die bank gehört zu den bedeutendsten Publikationen der gesamten Kreditwirtschaft. Die Autoren sind ausnahmslos Experten von hohem Rang. Das Themenspektrum ist weit gefächert und umfasst fachlich fundierte Informationen.
Seit 1961 ist die bank die meinungsbildende Fachzeitschrift für Entscheider in privaten Banken, Sparkassen und kreditgenossenschaftlichen Instituten. Mit Themen aus den Bereichen Bankmanagement, Regulatorik, Risikomanagement, Compliance, Zahlungsverkehr, Bankorganisation & Prozessoptimierung und Digitalisierung & Finanzinnovationen vermittelt die bank ihren Lesern Strategien, Technologien, Trends und Managementideen der gesamten Kreditwirtschaft.
ó IT & KOMMUNIKATION
ó IT & KOMMUNIKATION unternehmensspezifischen Gütekriterien zur Datenqualität, lassen sich zwei wichtige Fragen auf dem Weg zu einem Datenqualitätsmanagement-System beantworten, nämlich wann bzw. wo die Datenqualität entlang der Prozesse gemessen wird und was an solchen Messpunkten konkret gemessen wird. Um die erste Frage zu adressieren, werden sogenannte Datenqualitätstore entlang des Prozesses definiert. Diese Qualitätstore legen fest, wann im Prozess die bis dahin verwendeten Daten einer Prüfung unterzogen werden. Die Datenqualitätstore werden auf Basis der Daten-Prozess-System-Landkarte festgelegt. Hierbei empfiehlt es sich, Schnittstellen, Medienbrüche und Datenübertragungspunkte (z. B. Datentransfers zwischen Systemen, manuelle Dateneingaben usw.) auf Empfänger-Seite auszuwählen, um beispielsweise bei einem Übertrag in ein neues System eine reibungslose Weiterverarbeitung zu gewährleisten. Der Inhalt und Umfang der Prüfungen an diesen Messpunkten ist bereits durch die unternehmensspezifische Definition der Datenqualität über die gewählten Gütekriterien gegeben. Es werden folglich an den Datenqualitätstoren die unternehmensspezifischen Datenqualitätskriterien und deren Einhaltung bzw. Erfüllung geprüft und bewertet. Zu definieren sind lediglich noch Toleranzgrenzen und eine entsprechende Ampel- Logik für die Berichterstattung. Für eine detailliertere Berichterstattung können bedarfsorientiert weitere Kennzahlen erhoben, gemessen und zur Verfügung gestellt werden. Ein Datenqualitätsmanagement-System endet nicht bei der Berichterstattung über die Ist-Situationen. Es befähigt Organisationen auf erkannte Missstände entsprechend zu reagieren, Sachverhalte zu klären und aufgedeckte Datendefekte zu beheben. Herstellen von Handlungsfähigkeit zur Steigerung der Datenqualität Um ein Unternehmen in die Lage zu versetzen, systematisch und strukturiert Datendefekte oder verbundene Missstände zu beheben, müssen Datenqualitätsverbesserungsprozesse definiert werden. Diese beschreiben, wie im Fall von Datendefekten 2 Handlungsfähigkeit durch etablierte Datenqualitätsverbesserungsprozesse Datenqualitätstor Prozessschritt 1 Prozessschritt 2 Prozessschritt 3 ... Prozessschritt n DQ-Prozess im Rahmen der Datenlieferung Definition des Datenqualitätsniveaus Übersetzung fachlicher Qualitätsanforderungen in Regeln und Kontrollmaßnahmen DQ-Reporting-Prozess Ergebnis dokumentieren Zielerreichung prüfen definieren identifizieren DQ- Prüfung Freigabe DQM-Eskalationsprozess Korrekturen anstoßen korrigieren eingeben zeitkritische Korrekturen durchführen Korrekturen prüfen und freigeben prüfen analysieren Ursachen identifizieren quantifizieren priorisieren Validierung der Datenqualität Messen des Qualitätsniveaus der Daten anhand der festgelegten Kriterien umfängliche Identifikation von Verstößen gegen die nötige Datenqualität DQM-Eskalationsprozess Auswirkungen quantifizieren nach Handlungsfeldern kategorisieren & priorisieren tatsächliche Ursachen identifizieren 54 diebank 3.2015
