Datenqualität für den regulatorischen Bedarf

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1 Leistungsangebot Datenqualität für den regulatorischen Bedarf (DQ- R MaRisk // Solvency II) März 2011

2 AusgangssituaIon Zielsetzung Lösungsansatz und Vorgehen Nutzen Warum Morbey ConsulIng 2

3 AusgangssituaIon 1/2 Die gesetzlichen Anforderungen an das Risikomanagement haben signifikante Auswirkungen auf den Umgang mit der Datenqualität Gesetzliche Rahmenbedingungen Europäische Union Solvency II [ ] insurance and reinsurance undertakings have [ ] to ensure the appropriateness, completeness and accuracy of the data used in the calculadon of their technical provisions [ ] Deutschland Versicherungs- aufsichtsgesetz MaRisk (VA) Die IT Systeme [ ] müssen die Integrität, die Verfügbarkeit, die Authen;zität sowie die Vertraulichkeit der Daten sicherstellen Die verwendeten Daten, Methoden und Verfahren des internen Steuerungs- und Kontrollsystems [ ] sind für einen sachkundigen DriNen verständlich und nachvollziehbar zu validieren und zu dokumenderen. Der Validierungsprozess ist von den einzelnen Unternehmen individuell festzulegen und abzunehmen. Er hat insbesondere die kondnuierliche Zweckmäßigkeit, Angemessenheit, Qualität, Vollständigkeit und Wirksamkeit von Daten, Methoden und Verfahren nachzuweisen. 3

4 AusgangssituaIon 2/2 MaRisk (VA) fordert Durchgängigkeit der Prozesse, DokumentaIon und Messbarkeit der Datenqualität für die involvierten Bereiche Bereich Systeme Schni[stellen Daten Datenqualität Systembetrieb Prozesse FunkIonstrennung Aufgaben/Dokumente Übersicht der eingesetzten System- und Anwendungsarchitektur Listen der eingesetzten Hardware und SoYware Beschreibung der Systeme Datenflussdarstellungen Schni[stellenübersichten Kategorisierung von Schni[stellen nach KriIkalität Datenmodelle Datenbeschreibungen (technisch/fachlich) Regeln zur Datenqualitätsmessung und - überwachung Eingesetzte Tools zur Datenqualitätsmessung/- verbesserung Verfahren zur Steuerung und Kontrolle im RZ- Betrieb Rollen und Verantwortlichkeiten IT- Verfahren Überwachung von Datenqualität und Datenverabeitungsqualität Regelung und DokumentaIon der FunkIonstrennung zwischen AuYraggeber und AuYragnehmer im Vorgehensmodell sowie in der AuaauorganisaIon 4

5 Zielsetzung Ziel ist es, den Datenqualitätssicherungsprozess in den Fachbereichen, im Risikomanagement und in der IT auf MaRisk / Solvency II auszurichten Sicherstellung des ganzheitlichen Ansatzes (aus IT- Sicht) Umsetzung der Risikostrategie in das operaive TagesgeschäY Zeitnahe Berichte des operaiven TagesgeschäYs für das Gesamtrisikoprofil Sicherstellung der laufenden Überwachung im Frühwarnsystem Zeitnahe Bereitstellung der Daten Lückenlose Bereitstellung der Daten Schaffung der Grundlage für eine unternehmensweite Datenqualitätssicherung BetriebswirtschaYliches Controlling Vertriebs- Controlling... 5

6 Lösungsansatz 1/4 Der Lösungsansatz geht bo[om up vor bei zentral festgelegten unternehmens- relevanten Kennzahlen. Ausbau/Auaau eines Qualitäts- sicherungsregelkreises für regulatorische Anforderungen für ein Unternehmen bzw. einen Unternehmensbereich Organisatorische Verankerung im Unternehmen Zusammenfassung der Regelkreise im Konzern OpIonal Ausbau des Regelkreises auf die gesamte InformaIonsstruktur des Unternehmens 6

