Best Practices Daten-Governance

Ein robustes Daten-Governance-Framework ist entscheidend für den Erfolg jeder Organisation, insbesondere im Bankwesen, wo die geltenden Vorschriften und Regulierungen kontinuierlich strenger werden. Ein effektives Framework ermöglicht es, Datenstrukturierung, -verwaltung und -sicherung in Übereinstimmung mit regulatorischen Anforderungen zu integrieren. Ein solches Framework sollte eine ganzheitliche Strategie verfolgen, die sowohl technische als auch organisatorische Elemente umfasst, um die Datenverwaltung zu optimieren.

Es gibt mehrere Modelle, die als Grundlage für Daten-Governance-Frameworks dienen können. Zu den gängigsten gehören das „DAMA-DMBOK“, das sich auf die wichtigsten Datenmanagement-Bereiche konzentriert, sowie das „DCAM“ (Data Management Capability Assessment Model), das die Leistungsfähigkeit von Datenmanagement-Funktionen bewertet. Beide Modelle helfen Unternehmen, einen klaren Fahrplan zu entwickeln, um ihre Datenressourcen effektiv zu verwalten.

• DAMA-DMBOK: DiesesFramework legt den Schwerpunkt auf zehn Datenmanagement-Bereiche, darunter Datenarchitektur, Datenqualität und datenschutzrelevante Aspekte, was für Banken von zentraler Bedeutung ist.
• DCAM: Dieses Modell bewertet die Reife der Datenmanagement-Funktion und bietet Richtlinien zur Verbesserung. Es fokussiert sich auf die Integration von Technologien und Prozessen, um die Datenlandschaft zu optimieren.

Ein weiterer wichtiger Aspekt eines Daten-Governance-Frameworks ist die Einbeziehung von Regulatorischen Digital Twins. Diese Modelle helfen dabei, Daten in Echtzeit abzubilden und zu überwachen, wodurch eine kontinuierliche Compliance mit Vorschriften ermöglicht wird. Banken profitieren von den präzisen Visualisierungen und Analysen, die es ihnen erlauben, potenzielle Risiken rechtzeitig zu erkennen und zu mitigieren.

Ein effektives Framework sollte auch die Einhaltung internationaler Standards wie ISO 27001 berücksichtigen, um Sicherheit und Datenschutz zu gewährleisten. Die Implementierung eines solchen Modells führt nicht nur zu verbesserter Datenqualität, sondern unterstützt auch die Einhaltung der EU-Vorgaben und sorgt für transparente Audit-Trails. Dies ist besonders für Banken von Bedeutung, die strengen Anforderungen von Aufsichtsbehörden wie BaFin und DORA unterliegen.

Die Wahl des passenden Daten-Governance-Frameworks hängt letztlich von den spezifischen Bedürfnissen und der bestehenden Infrastruktur der Bank ab. Der strategische Einsatz von Technologien wie der BPM ITEROP Cloud kann eine entscheidende Rolle spielen, insbesondere in der Umsetzung regulatorischer Workflows via Low-Code-Lösungen. Die Implementierung solcher Modelle ermöglicht es, Zeit- und Kostenaufwände erheblich zu reduzieren und sich somit einen Wettbewerbsvorteil im zunehmend digitalen Bankensektor zu verschaffen.

Rollen und Verantwortlichkeiten in der Daten-Governance

Die klare Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten ist ein zentraler Bestandteil einer erfolgreichen Daten-Governance-Strategie. In Banken und anderen Finanzinstituten, die mit sensiblen Daten umgehen, ist es unerlässlich, dass jede Person und jede Abteilung genau weiß, welche Aufgaben und Befugnisse sie in Bezug auf die Datenverwaltung hat.

Das effektive Management von Daten kann nur dann funktionieren, wenn es verantwortliche Personen gibt, die sich um bestimmte Datenbereiche oder Prozesse kümmern. Diese Verantwortlichkeiten sollten klar dokumentiert sein, um Transparenz und Rechenschaftspflicht sicherzustellen. Zu den Schlüsselrollen in der Daten-Governance gehören typischerweise:

• Daten-Governance-Manager: Diese Person ist für die Umsetzung der Daten-Governance-Strategie verantwortlich. Sie koordiniert die unterschiedlichen Aktivitäten, die die Datenverwaltung betreffen, und stellt sicher, dass alle Richtlinien eingehalten werden.
• Datenverantwortliche: Diese Rolle ist oft auf Abteilungsebene angesiedelt und stellt sicher, dass die innerhalb ihrer Abteilung gesammelten und genutzten Daten in Übereinstimmung mit den allgemeinen Richtlinien der Daten-Governance verwaltet werden.
• Datenarchitekten: Sie designen die Datenarchitektur und stellen sicher, dass die Daten richtig strukturiert und integriert sind. Eine effiziente Architektur ist notwendig, um die Zugänglichkeit und Qualität der Daten zu gewährleisten.
• Datenanalysten: Diese Fachkräfte sind für die Analyse der Daten verantwortlich und liefern wertvolle Einblicke, die zur Entscheidungsfindung innerhalb der Bank beitragen. Ihre Aufgaben umfassen auch die Überwachung der Datenqualität und die Identifizierung eventueller Probleme.
• IT-Sicherheitsbeauftragte: Diese Rolle ist entscheidend für den Schutz sensibler Daten vor externen und internen Bedrohungen. Sie arbeiten eng mit dem Data Governance-Team zusammen, um sicherzustellen, dass alle Sicherheitsstandards und Vorschriften eingehalten werden.