IT & KOMMUNIKATION ó 3 Rollen eines Datenqualitätsmanagement-Systems operativ Erläuterungen Zentrales DQM* (Leitung) Gesamtverantwortung für die Datenqualität Ableitung DQ**-Strategie und DQ-Zielvorgaben Verantwortung für das DQ-Rahmenwerk (AKV***) Koordination übergreifende DQ-Themen Erstellung DQ-Führungssysteme (Berichtswesen, Incentivierung) strategisch operativ dezentrales Datenmanagement zentrales Datenqualitätsmanagement Leitung DQ-Verantwortliche(r) Data-Owner und DQ-Beauftragte(r) Mitarbeiter in der Linie Dezentrales DQM (DQ-Verantwortliche(r)) Verantwortung für die DQ für einen Datenbereich Koordination & Steuerung der Qualitätssicherung Operative Qualitätssicherung (Data Owner) Qualitätskontrollen und -analysen Überwachung DQ-Messungen operative Datenbereinigung Präventivmaßnahmen vorbeugende Prüfung der Datenqualität und Datenbereinigung im Zuge des Tagesgeschäfts * Datenqualitätsmanagement ** Datenqualität *** Aufgaben, Kompetenzen, Verantwortlichkeiten verfahren wird. Zu diesen Datenqualitätsprozessen gehören Datenqualitätsberichtsprozesse, Datenbereinigungsprozesse, Eskalationsprozesse und Problemlöseprozesse. Auf Basis der Prüfumfänge an den Datenqualitätstoren, lassen sich Datendefekte kategorisieren und beispielsweise entsprechende Bereinigungsprozesse ableiten. Vorgehensweisen zur Adressierung erkannter Datendefekte können sich an bekannten Problemlöseprozessen orientieren. Wichtig ist, insbesondere bei der Entwicklung der Datenbereinigungsprozesse darauf zu achten, bestehende Berechtigungskonzepte für Systeme, Mitarbeiterqualifikationen und Dringlichkeit des Bereinigungsbedarfs zu berücksichtigen. Aus pragmatischer Sicht ergibt sich bei der Betrachtung von bestehenden operativen Prozessen und der zielführenden Definition von Datenqualitätsprozessen bereits ein erster Vorschlag für Zuständigkeiten innerhalb eines Datenqualitätsmanagement-Systems. Definition der Rollen für das Datenqualitätsmanagement (DQM) Die ermittelten Zuständigkeiten dienen nun als Basis für die organisatorische Verankerung eines DQM-Systems innerhalb des Unternehmens. Für die aus den Prozessen heraus entstandenen Funktionen werden Rollen innerhalb des Datenqualitätsmanagements definiert. Hierfür müssen klare Aufgaben, Kompetenzen und Verantwortlichkeiten festgeschrieben werden. ” 3 Im Aufbau eines DQM-Systems existieren steuernde und operative Einheiten zur Sicherstellung der Datenqualität. DQM- Systeme sind in der Regel hybrid aufgebaut, d. h. sie verfügen über eine zentrale Leitung und Anlaufstelle innerhalb der eine disziplinarische Struktur existiert sowie dezentrale Rollen in den Fachbereichen, in denen im Kontext des DQM eine „dottedline“, also fachliche Führung, implementiert ist. Diese Aufteilung stellt sicher, dass die Prozessverantwortung und das Management der Datenqualität in der Zentrale liegen und die operative Verantwortung für die eigentlichen Daten sowie deren Qualität in den operativen Einheiten, den Fachbereichen, angesiedelt sind. Umsetzen und Nachhaltigkeit erzielen Spürbare Erfolge zur Steigerung der Datenqualität lassen sich nur erzielen, wenn das DQM-Konzept zeitnah implementiert wird, regelmäßige Reviews zur Datenqualitätssituation stattfinden, Maßnahmen abgeleitet werden, Kennzahlen transparent sind und eine Verbesserung der Datenqualität in den Zielvereinbarungen verankert werden. Zur Unterstützung von Initiativen bzw. Aktivitäten zur Implementierung eines Datenqualitätsmanagement-Systems lassen sich sechs Bausteine identifizieren, die essentiell für die erfolgreiche Umsetzung eines Datenqualitätsmanagement-Systems sind. Diese sechs Bausteine charakterisieren die Gestaltung eines Datenqualitätsmanagement-Systems. ” 4 Nach der Implementierung eines Managementsystems zur Sicherstellung der Datenqualität, wird diese durch definierte und standardisierte Prozesse regelmäßig überprüft, die Situa- 3.2015diebank 55
