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die bank 03 // 2015

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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 fi

ó IT & KOMMUNIKATION fi GÜTEKRITERIEN ZUR BEWERTUNG DER DATENQUALITÄT ” 1 Datenqualitätsmanagement Fehlerfreiheit Konsistenz Zuverlässigkeit Vollständigkeit Genauigkeit Aktualität Redundanzfreiheit Relevanz Einheitlichkeit Eindeutigkeit Verständlichkeit Unternehmensprozesse 52 diebank 3.2015

IT & KOMMUNIKATION ó Strategien zur Verbesserung der Datenqualität DATENMANAGEMENT Banken haben ein starkes Interesse daran, die Qualität ihrer Daten durch den Aufbau eines professionellen Datenqualitätsmanagement zu verbessern. Die erfolgreiche Implementierung eines Datenqualitätsmanagements und dessen Integration in die operativen Prozesse eines Unternehmens ist ausschlaggebend für eine kosteneffiziente Sicherstellung der Datenqualität. Finanzdienstleister sollten dabei auch regulatorische Risikogesichtspunkte berücksichtigen. Daniel Stadel Keywords: IT-Infrastruktur, Digitalisierung, Prozessmanagement Die bankinterne Definition, was genau unter Datenqualität zu verstehen ist, hängt von den bestehenden Anforderungen im Unternehmen ab. Zunächst ist wichtig, die relevanten Kriterien zur Bewertung von Datenqualität zu ermitteln. Während beispielsweise Fehlerfreiheit und Aktualität von Daten Kriterien grundsätzlicher - für Finanzdienstleister auch regulatorisch motivierter – Natur sind, können Kriterien wie etwa Redundanzfreiheit oder Einheitlichkeit von Daten lediglich für spezielle Bereiche (z. B. datenverarbeitende Einheiten) relevant sein. Dies gilt es unternehmensspezifisch festzulegen. Oft werden zahlreiche Gütekriterien zur Bewertung von Datenqualität genannt. ” 1 Grundsätzlich gilt: Unternehmen müssen ihre spezifische Definition zur Datenqualität finden und festhalten. Auf Basis dieser Gütekriterien der Datenqualität, oft auch Datenqualitäts- Prinzipien genannt, lassen sich anschließend Bewertungsmodelle für die Datenqualität ableiten. Festzulegen ist auch, wann und wie die Datenqualität entlang der Prozesse und Systeme gemessen werden soll. Zusätzlich kann eine unternehmensspezifische Priorisierung der Gütekriterien zur Datenqualität erfolgen. Hier wird dann unterschieden, welche Kriterien obligatorisch und welche nur optional zu erfüllen sind. Diese Trennung ermöglicht einen stärkeren Fokus auf die für das jeweilige Unternehmen kritischen Aspekte der Datenqualität. Schaffen von Transparenz über Daten, Prozesse und Systeme In den meisten Fällen scheitern erste Versuche, die Datenqualität systematisch zu steigern, an der komplexen Ausgangssituation. Selbst Banken geringer Größe haben bereits eine Vielzahl an Softwarelösungen und Systemen im Einsatz, um die vielen unterschiedlichen Prozesse IT-seitig zu unterstützen. In jedem dieser Systeme werden Daten von mehreren Nutzern eingegeben, verarbeitet, geändert, übermittelt und ausgegeben. Die daraus resultierende Vielfalt an Daten-Beziehungen entlang der Prozesse und zwischen den Systemen stellt Unternehmen vor große administrative Herausforderungen: Es ist schwierig, die Übersicht zu behalten, um z. B. Schnittstellen entlang der operativen Prozesse und zwischen Systemen zu managen. Zusätzlich müssen laufend neue Anforderungen vonseiten der Geschäftsleitung, der Mitarbeiter, des Gesetzgebers oder der Kunden integriert werden. Ein strukturierter Ansatz hilft dieses Problem zu lösen. Dies erfordert im ersten Schritt, „sich den notwendigen Durchblick zu verschaffen“. Eine Daten-Prozess-System-Landkarte (DPS-Landkarte) erzeugt Transparenz darüber, welche Daten, in welchen Prozessschritten und durch welche Systeme fließen. Zusätzlich können weitere relevante Informationen mit aufgenommen werden, um näher zu spezifizieren, ob Daten geändert, bearbeitet, angereichert oder ausschließlich gelesen werden. Eine solche Analyse ist Grundvoraussetzung für jegliche konzeptionelle und weiterführende Arbeit, um die Datenqualität zu steigern. Ausgehend von dieser für das Unternehmen entwickelten DPS-Landkarte können alle weiteren relevanten Bausteine für ein System zur Verbesserung und Sicherstellung der Datenqualität erarbeitet werden: die Konzeption eines Datenqualitätsmanagement-Systems. ” 2 Einführen von Datenqualitätstoren entlang der Prozesse Ein Datenqualitätsmanagement-System ist ebenfalls von Informationen und deren Qualität abhängig. Es müssen Informationen bereitgestellt werden, die Aussagen über die Qualität der im Unternehmen verarbeiteten Daten zulassen. Durch die hergestellte Transparenz über die Datenflüsse und die festgelegten 3.2015 diebank 53

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