Datenqualität: Finanzinstitute im Spannungsfeld regulatorischer Anforderungen Lösungsansätze und Praxisbeispiele

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1 Con.ect Informunity - 9. Oktober Datenqualität: Finanzinstitute im Spannungsfeld regulatorischer Anforderungen Lösungsansätze und Praxisbeispiele

2 Agenda Einführung Definition Regelbasierter Lösungsansatz Projekte Beispiele Definition Datenqualitätspyramide Merkmale und Metriken Business Rules Datenanalyse und Regelgenerierung Evolution einer Business Rule Problemlösungs-Prozess Stammdatenqualität Migrationsqualität Reportingqualität Seite 2

3 Einführung Beispiele für Datenqualitätsprobleme Ein europäisches Unternehmen stellte bei einer Datenqualitätsanalyse fest, dass 4% der angefallenen Rechnungen erst gar nicht ausgestellt wurden. Bei einem Umsatz von 2 Mrd. bedeutet dies eine Summe von 80 Mio. unbezahlter Rechnungen. Bei einem Vergleich amerikanischer Wählerlisten mit den Adress- und Umzugsdaten des U.S. Post Offices wurde festgestellt, dass 1/6 aller Wähler entweder gestorben oder umgezogen sind. Österreich und Russland verpassten eine gemeinsame Schlacht, da sie unterschiedliche Kalender verwendeten. Barbra Streisand beendete Ihre Kundenbeziehung zu einer Investmentbank, da Ihr Vorname falsch (nämlich Barbara ) geschrieben wurde. Die angefallenen Kosten für die Jahr 2000-Umstellung werden global auf 0,5 1,5 Billionen geschätzt. Bezogen auf ein Unternehmen, werden die Kosten mangelnder Datenqualität auf 8 12 % des Umsatzes geschätzt. Datenqualitätsmanagement ist erforderlich Seite 3

4 Einführung Datenqualität für Finanzinstitute Konvergenz der internen und externen Rechnungslegung MiFID Risikosteuerung Datenqualität Basel II Compliance Finanzinstitute haben hohe Anforderungen an Datenqualität!!! Seite 4

5 Agenda Einführung Definition Regelbasierter Lösungsansatz Projekte Beispiele Definition Datenqualitätspyramide Merkmale und Metriken Business Rules Datenanalyse und Regelgenerierung Evolution einer Business Rule Problemlösungs-Prozess Stammdatenqualität Migrationsqualität Reportingqualität Seite 5

6 Definition Definition von Datenqualität Datenqualität ist die Gesamtheit der Ausprägungen von Qualitätsmerkmalen eines Datenbestandes bezüglich dessen Eignung, festgelegte und vorausgesetzte Erfordernisse zu erfüllen. kurz: Datenqualität = Zweckeignung Unsere Daten sind nicht schlecht, sondern: Wir haben hohe Anforderungen!!! Seite 6

7 Definition Die Datenqualitäts-Pyramide Gesamtheit unterschiedlicher Qualitätsmerkmale Qualitätsmerkmale Daten- Datendefinition Hauptmerkmale Qualitätsmetriken Datenqualität inhalt Datenpräsentation Einzelaspekt der Datenqualität Objektive, messbare Größe, die in Bezug auf unterschiedliche Ausprägungen eines Qualitätsmerkmals sensitiv reagiert. Seite 7

8 Definition Umgang mit quantitativen Zielvorgaben Die 14 Punkte von Deming (Ausschnitt) 9. Organisatorische Barrieren: Beseitige die Grenzen zwischen Bereichen. 10. Ermahnung vermeiden: Beseitige Slogans, Aufrufe und Ermahnungen. 11. Quantitative Zielvorgaben und Beurteilungsmaßstäbe aufgeben: Quoten betrachten nur Zahlen, nicht Qualität oder Methoden. Sie sind normalerweise eine Garantie für Ineffizienz und hohe Kosten. Ein Mitarbeiter, der sein Anstellungsverhältnis sichern möchte, wird versuchen eine Quote zu erreichen, koste es was es wolle, inklusive Schädigung des Unternehmens. 12. Stolz auf gute Arbeit sein: Beseitige alles, was das Recht eines jeden Mitarbeiters und Managers in Frage stellt, auf ihre Arbeit stolz zu sein. 13. Ausbildung fördern: Schaffe ein durchgreifendes Ausbildungsprogramm und eine Atmosphäre der Selbstverbesserung für jeden einzelnen 14. Alle Mitarbeiter verpflichten: Alle Mitarbeiter sind für die Realisierung des Wandels verantwortlich. Seite 8

