Tag: Datenqualität

Data Governance ermöglicht eine effiziente Verwaltung von Daten und minimiert gleichzeitig Sicherheitsrisiken durch einen umfassenden, integrativen Ansatz. Dieser Blogbeitrag zeigt auf, wie verschiedene Teilbereiche wie Datenorganisation, Datenstrategie und Datensicherheit ineinandergreifen, um eine hohe Datenqualität zu gewährleisten. Durch klar definierte Prozesse und Richtlinien können fundierte Entscheidungen getroffen und regulatorische Anforderungen erfüllt werden. Zudem wird verdeutlicht, wie eine starke Datenkultur und kontinuierliche Überwachung dabei helfen, den vollen Wert der Daten optimal zu nutzen. Der Beitrag liefert wertvolle Einblicke, wie diese Strategien das Datenmanagement auf ein neues Level heben.

"Warum Data Governance Fundament und Werkzeug einer robusten Datenqualitätsstrategie ist" betont die zentrale Rolle von Data Governance bei der Sicherstellung einer hohen Datenqualität. Durch klare Richtlinien und Prozesse werden regulatorische Vorgaben erfüllt und die Datenintegrität gewährleistet. Schlüsselkomponenten umfassen die Definition von Qualitätsfaktoren, Datenvalidierung, und die kontinuierliche Datenbereinigung. Eine effektive Data Governance minimiert Risiken und optimiert das Datenmanagement, was entscheidend für fundierte Geschäftsentscheidungen ist.

Entscheidungsträger in Unternehmen müssen oft schwierige Entscheidungen treffen, um sicherzustellen, dass ihre Digitalisierungsprojekte den strategischen Zielen des Unternehmens entsprechen. Die movisco AG und der Pre-Migration-Check sind wie erfahrene Navigatoren, die Ihnen helfen, die Herausforderungen Ihrer S/4HANA-Transformationsreise sicher zu bewältigen. Wir zeigen Ihnen, wie Sie einige dieser Anfangsschwierigkeiten während Ihrer S/4HANA-Transformationsreise bewältigen können...

Wir werden uns auf eine spannende Reise durch die Grundlagen der Add-In Softwarelösung Analysis for Office begeben. Unser neuer Blogbeitrag beschäftigt sich mit den Grundlagen von Analysis for Office und baut ein grundlegendes Verständnis für dieses Tool auf. Wir starten unsere Reise zuerst mit der Fragestellung, was Analysis for Office ist, und betrachten im Anschluss noch die Benutzeroberfläche von Analysis for Office im Detail. Es wird somit das Wesentliche aufgegriffen, was man wissen muss, um das Beste aus diesem Analyse– und Visualisierungstool herauszuholen. Nun tauchen wir ein in die faszinierende Welt von Analysis for Office und entdecken seine vielfältigen und interessanten Funktionen und Anwendungsmöglichkeiten.

Die Grundsätze für die effektive Aggregation von Risikodaten und die Berichterstattung (BCBS 239) stellen nicht nur eine regulatorische Anforderung dar, sondern können auch als Katalysator für eine grundlegende Veränderung in der Dateninfrastruktur und im Datenqualitätsmanagement von Banken fungieren. Im folgenden Beitrag werden Chancen und Herausforderungen in Bezug auf Data Quality Management analysiert und wie die Implementierung von effizientem Data Quality Reporting gelingen kann.

Die neuen Eigenmittelanforderungen im Basel IV-Regelwerk lassen die Anforderungen an das Reporting in den Banken erneut ansteigen. Was das für das Risikomanagement, das Berichtswesen und die IT im Banking bedeutet, besprechen wir in diesem Beitrag.

Die Wichtigkeit der Risikodatenaggregation wurde erstmals während der Finanzkrise von 2007 bis 2009 deutlich und hat sich jüngst durch die Datenerhebungsinitiativen der EZB während der Pandemie und anderer Stressszenarien erneut manifestiert. Die in der Vergangenheit aufgedeckten Compliance-Lücken der Banken in ihren Prozessen zur Risikodatenaggregation und -berichterstattung (RDARR) unterliegen im Rahmen der Planung der Supervisory Priorities 2023-25 verstärken Aufsichtsaktivitäten. Mit dem in 2023 veröffentlichten Konsultationsentwurf zum „Guide on effective risk data aggregation and risk reporting“ spezifiziert die Aufsicht ihre Erwartungshaltung hinsichtlich der angemessenen Umsetzung von BCBS 239.

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?

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. Anhand dieses Blogbeitrags soll das Zusammenspiel zwischen DQ (Datenqualität) & BI (Business Intelligence) in einer FSDP/M (Financial Services Data Platform/Management) geprägten Architektur grob dargestellt werden.

Meldewesen ohne Meldebögen? Geht sowas? In diesem Blogbeitrag lesen Sie alles über die Bestrebungen der Bankenaufsicht, das aktuelle Meldewesen abzuschaffen und sich stattdessen direkten Zugriff auf die zugrundeliegenden Daten zu verschaffen.