Datenqualität als Schlüssel zum Erfolg: Effizientes Data Quality Reporting für deutsche Banken

Durch die Standardisierung von Datenqualitätsprüfungen können Banken sicherstellen, dass die in den zentralen Datenhaushalt eingeflossenen Informationen den eigenen und regulatorischen Qualitätsstandards entsprechen. Einheitliche DQ-Checks ermöglichen es zudem, Fehlerquellen, die potenziell teuer werden können, bereits frühzeitig zu identifizieren und zu beheben.

Die Implementierung von Datenqualitätschecks im Rahmen des BCBS 239-konformen zentralen Datenhaushalts ist somit nicht nur ein Mittel zur Risikoreduktion, sondern auch ein Beitrag zur Effizienzsteigerung. Eine einheitliche Datenqualitätsprüfung schafft Verlässlichkeit und Genauigkeit in den aggregierten Daten, was wiederum die Grundlage für Risikoberichterstattung und fundierte Entscheidungsfindung bildet. Insgesamt würde durch eine solche Implementation nicht nur die regulatorische Compliance gewährleistet, sondern auch die Grundlage für eine zukunftsorientierte, kosteneffizientere Datenverwaltung geschaffen.

Die Umsetzung von BCBS 239, insbesondere Principle 3, erfordert von Banken, die Genauigkeit von Daten zu messen und zu überwachen. Das Reporting der Datenqualität beginnt daher mit der kontinuierlichen Messung und Überwachung der Genauigkeit der Daten im zentralen Datenhaushalt. Hierbei sollten klare Key Performance Indicators (KPIs) definiert werden, die die Qualität der Daten in verschiedenen Dimensionen erfassen. Die regelmäßige Aktualisierung dieser KPIs ermöglicht es, Trends und Abweichungen frühzeitig zu erkennen.

Die Messung der Datenqualität in Kreditinstituten kämpft jedoch mit verschiedenen Herausforderungen:

1. Komplexität von Daten: Die enorme Menge an Daten, die täglich von Banken verarbeitet werden, stammen aus verschiedenen Quellsystemen und liegen in verschiedenen Formaten vor.
2. Datenschutz und Sicherheit: Strenge Datenschutzgesetze, die sicherstellen, dass Daten sicher gespeichert und übertragen werden und dass die Privatsphäre der Kunden gewahrt bleibt, erschweren DQ-Checks.
3. Veraltete Systeme: Viele Banken verwenden veraltete Systeme, die nicht für die Verarbeitung großer Datenmengen ausgelegt sind.
4. Fehlende Standards: Es gibt keine einheitlichen Standards für die Datenqualität in einem Kreditinstitut. Dies kann es schwierig machen, KPIs zu implementieren oder zu vergleichen.
5. Menschliche Fehler: Fehler bei der Eingabe von Daten können später nur schwer identifiziert und behoben werden.
6. Kosten: Die Verbesserung der Datenqualität ist teuer. Banken müssen in Systeme, Technologien und Personal investieren um die Datenqualität langfristig zu sichern.

Diese Herausforderungen müssen berücksichtigt werden, um zu ermöglichen, dass Datenqualität reibungslos gemessen, Fehler behoben werden und die Datenqualität so letztendlich steigen kann.

Die Durchführung von DQ-Checks und ihre Berichterstattung erfordern es, dass Steuerer genau dann informiert werden, wenn nötig – und nicht nur in starren, vorfestgelegten Frequenzen. Denn Datenqualitätsreporting ist nicht effektiv, wenn es einfach einmal im Quartal erfolgt. Die Festlegung von Thresholds und die Implementierung von Alerts ermöglichen eine frühzeitige Identifikation von Datenqualitätsproblemen. Automatisierte Workflows tragen zudem dazu dazu bei, Probleme sofort anzugehen und die Qualität der Daten in Echtzeit zu überwachen und täglich zu verbessern.

Bei der Implementierung eines Data Quality Reporting Prozesses müssen einige Aspekte bedacht werden:

• Definition von Datenqualitätskriterien: Klare Kriterien für Datenqualität sollten definiert werden. Dies können beispielsweise Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität und Verlässlichkeit sein. Diese Kriterien dienen als Grundlage für die Bewertung der Datenqualität.
• Regelmäßige Überwachung: Das Datenqualitätsreporting sollte regelmäßig durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass die Datenqualität über längere Zeit hinweg aufrechterhalten wird. Dies ermöglicht es, frühzeitig auf Probleme zu reagieren.
• Datenprofiling-Techniken helfen, Probleme, wie beispielsweise fehlende Werte, Duplikate oder Inkonsistenzen, zu identifizieren.
• Transparente Metadatenverwaltung: Eine klare Dokumentation der Metadaten, einschließlich Datenherkunft, Datenfluss und Datenstrukturen, erleichtert die Nachverfolgung von Daten und die Identifizierung möglicher Fehlerquellen.
• Fehlererkennung und -korrektur: Mechanismen zur automatischen Fehlererkennung helfen, Unregelmäßigkeiten in den Daten frühzeitig zu identifizieren und zu beheben.
• Alerts in Echtzeit: Für gewisse Daten ist eine Echtzeit-Berichterstattung über die Qualität erforderlich.
• Klare Verantwortlichkeiten: Verantwortlichkeiten für beispielsweise Data Stewarts und Data Owner helfen Zuständigkeiten innerhalb der Bank zu definieren.

Durch die Beachtung dieser Aspekte können Banken ein reibungsloses Reporting ermöglichen. Transparente Berichte sollten schließlich nicht nur die ermittelten Datenqualitätskennzahlen enthalten, sondern auch die ergriffenen Maßnahmen zur Behebung von Qualitätsproblemen. Denn die Berichterstattung über die Datenqualität spielt nicht nur eine entscheidende Rolle, um interne Stakeholder, sondern auch Aufsichtsbehörden über den Zustand der Daten zu informieren.