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01 | 2014 banking insight

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14 banking insight Abb. 8: Metadatenmanagement Vollständige Data Lineage für eine beispielhafte Riskokennzahl KPI 1 Quellschicht Data Warehouse Data-Mart-Schicht Reporting Quellsystem 1 Core-DWH Risiko-Mart Risiko-Mart Tabelle: A Attribute Tabelle: Tab 1 Attribute Tabelle: Tab 10 Attribute … … Datenfluss 1 DWHAttr 1 DWHAttr 2 DF 5 Attr 20 Attr 21 … Quellsystem 2 Tabelle: B Attribute BSP 1 BSP 2 BSP 3 BSP 4 BSP 5 … Tabelle: C BSP 6 BSP 7 BSP 8 DF 2 DF 3 DF 4 DWHAttr 3 … Tabelle: Tab 2 Attribute DWHAttr 4 DWHAttr 5 DWHAttr 6 … Tabelle: Tab 3 Attribute DWHAttr 4 DWHAttr 5 DWHAttr 6 … … DF 6 Mart XYZ … Attr 22 … Tabelle: Tab 20 Attribute Attr 30 Attr 31 Attr 32 … … DF 7 Report Gesamtrisiko KPI KPI 1 KPI 2 … Report … … … Quelle: msgGillardon Abb. 9: Metadatenmanagement Wie ist Ihre Einschätzung der Vollständigkeit hinsichtlich der fachlichen und technischen Metadaten in den folgenden Bereichen? Gesamt Großbank / Landesbank Privatbank / Regionalbank Sparkasse Sonstige* Ja, nach dem IRB- Basisansatz Ja, nach dem fortgeschrittenen IRB-Ansatz Basis (Fallzahl) 111 47 25 14 25 46 33 30 ETL für DWH-Erstellung Vollständig vorhanden 32 % 60 % 20 % 0 % 12 % 54 % 18 % 13 % Weitgehend vorhanden 51 % 38 % 60 % 86 % 48 % 39 % 52 % 70 % Eher weniger vorhanden 12 % 0 % 12 % 14 % 32 % 4 % 21 % 13 % Gar nicht vorhanden 5 % 2 % 8 % 0 % 8 % 2 % 9 % 3 % TOP-2: Vollständig + weitgehend vorhanden 83 % 98 % 80 % 86 % 60 % 93 % 70 % 83 % Erstellung und Beschreibung der Data Marts Vollständig vorhanden 44 % 70 % 44 % 7 % 16 % 54 % 45 % 27 % Weitgehend vorhanden 37 % 30 % 36 % 50 % 44 % 41 % 30 % 37 % Eher weniger vorhanden 16 % 0 % 16 % 43 % 32 % 4 % 21 % 30 % Gar nicht vorhanden 3 % 0 % 4 % 0 % 8 % 0 % 3 % 7 % TOP-2: Vollständig + weitgehend vorhanden 81 % 100 % 80 % 57 % 60 % 95 % 75 % 64 % Beschreibung des Reportings Banktyp IRB-Institut Vollständig vorhanden 46 % 60 % 44 % 29 % 32 % 67 % 33 % 27 % Weitgehend vorhanden 41 % 38 % 52 % 50 % 28 % 28 % 45 % 53 % Eher weniger vorhanden 11 % 0 % 4 % 14 % 36 % 4 % 15 % 17 % Gar nicht vorhanden 3 % 2 % 0 % 7 % 4 % 0 % 6 % 3 % TOP-2: Vollständig + weitgehend vorhanden 87 % 98 % 96 % 79 % 60 % 95 % 78 % 80 % Nein Basis: alle Befragten (Fach- und Führungskräfte aus der IT), N = 111 * Zu Sonstigen zusammengefasst: genossenschaftliches Kreditinstitut, Spezialinstitut, Niederlassung eines ausländischen Kreditinstituts Quelle: Studie banking insight 2014