7 Lösungsansatz 2/4 Zentraler Bausstein des Qualitätssicherungsregelkreises ➀ ist das Datenqualitätsmanagement DokumentaIon der unternehmenskriischen und regulatorisch relevanten Anwendungen DokumentaIon der regulatorisch relevanten Datenströme Audit- trail Fähigkeit herstellen Zusammensetzung der Kenngrößen Ableitung aus Datenquellen Datenqualitätszahlen festlegen, messen, verbessern und kontrollieren Überwachung der ProdukIonsprozesse zur zeitnahen Bereitstellung der RisikoinformaIonen 7

8 Lösungsansatz 3/4 Die organisatorische Verankerung ➁ des DQ- Ansatzes für den regulatorischen Bedarf basiert auf vier Rollen Data Owner der fachliche Verantwortliche für besimmte Anwendungs- und Datenbereiche, er verantwortet die fachliche Korrektheit der Daten, ihre Erfassung und Pflege Data User der aus fachlichen Gründen Daten von anderen braucht und Erwartungen an die Datenqualität stellt IT- Betreuer der bei technischen Fragen zu einer Anwendung weiterhily DQ- Team das die Datenqualität im Unternehmen spiegelt, setzt DQ- Anforderungen in Messzahlen um, berichtet über alle DQ- Messzahlen und begleitet den Daten- Owner bei Verbesserungsmaßnahmen (hat keine Verantwortung für die Datenqualität) Fachbereich Data Owner Daten DQ-Team Fachbereich Data User IT-Betreuer 8

9 Lösungsansatz 4/4 Die Bildung eines Gesamt- Regelkreises ➂ für ein Unternehmen erfolgt nach den gleichen Prinzipien wie die Bildung der Regelkreise pro Bereich Aus Datenqualitätskriterien werden durch Messungen und Gewichtungen DQ- Zahlen generiert. Diese sind mit einem angemessenen DQ- Ziel zu vergleichen. Aus ausgewählten DQ- Zahlen einer Anwendung (s. Abb.) wird ein DQ- Inde pro Anwendung gebildet. DQ- Zahlen aus der Eingangs- prüfung DQ- Zahlen aus der eigenen InformaCons- ProdukCon DQ- Inde pro Anwend. DQ- Zahlen aus dem Kreis der Datennutzer (Datenempfänger) Die Zusammenführung mehrerer DQ- Indizies aus einem Bereich bilden einen DQ- Inde pro Bereich. DQ- Inde pro Bereich Daraus lässt sich mathemaisch ein Unternehmen- DQ- Inde errechnen, aus dem das Management einen ersten Indikator für die DQ im Unternehmen liefert. Unternehm. DQ- Inde 9

10 Vorgehen 1/2 Nach einer kurzen StandortbesImmung lassen sich die nächsten Schri[e ableiten und abschätzen Erhebung des aktuellen DokumentaIons- und Datenqualitäts- Status IT- Erhebung und SIchprobenanalyse durchführen EvaluaIon der Toolunterstützung (u.a. DQ- Tool) Aufwandschätzungen NachdokumentaIon DQ für regulatorischen Bedarf aufsetzen... Standort- besimmung (Vorstudie) DokumentaIon vervollständigen DQ- Betrieb aufsetzen Prozesse- und AuaauorganisaIon entsprechend best pracice Vorgaben Team Werkzeuge Analyse Monitoring Status Zusammenarbeitsmodell 10