9 Agenda Einführung Definition Regelbasierter Lösungsansatz Projekte Beispiele Definition Datenqualitätspyramide Merkmale und Metriken Business Rules Datenanalyse und Regelgenerierung Evolution einer Business Rule Problemlösungs-Prozess Stammdatenqualität Migrationsqualität Reportingqualität Seite 9

10 Regelbasierter Lösungsansatz Business Rules Was ist eine Business Rule? In einer Business Rule werden verschiedene Geschäftsobjekte in einen fachlich logischen Zusammenhang gebracht. Beispiel: Bei Stammdaten zu Wertpapieren muss das Zinssatzfeld im Fall von Aktien leer sein. Bei Renten muss das Feld gefüllt sein. Nutzen im DQM: Im System Automation Plausibilisierung Abgleich. Bei der Datenfehlererkennung => fachliche Bewertung der DQ => Definition von DQ-Metriken. Probleme: Selten dokumentiert (aber in den Köpfen). Wenn bekannt, nicht konsequent angewendet. Oft nur unscharf formuliert Seite 10

11 Regelbasierter Lösungsansatz Die Datenqualitäts-Pyramide Qualitätsmetriken Datenqualität Qualitätsmerkmale Business Rules Gesamtheit unterschiedlicher Qualitätsmerkmale Einzelaspekt der Datenqualität Objektive, messbare Größe, die in Bezug auf unterschiedliche Ausprägungen eines Qualitätsmerkmals sensitiv reagiert Verschiedene Geschäftsobjekte werden in einen fachlich logischen Zusammenhang gebracht Seite 11

12 Regelbasierter Lösungsansatz Einfache Analysebeispiele Anrede Bewilligung Kapital Fräulein Geburtsdatum Auszahlung Kapital Auszahlung Kapital Seite 12

13 Regelbasierter Lösungsansatz Regelinduktion Input: Parameter: Ergebnis: Beispiel: Daten Zielfeld Felder zur Erklärung des Zielfeldes Exaktheits-Schwellwert Masse Automatisch generierter vollständiger Satz von Regeln zur Erklärung des Zielfeldes IF Wertpapierstatus = Nicht abgelaufen AND Wertpapierart = Aktie THEN Zinssatz = <leer>; SUPPORT = 40,0%, CORRECTNESS = 99,5% Seite 13

14 Regelbasierter Lösungsansatz Regelinduktion - Beispiel Seite 14

15 Regelbasierter Lösungsansatz Lösungsmodell für DQ-Probleme Preprocessing Maßnahmen Datenanbindung Regelformulierung Datenselektion Profiling Maßnahmenformulierung Datenanalyse Messung Validierung Reporting Wissensmanagement Controlling Tool-Unterstützung Seite 15

16 Agenda Einführung Definition Regelbasierter Lösungsansatz Projekte Beispiele Definition Datenqualitätspyramide Merkmale und Metriken Business Rules Datenanalyse und Regelgenerierung Evolution einer Business Rule Problemlösungs-Prozess Stammdatenqualität Migrationsqualität Reportingqualität Seite 16

17 Projekte - Stammdatenqualität Wertpapierstammdaten - Problemstellung ca 600 extern gelieferte Stammdatenfelder Datenlieferant (Wertpapiermitteilungen) hat alle großen Banken als Kunde Datenqualität gut 129 intern manuell gepflegte bankspezifische Stammdatenfelder Datenqualität schlecht Redundanz liegt vor Relevanz unbekannt Projektziele Identifizierung und Löschung nicht relevanter Felder Identifizierung des Verwendungszwecks einzelner Felder Nutzung von Redundanzen zur automatischen Korrektur und Befüllung der bankspezifischen Felder Seite 17