Perspektiven 15 Das sorgt zwar schon für einen ordentlichen Topf an Informationen, aber noch nicht für ein vollständig konsistentes Metadatenmanagement. Wie das aussehen kann, zeigt Abbildung 8. Sie bildet die komplette Data Lineage einer beispielhaften Risikokennzahl (KPI 1) über verschiedene typische Schichten einer Warehouse-Architektur hinweg ab – von der Quelle der Informationen über das Data Warehouse und die Data Marts bis hin zum Reporting. Die Data Lineage umfasst nicht nur Metadaten zu den einzelnen Tabellen, sondern auch zu den Datenflüssen dazwischen. Diese geben an, wie die Informationen zwischen den Architekturschichten und ihren Schnittstellen verarbeitet wurden und sich verändert haben. FIRBA-Institute geben sich selbstkritisch Wie wichtig ein Metadatenmanagement ist, das auch die Datenflüsse berücksichtigt, wissen Banken, die eine Zulassung nach dem fortgeschrittenen IRB-Ansatz (Internal Rating Based Approach) durchlaufen haben oder anstreben. Schließlich geht es beim IRB-Ansatz darum, mit eigenen geschätzten Risikoparametern die Mindesteigenkapitalanforderungen für Kreditrisiken zu ermitteln. Da Banken dabei ihre eigenen Defizite zu Tage legen, bewerten die betroffenen fortgeschrittenen IRBA-Institute („FIRBA-Institute“) ihre Metadatenverwaltungen deutlich schlechter als andere Geldhäuser (Abb. 9). Daher ist es wahrscheinlich, dass infolge des aufkommenden regulatorischen Drucks auch Institute ohne FIRB-Ansatz ihr Metadatenmanagement erneut auf den Prüfstand stellen und sie dabei einige Mängel aufdecken. Weiteren Nachholbedarf zeigt die Tatsache, dass über ein Drittel der Institute nur teilweise gewährleistet, dass die Inhalte der Metadaten mit der tatsächlichen IT-Implementierung übereinstimmen (Abb. 10). Wenn die häufig vernachlässigten Datenflüsse berücksichtigt werden, könnte dieser Wert sogar noch höher ausfallen. Ein zusätzlicher Haken: Über ein Drittel der Institute kann nur teilweise nachvollziehen, wer Metadaten verändert hat und wann das geschehen ist (Abb. 11). Neun Prozent der Banken dokumentieren das eher nicht, ein Prozent gar nicht. Ohne diese Dokumentation können Banken die Anforderungen von BCBS 239 jedoch nur schwer erfüllen. Data Governance ist gefragt Um all die Mängel zu beseitigen, brauchen Banken geeignete Werkzeuge für die Metadatenverwaltung. So muss die Software generische Schnittstellen bereitstellen, die gängige ETL- Werkzeuge bedienen können, um Metadaten mit Datenbank, Tabellen und Programmen zu koppeln. Außerdem muss die Data Governance festlegen, dass keine Datenbank oder Tabelle verändert werden darf, ohne dass zuvor die Metadaten verändert wurden. Um solche Veränderungen nachzuverfolgen, muss die Metadatenverwaltung auf den Stand verschiedener Stichtage in der Vergangenheit zurückgesetzt werden können. Je nach Workflow müssen in der Data Governance zudem individuelle Regeln festgelegt werden zu Fragen wie: Wer darf Änderungen an welchen Metadaten vornehmen? Welche Änderungsarten müssen unterschieden werden? Wer muss über diese Änderungen informiert werden? All dieser Aufwand wird jedoch belohnt. Banken erfüllen damit nicht nur die Baseler Vorgaben, sondern profitieren davon, wenn der Weg zum Risikobericht durchweg nachvollziehbar ist und er Hand und Fuß hat. ■ Abb. 10: Metadatenmanagement Gibt es in Ihrem Institut einen Prozess, der sicherstellt, dass die IT-Implementierung mit der fachlichen Aggregationsbeschreibung in den Metadaten übereinstimmt? Abb. 11: Metadatenmanagement Sind Änderungen in den Metadaten so dokumentiert (historisiert), dass nachvollziehbar ist, für welche Auswertungen bzw. Auswertungszeitpunkte welche Metadatenbeschreibung gültig war? 60 % Nein 5 % 50 % 52 % Teilweise 36 % Ja 59 % 40 % 30 % 20 % 38 % Basis: alle Befragten (Fach- und Führungskräfte aus der IT), N = 111, nur eine Nennung Quelle: Studie banking insight 2014 10 % 0 % Ja, voll und ganz Ja, teilweise Nein, eher nicht Nein, gar nicht Basis: alle Befragten (Fach- und Führungskräfte aus der IT), N = 111, nur eine Nennung 9 % 1 % Quelle: Studie banking insight 2014

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