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01 | 2014 banking insight

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20 banking insight Baseler Ausschuss viel Wert auf Genauigkeit legt, besteht hier starker Nachholbedarf. Dieser ist in kleineren Instituten sogar noch größer. Verschärft wird diese Lage dadurch, dass rund 20 Prozent der befragten Institute ihre Daten nicht regelmäßig korrigieren (Abb. 17). Vielen Banken fehlt es neben einer durchgehenden Wertschöpfungskette der Daten auch an geeigneten Kennzahlen für das Datenqualitätsmanagement. So erheben gerade mal 18 Prozent in ihrem Data Warehouse regelmäßig Kennzahlen zu Zeitnähe, 59 Prozent zu Konsistenz (Abb. 18). Grundsätze 5 und 10: Aktualität und Frequenz Auf den Faktor Zeit geht das Baseler Papier im fünften Grundsatz ein. Ein Risikobericht soll innerhalb von zehn Tagen dem Management vorliegen. Derzeit brauchen Institute mit durchschnittlich 54 Werktagen jedoch deutlich länger. Wenn die Geldhäuser das beschleunigen Abb. 15: Datenarchitektur und IT-Infrastruktur Gibt es ein zentrales Data Warehouse … … nur für Finanzdaten? 77 % 23 % Ja Nein Abb. 16: Datenqualitätsprozess Erfolgt eine durchgängige Messung und Behandlung der Datenqualität vom operativen System bis in die risikorelevanten Auswertungs- und Reportingsysteme (DWH, Data Mart, Berichtssysteme)? … nur für Risikodaten? 70 % 30 % Nein 5 % … integrierte Risiko- und Finanzdaten? 50 % 50 % Teilweise 40 % … integrierte Risiko- und Finanzdaten und Treasury? 50 % 50 % Ja 55 % … nur für Treasury? 47 % 53 % 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % Quelle: Studie banking insight 2014 Basis: alle Befragten (Fach- und Führungskräfte aus der IT), N = 111, nur eine Nennung Quelle: Studie banking insight 2014 Foto: ©Isak55 – shutterstock

Perspektiven 21 Abb. 17: Datenqualitätsprozess Werden Korrekturen und Bereinigungsprozesse in gleicher Regelmäßigkeit durchgeführt? Abb. 18: Datenqualitätsprozess Welche DQ-Kennzahlen werden im DWH ermittelt und regelmäßig in einem DQ-Bericht berichtet? Genauigkeit Nein 20 % Vollständigkeit Konsistenz 78 % 77 % Ja 80 Ja% 70 % Zeitnähe 18 % 59 % 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % 70 % 80 % Basis: alle Befragten (Fach- und Führungskräfte aus der IT), N = 111, nur eine Nennung Basis: alle Befragten (Fach- und Führungskräfte aus der IT), N = 111, Mehrfachnennung Quelle: Studie banking insight 2014 Quelle: Studie banking insight 2014 wollen, müssen sie unter anderem das Datenqualitätsmanagement in den Erstellungsprozess des Risikoberichts integrieren. Derzeit brauchen 42 Prozent der Banken sechs bis zehn Tage, um eine Störung der Datenqualität festzustellen und zu melden. 52 Prozent brauchen noch einmal so lang, um die Datenstörung zu beheben (Abb. 19). Abb. 19: Datenqualitätsprozess Wie sind die Reaktionszeiten bei wesentlichen Datenqualitätsstörungen … … für die Feststellung und Meldung einer Störung? 0–5 Tage 6–10 Tage 11–15 Tage Mehr als 15 Tage Fazit 43 % 40 % 11 % 6 % Der Überblick hat gezeigt, wie wichtig das Thema Datenqualität für BCBS 239 ist – und wie viel Handlungsbedarf hier noch besteht. Zwar haben die meisten Banken Datenqualitätsprozesse aufgesetzt, aber noch nicht genügend etabliert, weil etwa verantwortliche Mitarbeiter fehlen. Außerdem mangelt es an ausreichend entwickelten Kennzahlen für die Datenqualität, an ihrer durchgängigen Messung und einer kompletten Kontrolle der Datenwertschöpfungskette. ■ … für die Behebung der Qualitätsstörung? 31 % 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % Basis: alle Befragten (Fach- und Führungskräfte aus der IT), N = 111, Skala: 0–5 Tage / 6–10 Tage / 11–15 Tage / Mehr als 15 Tage 52 % 14 % 4 % Quelle: Studie banking insight 2014

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