18 Projekte - Stammdatenqualität Wertpapierstammdaten - Ergebnis Schnittstellenanalyse Evidenz über Schnittstellen Evidenz über parallele (und damit redundante) Stammdatentöpfe Löschung von 73 der 129 Felder (davon wurden 60 von keiner automatischen Schnittstelle mehr gelesen und 13 zwar gelesen, aber nicht mehr weiterverarbeitet) Systemoptimierung Für 49 der verbliebenen 56 Felder wurden automatische Füllungsregeln erarbeitet und implementiert Identifikation und automatische Bereinigung von 3,9 Mio Datenfehler (manuell wären das 7 Mannjahre gewesen) Fehler wurden vollständig bereinigt und werden künftig vermieden Prozessoptimierung (Datenpflege) Einsparung von 200 TEUR / anno (bei Projektkosten von 400 TEUR) Seite 18

19 Projekte - Migrationsqualität Bestandteile einer Migration Alt-System Migration Neu-System QS Funktionen alt Implementierung Funktionen neu Test Testsysteme Testfälle Daten alt Extract/ Transfrom/ Load Daten neu? Seite 19

20 Projekte - Migrationsqualität Qualitätssicherung bei einer Datenmigration Daten neu Daten alt Extract/ Transfrom/ Load Lost 1. Datenqualität des Altsystems Er- und Behebung bereits bekannter DQ-Probleme Feststellung migrations-irrelevanter Daten Vorbereitung der Migration (Know-how, Datenmodell) 2. Qualität der Migrationsroutinen Prüfung des Migrationsfachkonzepts Prüfung der Fachkonzeptumsetzung Vollständigkeit der migrierten Daten Sicherstellung der Synchronität bei Parallelpflege 3. Qualität nach Produktivnahme des neuen Systems Übertragung des DQ-Know-hows aus 1. und 2. Erhaltung und weitere Verbesserung der Datenqualität Seite 20

21 Projekte - Migrationsqualität Projektumsetzung Phase 1. Datenqualität des Altsystems Dauer in Aufwand Inhalt Monaten in Tagen 8 Monate 300 Behandlung von - 30 DQ-Problemen - zu 70 Feldern in 6 Tabellen - in 80 Workshops - mit Know-how zu Datenanalyse und Bankfach Ergebnis Fehler: - Beginn Phase 1: Ende Phase 1: Fehlerkandidaten - Beginn Phase 1: Ende Phase 1: Qualität der 3. Qualität nach Produktivnahme 6 Monate 200 Fachkonzeptprüfung 3 Monate / Migrationsroutinen Daueraufgabe - Prüfung von 150 Seiten - Kategorisierung (autom. / man. Prüfung) Migrationsumsetzung - autom. Prüfroutinen im DQ-Messinstrument - Vollständigkeit der übergeleiteten Daten Synchronphase - Nutzung der Prüfroutinen zur Sicherstellung der Synchronität - monatliches Reporting 50 / 5 DQ-Messprojekt - Implementierung eines DQ-Messprojekts - Übergabe an den Fachbereich DQ-Monitoring - regelmäßige Prüfung der Datenqualität - Pflege der Prüfroutinen - Erweiterung des Beobachtungsraums Fachkonzeptprüfung - Befundlisten - automatische Prüfbarkeit Migrationsumsetzung - 8 Wiederholungsläufe - Transparenz (Monitoring) Seite 21 - Qualitätsschwankungen - Am Ende Vollständigkeit von ca. 95% und Qualität von ca. 85% Synchronphase - Nutzung der Prüfroutinen zur Sicherstellung der Synchronität - monatliches Reporting läuft

22 Beispiel für ein gelöstes Datenqualitäts-Problem Seite 22

23 D- BU IT Dr. Ulrich Windheuser Segment-IT FCCF Tel.: (0211) Fax: (0211) Oktober 2007 Seite 23

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