11 MaRisk (IT-Erhebungsbogen) ad hock Bewertung durch Verfasser Bogennr. wird vom Projektteam Verfasser 0 vergeben Anwendungsname 0 Datum Kurzbeschreibung Qualitätsmonitor Unternehmenskritisch Bereich Anwendungen Ja/Nein 0,0% Wenn "Ja" bitte kurze Begründung/Erläuterung: im Fokus OE Auftraggeber/Owner Bestand fachlicher Betreuer IT-Verantwortlicher In-/Ekasso IT-Betreuer Nutzer Nutzungsart Vertrieb operativ 0 = trifft nicht zu / 1 = trifft zu dispositiv 0 = trifft nicht zu / 1 = trifft zu Skala Schnittstellen Anwendungsnamen Anwendungsnamen Anwendungsnamen leer oder 0 nicht vorhanden Schnittstellen IN 1 schlecht empfängt bzw. liest 2 ausreichend Daten von 3 mittelmäßig 4 gut Schnittstellen OUT 5 ausgezeichnet liefert aktiv Daten an Berechtigung 0 oder leer = nicht vorhanden / 1 = vorhanden Berechtigungskonzept Berechtigungssystem Ist das Berechtigungskonzept in dem -system umgesetzt worden? Qualitätskriterien Typ CEIOPS CP 43 Historisierung 1 Backup/ 2 Archiv/ 3 Historisierte Datensätze 4 Sonstiges Funktionstrennung Trennung von Test und 0 oder leer = nicht vorhanden / 1 = vorhanden Produktionsumgebung Ort* fachlich last update technisch last update fachlich technisch Auftragsformulare Konzepte Testkonzepte Testdokumentation Freigabe Dokumente Ort* Dokumentation fachlich last update technisch last update fachlich technisch Architekturmodell Datenmodell Schnittstellen Datenflüsse Datenbeschreibungen Datenqualität Ort* last update Fach. Anforderungen Umgesetzt in Messergebnisse Turnus Monitoring vorhanden Controlling vorhanden Kommentare Vorgehen 2/2 Angemessenheit Vollständigkeit Genauigkeit Aktualität Angemessenheit Vollständigkeit Genauigkeit Aktualität Erhebungen werden auf Basis von praiserprobten Verfahren und Werkzeugen durchgeführt, z.b. Referenzmodell Berechnungsmodell Datenqualität Erhebungsbogen 0% Metadatenbank Produktname Firmenname Verfasser / Kontakt Ablage von Basisinfos Rollen Schnittstellen Suchen Report Techn. Doku. Referenzen in Deutschland Wirtschaftlichkeit Kontakte Kriterium Datum 1 fachliche Beschreibung von Datenbanken, Tabellen, Felder Informationsobjekten (Semantik, Logik), Vom Fachbereich zu pflegen 2 technische Bezeichnungen und Von Entwicklern zu pflegen Verwendungsarten (Synta, Wertebereiche) 3 Herkunft (inkl. Transformationsregeln) Von Entwicklern zu pflegen Datenqualitätsanforderungen 4 Ablage von DQ-Regeln nach Kategorien Vom DQM-Team zu pflegen 5 Name der zugehörigen DQ-Mess- oder DQ- Vom DQM-Team zu pflegen Kontrollstelle 6 organisatorische Zuordnungen Bereiche, Anwendungen, Daten-Owner, IT-Betreuer, DQ Beauftragter 7 individuelle Felderweiterung ohne Programmierung 8 Aktualität der Beschreibungen Kontrollauftrag 9 gemeinsame Nutzung durch Fachbereich, IT wie oben beschrieben und DQM-Team 10 Import SST 11 Transformationsinformation aus DataStage 12 Transformationsinformation aus SAP-BW 13 weitere Connectoren 14 DQ-Tools, insbesonderen für Data-Profiling, die Namen in Bemerkungsfeld eingeben () bereits mit dieser Datenbank DQ-Auftrag arbeiten 15 Audit-Trail Fähigkeit (Darstellung von Informationsproduktionsketten auf Feldebene) 16 benutzerfreundliche Suchfunktion 17 Ermöglichen von Analysen zur normativen zumindest wild card Funktionalität Konsistenz. 18 Aufzeigen von bekannten Synonymen und zumindest Sortierfunktion Homonymen*, 19 Ausdrucken aller Informationen zu einem Informationsobjekt 20 Ausdrucken einer Datamap 21 Betriebssystem 22 Datenbanksystem 23 Benutzeroberfläche in deutsch 24 Administration 25 Benutzerhandbuch 26 Helpsystem Online 27 Schnittstellenbeschreibung 28 Ref. 1 Branche 29 Ref. 1 Unternehmen Namen, Ort 30 Ref. 1 Lösung im Einsatz seit 31 Ref. 2 Branche DQ-Fehler 32 Ref. 2 Unternehmen Namen, Ort 33 Ref. 2 Lösung im Einsatz seit 34 Anschaffung Einmalige Kosten für die Software Preis in! ca. 35 Lizenz Jährliche Lizenzgebühren Preis in! ca. 36 Implementierung intern Einmaliger Aufwand für Eigenleistung Aufwand in PT ca. 37 Wartung intern Jährlicher Aufwand für Eigenleistung Aufwand in PT ca. 38 Dauer Dauer der Implementierung des Zeit in Wochen ca. Basisproduktes 39 Termin Frühester Zeitpunkt der Inbetriebnahme Datum 40 Firma Adresse Anzahl von SW-Installationen 41 Größe in Deutschland Anzahl MA / Umsatz pro Jahr 42 In Deutschland seit 43 Vertrieb Adresse, Tel., 44 Technischer Support Adresse, Tel., Erläuterung Prüfauftrag ProduktevaluaIon Datenbereitstellung KO- Kriterium Ja/Nein (j/n) Antwort Definition, Messen, Analyse, Verbesserung, Kontrolle Nachmessen der Datenqualität aus einen früheren Prüfauftrag DQ-Schlupflöcher identifizieren Data-Stage lokalisieren betro!enes DQS identifizieren Nachjustierung von DQ-Regeln an DQ- Sicherungspunkt Korrekturmassnahmen initiieren Bemerkung *Ort = Aufbewahrungsort (leer = nicht vorhanden) 11

