ähnliches Arbeitsmodell wird auch in Linienprozessen benötigt. Hier kommen Stewards ins Spiel, übernehmen die Rolle von Beratern und übersetzen zwischen beiden Welten. Regulatorische Anforderungen an die Risikosteuerung wie BCBS 239, MaRisk oder ESG-Reporting verlangen saubere Daten. Das initiale Aufsetzen einer neuen Datenplattform und Regeln reicht nicht aus. Datenqualität ist ein kontinuierlicher Prozess, der von einem Data Steward begleitet werden muss. Wenn Banken nicht bereit sind, diesem für den Unternehmenserfolg und die Erfüllung regulatorischer Anforderungen essenziell wichtigen Bereich Ressourcen zu widmen, die seine Wichtigkeit widerspiegeln, sparen sie an der falschen Stelle. Es entstehen hohe Kosten durch Fehler. Mangelhafte Datenqualität führt zu fehlerhaften Kreditentscheidungen, falschen Reports und unnötigen Redundanzen. Ein Data Steward ist also kein „Luxusposten“, sondern eine Art Qualitätskontrolleur und Prozessoptimierer in Personalunion.

Best Practices für ein erfolgreiches Datenqualitätsmanagement mit Data Stewards

Bei der Integration der Data Steward Rolle in die Geschäftsprozesse sind gewisse Best Practice Ansätze zu beachten, um die Effektivität der neuen Rolle zu maximieren:

Pilotbereiche wählen:
Vor einer ganzheitlichen Einführung ist es zu empfehlen, eine Data Steward-Tätigkeit in ausgewählten Bereichen der Bank zu prüfen, Man kann beispielsweise im Kreditbereich oder bei Kundendaten beginnen, bevor das Modell in der gesamten Bank ausgerollt wird.
Rollen klar definieren:
Eine Abgrenzung zwischen Data Owner (strategische Verantwortung – beispielsweise eine bestimmte Abteilung (Kredit)) und Data Steward (operative Verantwortung) ist notwendig zur Vermeidung von redundanten Prozessen.
Stewards befähigen:
Prozesse und Zugriffe auf Datenbanken und Datenqualitäts-Tools sowie klare Eskalationswege müssen dem Data Steward zur Verfügung stehen.
Metriken festlegen:
KPIs wie „Fehlerquote < 1 %“ oder „Erkennung von Duplikaten wöchentlich“ helfen, den generellen Impact und die Erfolge des Data Stewards messbar zu machen.

Fazit: Data Stewards als Schlüsselrolle für Datenqualität und Datenstrategie in Banken

Data Stewards sind vielleicht nicht die lautesten Stimmen im Unternehmen – aber ohne sie laufen Dateninitiativen ins Leere. Sauber aufgesetzte Systeme und geschultes Personal sind nur die „halbe Miete“. Datenqualität und Data Governance sind als kontinuierliche Prozesse zu verstehen, die gehegt und betreut werden müssen. In einer Welt, in der gute Datenqualität regulatorische Pflicht, geschäftlicher Vorteil und Voraussetzung für digitale Transformation ist, sind sie tatsächlich die stillen Helden der Bankenwelt.

Sehen Sie Ihre Datenstrategie als robust genug an? Prüfen Sie heute, ob Sie in jedem kritischen Bereich Ihrer Bank einen klar benannten Data Steward haben – und ob dieser auch die nötigen Werkzeuge und Befugnisse besitzt. Kommen Sie gerne auf uns zu und finden Sie heraus, ob Sie beim Thema Datenqualität ausreichend gerüstet sind.

Über den Autor

Markus Schmidt

Markus Schmidt ist Senior Consultant im Bereich Banking. Er verfügt über fundierte Ausbildung durch seinen B. A. in Betriebswirtschaft mit Schwerpunkt Controlling und internes Rechnungswesen und seinen M. Sc. mit Schwerpunkt Corporate Finance. Die Expertise von Markus Schmidt umfasst Management von Implementierungs- und Migrationsprojekten in verschiedenen Bereichen der Bank, die Optimierung der Risikodatenaggregation (Data Quality, Data Governance), sowie die Umsetzung von Reporting-Anforderungen in die Prozess- und IT Landschaft von Banken (bspw. IFRS 9, IFRS 7).