Datenqualität für Kapital- und Liquiditätssteuerung sicherstellen
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- Mathias Blau
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1 make connections share ideas be inspired Datenqualität für Kapital- und Liquiditätssteuerung sicherstellen Datenqualitätsprozesse auf allen Verarbeitungsstufen Carsten Krah, SAS Michael Herrmann, SAS
2 Datenqualität Jährlicher Schaden für Deutsche Wirtschaft Milliarden Quelle: Studie des Data Warehouse Institute Mrd. Schaden p.a. in den USA, Umrechnung auf Deutschland durch das Fraunhofer Institut (IAO). Copyright 2012, SAS Institute Inc. All rights reserved.
3 Datenqualität: Grundlage für die Umsetzung der Risikostrategie Regulatoren Aufsichtsrechtliche Anforderungen Ausgeprägte Audit-Funktion für Datenqualität Technologie Weitere Automatisierung Steigerung des Datenvolumens Technologische Entwicklungen Treiber Marktumfeld Moderate Wachstumsprognosen Kritische Refinanzierungssituation Kostendruck, geringere Profitabilität Management Zeitnahes, aggregiertes Risiko-Reporting Management-Verantwortung für Datenqualität Datenqualität: Schlüsseldisziplin für langfristigen Erfolg im Copyright 2012, SAS Institute Inc. All rights reserved.
4 Verbesserte Datenqualität: Mehrwert für Unternehmen Aufwandsreduktion bei gleichzeitiger Qualitätserhöhung der Risikosteuerung und des regulatorischen Reportings Verbesserte Steuerung für RWA, Kapital und Liquidität durch belastbare Entscheidungsgrundlagen Risikoorientierte Betrachtungsweise der gesamten Wertschöpfungskette
5 Verbesserte Datenqualität: mit erprobten Prozessen erreichen Risikosteuerung und Regulatorische Anforderungen Zentrale Sicht auf alle Risikodaten Business Rules aus regulatorischen Anforderungen Kontinuierliches Monitoring zur Erfolgsmessung End-to-End Betrachtung der Risikoprozesse
6 Risikosteuerung und Regulatorische Anforderungen Ziel: Angemessene Daten für Banksteuerung und aufsichtsrechtliche Anforderungen Herausforderung: Koordination und Weiterentwicklung von fachlichen Datenqualitätsstandards in einem wechselvollen Umfeld Lösung: Fachlichen Umsetzungsbedarf inkl. notwendiger Datenqualitätsmaßnahmen bestimmen Fachliche und prozessuale Herausforderungen in technische Anforderungen übersetzen Informationsverarbeitung durch maßgeschneidertes Datenqualitätsprogramm verbessern Reportingprozesse beschleunigen Unschärfen ausmerzen Steuerimpulse optimieren
7 Accenture s Data Quality Framework Enterprise Credit Risk Compliance & Reporting Monitoring & Maintenance Rules & Metrics Standards & Guidelines Data Sourcing Market Risk Risk Other Risk
8 Compliance & Reporting Monitoring & Maintenance Rules & Metrics Standards & Guidelines Data Sourcing Datenqualität im Accenture s Data Quality Framework Enterprise Credit Risk Corporate Compliance & Reporting Monitoring & Maintenance Rules & Metrics Standards & Guidelines Data Sourcing Market Risk Retail Other Risk Others Risk
9 Zentrale Sicht auf alle Risikodaten Ziel: Evaluierung der Datenquellen, Verantwortlichen und Anspruchsgruppen Herausforderung: Unterschiedliche Datenquellen in der Bank, kein Single Point of Truth Lösung: Verständnis des Datenstreams- und Quellen herstellen Verantwortlichkeiten für Datenquellen definieren Doppelte Daten- und Datenquellen durch Abgleich vermeiden Inkonsistenzen im Risikocontrolling, Controlling, Meldewesen und Treasury reduzieren Frequenz der benötigten Daten (täglich, monatlich) ermitteln Gesamtbildes benötigter Datenquellen generieren
10 Copyright 2012, SAS Institute Inc. All rights reserved. This slide is for video use only.
11 Business Rules aus regulatorischen Anforderungen Ziel: Definition von Business Regeln aus regulatorischen Anforderungen Herausforderung: Die richtigen Regeln kennen und ein gemeinsames Verständnis der nötigen Regeln haben Lösung: Messqualität durch Konsistenz der Regeln gewährleisten Regeln über einen längeren Zeitraum zur stetigen Verbesserung anwenden Flexibilität in Regelbildung und Anpassung an regulatorische Vorgaben schaffen Regeln exakt auf aufsichtsrechtliche Anforderungen maßschneidern
12 Copyright 2012, SAS Institute Inc. All rights reserved. This slide is for video use only.
13 Kontinuierliches Monitoring zur Erfolgsmessung Ziel: Kontinuierliches Monitoring über DQ-Dashboard Herausforderung: Schwierige Definition von DQ- Kennzahlen und vollständiges Monitoring in einem Dashboard-System Lösung: Datenqualität im Risikocontrolling durch kontinuierliches Monitoring messen Qualität anhand von definierten Kennzahlen messen Kontinuierliche Verbesserungen vorantreiben Durch selektives Datacleansing Mehrwerte generieren Inkonsistenzen in den Daten feststellen
14 Copyright 2012, SAS Institute Inc. All rights reserved. This slide is for video use only.
15 End-to-End Betrachtung der Risikoprozesse Ziel: IT- und Fachlösung zur Verbesserung der Datenqualität etablieren Herausforderung: DQ hat keinen sichtbaren Mehrwert auf Vorstandsebene Lösung: Fehler bereits an der Wurzel messen und verbessern Bereits bei der Dateneingabe und nicht erst im DWH oder DataMart DQ-Tools bereits etablieren Standardisierte Regeln im kompletten Basel III Prozess nutzen Best Practice Ansatzes für DQ nutzen
16 Komplettpaket: IT-Lösung und Workshop Risikosteuerung und Regulatorische Anforderungen Zentrale Sicht auf alle Risikodaten Business Rules aus regulatorischen Anforderungen Kontinuierliches Monitoring zur Erfolgsmessung End-2-End Betrachtung der Risikoprozesse SAS DataFlux
17 Komplettpaket: IT-Lösung und Workshop 1-Tages Workshop Analyse der fachlichen Anforderungen Ableitung der IT-Anforderungen Bestimmung des Umsetzungsbedarfs Festlegung des organisatorischen Rahmens Prozessuale Einbettung der Umsetzungsvorschläge Beurteilung hinsichtlich Effizienz Accenture und SAS für ein erfolgreiches DQ-Projekt Kombination organisatorischer, fachlicher und technischer Kompetenzen
18 1-Tages Workshop Accenture und SAS für ein erfolgreiches DQ-Projekt Analyse der fachlichen Anforderungen Ableitung der IT-Anforderungen Bestimmung des Umsetzungsbedarfs Festlegung des organisatorischen Rahmens Prozessuale Einbettung der Umsetzungsvorschläge Beurteilung hinsichtlich Effizienz Kombination aus organisatorischen, fachlichen und technischen Fähigkeiten
19 make connections share ideas be inspired Carsten Krah Business Expert
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