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Datenqualitätsdimensionen im Einklang mit regulatorischen und konzerninternen Anforderungen

Autoren:
Christian Behrens
Maximilian Groß
Kategorie:
Business Consulting
Schlagwort:
Business Consulting
Analytics
Datenqualitätsmanagement
Datenmanagement
Gesamtbanksteuerung
Sustainable Finance
Referenz

Im Zeitalter der Digitalisierung und exponentiell wachsender Datenmengen bildet eine hohe Datenqualität die Basis für Analysen und Auswertungen. Die Datenqualität wird darüber definiert, dass Daten einem bestimmten Qualitätsmerkmal entsprechen, welches sich aus dem Zweck der Daten ergibt.

Die Berater der movisco AG erarbeiteten für eine der größten deutschen Retailbanken ein Rahmenwerk zur Definition von Datenqualitätsdimensionen für Risiko- und Finanzdaten...

 

Basierend auf den internen und externen Anforderungen an die Datenqualität der Retailbank gilt es einheitliche Datenqualitätsdimensionen zu definieren. Mit dieser Definition soll ein einheitliches Verständnis für Datenqualität geschaffen werden, welche durch die Aufsetzung eines DQ-Rahmenwerk unterstütz wird.

Ausgangslage

Datenqualität ist im operativen Geschäftsbetrieb ein wesentlicher Erfolgsfaktor, da eine hohe Datenqualität die Grundlage für die frühzeitige Erkennung von Risiken ist. Darüber hinaus spiegelt sich die Bedeutung der Datenqualität in regulatorischen Anforderungen wider. Der Baseler Ausschuss für Bankenaufsicht (BCBS) fordert in seinem Grundsatzpapier #239 Banken dazu auf, Risikodaten in aggregierter Form fristgerecht und qualitätsgesichert bereitzustellen. Weitere Anforderungen zur Datenqualität ergeben sich ebenfalls aus der Bankaufsichtlichen Anforderung an die IT (BAIT), sowie den von der European Banking Authority (EBA) herausgegebenen Leitlinien „Guidelines on internal Governance“ (EBA/GL/2017). Neben diesen regulatorischen Anforderungen bestanden weitere konzerninterne Anforderungen an die Qualität der gelieferten Daten...

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