Accenture Banking Blog

In meinem letzten Blogbeitrag bin ich darauf eingegangen, warum Banken mit Blick auf ihre Data Governance dringend sowohl das Metadatenmanagement als auch das Datenqualitätsmanagement gleichzeitig und abgestimmt  angehen müssen – auch wenn der erste Aspekt vielen Instituten heute noch schwer fällt. Vielen mangelt es hierbei jedoch an einem klaren Plan. Das liegt auch an den eher allgemein gehaltenen aufsichtsrechtlichen Vorschriften, die ein breites Gestaltungsspektrum zulassen.

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Unklare Vorschriften, viele Stolpersteine

In den Vorschriften wird ein bunter Strauß zu adressierender Themen aufgezeichnet: Hier ist festgehalten, dass alle zentralen und dezentralen Verantwortlichkeiten und Rollen klar zu definieren sind, dass ein Rahmen- und Regelwerk für Datenqualität zu etablieren ist und dass IT-Infrastruktur sowie IT-Daten- und –Systemarchitektur entsprechend anzupassen sind. Dieser Prozess ist aufsichtsrechtlich zu prüfen und zu begleiten. Doch all diese Vorschriften helfen den Kreditinstituten nur bedingt weiter.

Aus meiner Sicht wissen die meisten Banken bereits, in welchen Bereichen es bei ihnen in Sachen Data Governance hakt und wo es anzusetzen gilt. Zugleich besteht jedoch die Gefahr, dass diese komplexen Themen allzu perfektionistisch angegangen werden – ganz nach dem Motto: „Wenn schon, denn schon“.

Aus Managementsicht gilt Data Governance vielen nur als eine weitere in einer ganzen Reihe regulatorischer Anforderungen, die teuer in der Umsetzung sind, aber keine gut messbaren betriebswirtschaftlichen Mehrwerte stiftet. Und wo keine Akzeptanz herrscht, werden in der Regel auch nur eingeschränkt Budgets eingeräumt.

In drei Schritten zu Data Governance

Unsere Erfahrung zeigt, dass Banken in solchen Fällen generell und speziell bei BCBS 239 drei wesentliche Punkte beachten sollten:

  1. Sie sollten die Ziele vorab klar definieren und klar kommunizieren. Im Mittelpunkt steht dabei zuerst natürlich die Compliance mit den aufsichtsrechtlichen Anforderungen. Dabei ist – unter Berücksichtigung aller anderen Anforderungen – institutsspezifisch festzulegen, ob man weiterhin der in Deutschland weit verbreiteten „full compliance-Mentalität“ folgen und Moniten auf jeden Fall vermeiden will, oder ob man geringfügige Moniten im Interesse einer praktikablen und wirtschaftlichen Lösung vorübergehend in Kauf nimmt und dann über einen klar definierten Zeitraum abarbeitet. Diese Festlegung ist vorab zu treffen und auch klar nach außen und nach innen zu kommunizieren. Darüber hinaus schlägt sich Data Governance durchaus in einer Senkung der operativen Kosten nieder: Konfusionen bezüglich der richtigen Daten werden vermieden, redundante Prozessschritte sowie Medienbrüche entfallen, unternehmensweite Standards und Qualitätskontrollen schaffen klare Verhältnisse. Das schafft Opportunitätserträge, die anderweitig investiert werden können.
  1. Eine zu starke Zentralisierung der Aufgaben und Verantwortlichkeiten ist im Zweifel schädlich. Insbesondere die Messung und das Management der Datenqualität bringen eine Zentralisierung von Aufgaben mit sich, die sich auch organisatorisch niederschlägt. Oftmals wird hierfür eine zentrale Einheit als Bindeglied „eingezogen“: Sie soll die Data Governance-Verantwortlichen – etwa den CDO oder das entsprechende Komitee – mit den dezentral verantwortlichen Fach- und Linieneinheiten verbinden. Die Aufgaben dieser zentralen Einheit sind jedoch in erster Linie meldend bzw. koordinierend – und bergen damit die Gefahr eines „Overheads“, der im Zweifel wenig Mehrwert stiftet.
  1. Sie sollten Schritt für Schritt vorangehen. Zuviel Veränderung auf einmal kann überfordern. In der Praxis hat sich in meinen Augen stets der Ansatz bewährt, organisatorische oder datentechnische Verbesserungen erst einmal pilothaft einzuführen, zu verproben und zu adjustieren, bevor sie „in die Breite ausgerollt“ werden. Dies bringt nicht nur den Vorteil, dass sich die jeweilige Lösung adjustieren und „tunen“ lässt, sondern dass auch die betroffenen Mitarbeiter eingelernt bzw. vom Vorgehen überzeugt werden können.

In meinem nächsten Beitrag werde ich auf die Frage eingehen, wer die ganze Datenarbeit überhaupt machen soll – wer meldet sich freiwillig als CDO?

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