12 Nutzen Morbey ConsulIng bietet eine frühzeiige Klärung sowie eine vollständige und übersichtliche Darlegung aller notwendigen Arbeitsschri[e IniCalphase RedukCon der Kompleität durch Ermi[lung der entscheidenden Datenqualitätsmerkmale VorgeferIgte Erhebungsbögen (geringe Belastung der Fachbereiche und IT; IT ca PT) Referenzmodell für die Zusammenarbeit zw. FB, IT und DQ- Team Berechnungsmodell für DQ- Teamgröße und Performance Voraus- setzungen schaffen Umsetzung (Projekt- / DQ- Linie) Überblick über den deutschen Markt für DQ- Tools Unser DQ- Ansatz für den regulatorischen Bedarf ist unabhängig von SoYwarelieferanten IntegraIon einer individualisierten Version des Referenzmodells Bereitstellung von DQ- Spezialisten / Einarbeitung des DQ- Teams RechtzeiCge Erfüllung der regulatorischen Vorgaben Morbey ConsulIng bedient in erster Linie die aus den MaRisk / Solvency II relevanten Kennzahlen abgeleiteten Anforderungen an DokumentaIon und Datenqualität Es wird ein solides Fundament für kurz- und mi[elfrisige Maßnahmen der Datenqualitätsverbesserung geschaffen Audit- trail- FunkIonalität erleichtert die Auffindbarkeit von Datenfeldern und bietet damit zusätzlichen Nutzen für Fachbereiche und IT... 12

13 Warum Morbey ConsulIng Morbey ConsulIng ist Ihr Partner für wirtschayliche Lösungen an der Schni[stelle zwischen Fachbereichen und IT- Abteilung Wir arbeiten zum Festpreis, insbesondere in der IniIalphase Von Anfang an sorgen wir für Transparenz hohen Ergebnisdurchsatz Know- how Transfer Bei Morbey ConsulIng wurde ein competence center zum Thema DQ für den regulatorischen Bedarf eingerichtet. Es versorgt unsere DQ- Teams vor Ort mit DQ- Know- how zu Standardanwendungen, entlastet Ihre OrganisaIon und gewährleistet einen konstanten hohen Ergebnisdurchsatz Morbey ConsulIng begleitet bereits vier Finanzdienstleister bei entsprechenden Projekten Morbey ConsulIng befasst sich seit 2003 mit Datenqualitätsmanagement im Finanzdienstsektor und bringt akademisches und empirisches Know- how ein 13

14 Ihr Ansprechpartner bei Morbey ConsulIng steht Ihnen gerne zur Verfügung! Dipl.- Inf. (Univ.) Guilherme Morbey Mobil- Tel : e- mail : Morbey ConsulCng Am Schimmelskämpchen 12 D Erkrath Telefon : Fa : Internet : 14

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