Ein Abenteuerblog zur Information Governance in 7 Teilen. Entdecken Sie den Weg zu Ihrem Datenschatz und lassen Sie sich mit unserer Information Governance Expertin Sabine Parrino und ihrem Team auf eine spannende Reise ein.
In den vorherigen Teilen unseres Abenteuerblogs haben wir ein solides Fundament geschaffen, um den Datenschatz heben zu können. Doch sollten wir auch schon jetzt darüber nachdenken, wie wir den Datenschatz später pflegen wollen, um ihn noch wertvoller zu machen. Was hat das Ganze mit Information Governance zu tun? Wir haben die Grundlagen für ein Datenmanagement gelegt. Von diesen Grundlagen müssen wir nun zur Kür kommen – der Datenqualität (DQ). Um die Qualität unserer Daten einschätzen zu können und die richtigen Schlüsse zu ziehen, braucht es ein starkes Datenqualitätsmanagement (DQM).
Auch die EZB formuliert in ihrem Entwurf des Leitfadens Anforderungen an das Datenqualitätsmanagement und Datenqualitätsstandards. So sollen gruppenweite Richtlinien und Standards zur DQ im Risikomanagement- oder Data Governance-Rahmenwerk berücksichtigt werden. Diese sollen folgendes enthalten:
- DQ-Kontrollen von den Front-Office-Systemen bis zum Reporting Layer
- Die Definition und Messung von DQ-Indikatoren (einschließlich Toleranzschwellen) sowie dokumentierte Verfahren bei Abweichungen
- Ein aktuelles Register mit DQ-Auffälligkeiten
- Integration von Individueller Datenverarbeitung (IDV) in die DQM-Verfahren sowie eine Übersicht solcher Anwendungen
- Vorkehrungen, um manuelle Umgehungslösungen zu dokumentieren und angemessen zu kontrollieren
- Angemessene Berücksichtigung von DQ-Risiken in den bankinternen Risikotragfähigkeitskonzepten (ICAAP) sowie dem Liquiditätsrisikomanagement (ILAAP)
Diese Anforderungen der EZB sind unseres Erachtens als Teil eines Ganzen zu betrachten und funktionieren nur durch eine enge Verzahnung der Aktivitäten des DQM. Dafür muss zunächst die Erwartungshaltung des Instituts an die Qualität der Daten formuliert werden.
Zur Erfüllung dieser sind fachliche, methodische und technische Vorgaben erforderlich, die auf den gesamten Lebenszyklus von Daten wirken. Denn
„Es ist nicht mehr ausreichend, auf Regulatorik/Trends zu reagieren, vielmehr muss vorausschauend und proaktiv gehandelt werden.“ (Parrino, et al., 2022)
Durch ein starkes DQM wird solch ein proaktives Handeln in Bezug auf die Daten und die Schlüsse, die sich aus ihnen ziehen lassen, ermöglicht.
Das zeigt uns, dass die Reise stets weitergehen wird, auch wenn wir unseren Datenschatz gefunden haben. Wir müssen ihn weiter pflegen. Nur so können wir nachhaltige Mehrwerte generieren und unter anderen unsere Risikoberichterstattung verbessern. Mehr zur Risikoberichterstattung können Sie in unserem nächsten Teil „Schnell und gut informiert zum Datenschatz“ lesen.
Sie haben die bisherigen Teile verpasst? Dann klicken Sie hier:
(1) Verantwortung übernehmen – jede Schatzsuche benötigt eine mutige Expeditionsleitung!
(2) Von der Idee zum Ziel – finden Sie Ihren Weg auf der Suche nach dem Datenschatz.
(3) Kein Abenteuer ohne Team – wen braucht es für eine erfolgreiche Reise?
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