DQ-Kriterium „Plausibilität“ – Wohin geht der Weg?

DQ-Kriterium „Plausibilität“ – Wohin geht der Weg?

Warum ist Datenqualität für Finanzinstitute wichtig?

Die Grundlage der modernen Finanzwelt sind datengetriebene Geschäftsprozesse, daher sollten valide Analysen nur mit qualitätsgesicherten Daten erfolgen. Daten von minderer Qualität sind von geringem Nutzen, wie sich gerade in Zeiten von Finanzkrisen immer wieder zeigt. In der Konsequenz hat die Finanzaufsicht den Instituten entsprechende Richtlinien auferlegt, wie u.a. die BCBS 239 Principles, die in SREP und MaRisk inkludiert wurden.

Wie wird Datenqualität gemessen?

Dankenswerterweise lieferte die EZB nicht nur den Hinweis, dass die BCBS 239 Principles in der Aufsichtspraxis berücksichtigt werden, sondern entwickelte zudem ein umfassendes Data Quality Framework inkl. Dimensionen zur Messung der Datenqualität und Metriken, welche sie seitdem kontinuierlich weiterentwickelt. Basierend auf diesem Framework hat sich mittlerweile ein regelmäßiges Reporting inklusive eines Issue-Trackings der einzelnen Institute etabliert.

Was wird berichtet?

Die EZB berichtet beispielsweise individuelle DQ-Indikatoren basierend auf sogenannter Hard Checks, welche mit den Instituten besprochen werden und auch Eingang ist das SREP-Rating finden. Neben diesen DQ-Indikatoren, welche auf den Kriterien Pünktlichkeit, Vollständigkeit und Genauigkeit basieren, baut die EZB insbesondere auch die Validierungen bei den eher weichen Kriterien Stabilität, Plausibilität und Verlässlichkeit aus.

Mit Blick auf die veröffentlichten DQ-Reports der EZB fällt auf, dass seit der Messung und Berichterstattung die Datenqualität in fast allen Dimensionen verbessert werden konnte. Das Unterfangen inklusive der Implementierung der weitgefassten Verordnungen scheint sich also durchaus gelohnt zu haben. Was allerdings heraussticht ist, dass vor allem die Dimension der Plausibilität eine zuletzt stark ansteigende Anzahl von DQ-Issues erzeugte, welche auf Klärung durch die Institute warten.

Wo besteht Handlungsbedarf?

DQ-Issues der Plausibilitäts-Dimension schlagen sich nicht direkt in einem DQ-Indikator nieder und können mit entsprechender Begründung von den Instituten aus der Welt geschafft werden. Man darf mit Spannung erwarten, wie sich der Bestand der DQ-Issues in diesem Bereich entwickelt und ob die EZB auch hierfür einen Eskalationsprozess formalisieren wird, wie er für die Hard Checks des DQ-Indikator bereits besteht. Den Instituten kann jedenfalls geraten werden, auch weiche Kriterien, wie u.a. Plausibilitäts-Checks in Ihren DQ-Frameworks zu implementieren, um nicht von entsprechenden Nachfragen überrascht zu werden.

Fazit /Ausblick

Das DQ-Framework, welches die Aufsicht von den Instituten einfordert, befindet sich bei der EZB selbst noch in der Entwicklung. Nach dem anfänglichen Fokus auf eher formelle DQ-Dimensionen dringt die EZB nun in Dimensionen vor, die das Potential haben deutlich tiefergehende Probleme aufzudecken. Die Weiterentwicklung des DQ-Frameworks der Bankenaufsicht hält jedenfalls noch einige spannende Themen bereit, wenngleich es Anfang 2020 aufgrund des DPM 2.9 wohl erstmal wieder um die Hard Checks gehen wird.

Wie können wir Ihnen helfen?

Wir unterstützen Sie bei der Analyse und Implementierung Ihres DQ-Ansatzes, insbesondere mit dem Blick auf die immer wichtiger werdenden weichen Kriterien. Caperita verfügt über umfassende Expertise bei der Interpretation, Anwendung und Umsetzung von Datenqualitätsanforderungen und befasst sich seit längerem mit den Best Practices im Datenqualitätsmanagement.

Ingo Kaminski

Ingo Kaminski

Ingo Kaminski ist Gründer und Geschäftsführer der Caperita GmbH und beschäftigt sich mit Innovation und Datenmanagement in der Finanzbranche.
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