Zusätzlich zu diesen spezifischen Rollen sollten Organisationen ein klar definiertes Governance-Komitee einrichten. Dieses Gremium besteht aus Führungskräften und wichtigen Stakeholdern, die strategische Entscheidungen treffen und Richtlinien genehmigen. Das Komitee hat die Aufgabe, die Daten-Governance-Initiativen voranzutreiben und sicherzustellen, dass diese mit den Unternehmenszielen in Einklang stehen.

Es ist ebenso wichtig, Schulungen zur Daten-Governance für Mitarbeiter anzubieten, um ein Bewusstsein für die Bedeutung der Datenqualität und -sicherheit zu schaffen. Durch regelmäßige Workshops und Schulungsprogramme können alle Mitarbeiter in ihren Verantwortlichkeiten geschult werden, was zu einer besseren Datenverwaltung und einem verantwortungsbewussten Umgang mit Daten führt. Dies ist besonders relevant, wenn es um die Einhaltung regulatorischer Vorgaben wie DORA und BaFin geht, bei denen die Anforderungen an die Daten-Governance höchst komplex sind.

Regelmäßige Überprüfungen und Anpassungen der Rolle und Verantwortlichkeiten innerhalb der Daten-Governance sind notwendig, um sicherzustellen, dass sie im Einklang mit den sich ändernden Geschäftsanforderungen und regulatorischen Rahmenbedingungen bleiben. Banken, die proaktiv ihre Governance-Modelle anpassen, sind besser in der Lage, die Herausforderungen der digitalen Transformation zu bewältigen und ihre Wettbewerbsfähigkeit im Markt zu sichern.

Messung und Verbesserung der Datenqualität

Die Messung und Verbesserung der Datenqualität stellt einen entscheidenden Faktor für die Effektivität von Daten-Governance-Strategien dar. In der Bankenbranche, wo präzise und verlässliche Daten über den Erfolg von Geschäften und die Einhaltung von Vorschriften entscheiden, ist eine hohe Datenqualität unerlässlich.

Um die Datenqualität zu messen, sollten Banken geeignete Kennzahlen und Metriken definieren, die spezifische Aspekte der Datenintegrität widerspiegeln. Diese Metriken können die folgenden Punkte umfassen:

• Vollständigkeit: Der Prozentsatz der verfügbaren Daten im Vergleich zu den benötigten Daten. Eine höhere Vollständigkeit bedeutet, dass fast alle relevanten Datensätze erfasst werden.
• Genauigkeit: Der Grad, in dem die Daten tatsächlich der Realität entsprechen. Hier können Stichproben und Vergleiche mit verifizierten Datenquellen helfen.
• Konsistenz: Überprüfung, dass dieselben Daten über verschiedene Systeme und Datenbanken hinweg übereinstimmen.
• Aktualität: Der Zeitrahmen, in dem die Daten erfasst und aktualisiert werden. Aktuelle Daten sind für die Entscheidungsfindung und Risikoabschätzung unverzichtbar.
• Format- und Validitätsprüfung: Sicherstellung, dass die Datenformate den festgelegten Standards entsprechen und valide Eingaben umfassen.

Zur Verbesserung der Datenqualität sollten Banken einen systematischen Ansatz verfolgen. Dies könnte folgende Maßnahmen beinhalten:

• Regelmäßige Datenbereinigung: Automatisierte und manuelle Überprüfungen, um Duplikate, veraltete Informationen oder inkorrekte Einträge zu identifizieren und zu entfernen.
• Schulung der Mitarbeiter: Durch Schulungsprogramme werden die Mitarbeiter für bewährte Verfahren der Dateneingabe sensibilisiert, was zu einer deutlichen Verbesserung der Datenkonsistenz beiträgt.
• Implementierung von Datenmanagement-Tools: Der Einsatz spezialisierter Softwarelösungen für Datenqualitätsmanagement kann helfen, die Datenanalyse zu automatisieren und Fehler zu minimieren.
• Etablierung von Governance-Prozessen: Die Schaffung klarer Protokolle für das Datenmanagement und die Verantwortlichkeit hilft, eine konsistente Datenqualität sicherzustellen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Nutzung von Regulatorischen Digital Twins, die eine Echtzeit-Überwachung der Datenqualität ermöglicht. Diese digitalen Modelle bieten Banken die Möglichkeit, Abweichungen und Fehler sofort zu erkennen und entsprechende Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. Die Visualisierung von Datenflüssen und deren Validität hilft dabei, die Datenqualität im gesamten Prozess zu gewährleisten und zu verbessern.

Zusätzlich sind regelmäßige Audits der Datenqualität von Bedeutung, um Schwächen zu identifizieren und gezielte Maßnahmen zur Verbesserung einzuleiten. Durch den Austausch und die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen können Banken zudem eine umfassende Sicht auf ihre Daten erhalten und diese effizienter verwalten, was die Entscheidungskonformität verbessert.

Langfristig gesehen führt die kontinuierliche Verbesserung der Datenqualität zu messbarem ROI, indem zum Beispiel Zeit und Kosten bei Audits reduziert werden. Unternehmen, die in die Qualität ihrer Daten investieren, schaffen die Grundlage für fundierte Entscheidungen, effektive Strategien und letztlich für eine deutlich verbesserte Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt.

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