Daten-Governance im Bankwesen: Vorteile und Umsetzung

Daten-Governance im Bankwesen: Vorteile und Umsetzung wird von BTW Media profiliert, weil veröffentlichte Belege es mit Internetinfrastruktur, Governance, betrieblichen Abhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit in Verbindung bringen.

• Daten sind zur Säule des Bankensektors geworden. Angesichts des exponentiellen Datenwachstums ist es für Banken von entscheidender Bedeutung, eine angemessene Verwaltung, Sicherheit und Nutzung der Daten zu gewährleisten. Hier kommt die Daten-Governance ins Spiel.
• Daten-Governance im Bankensektor bezeichnet den Rahmen und die Prozesse, die die Verwaltung, Vertraulichkeit und Integrität der Daten innerhalb des Bankensektors regeln.
• Daten-Governance ist ein fortlaufender Prozess, insbesondere in Organisationen wie Finanzinstituten, wo Datensätze komplex und stark reguliert sind.

Daten-Governanceist der Prozess der Verwaltung der Verfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität und Sicherheit von Daten in Unternehmenssystemen, basierend auf internen Standards und Richtlinien, die auch die Datennutzung kontrollieren. Effektive Daten-Governance stellt sicher, dass Daten zuverlässig, konsistent und nicht missbräuchlich verwendet werden. Sie wird zunehmend wichtiger, da Unternehmen mit strengeren Datenschutzgesetzen konfrontiert werden und sich zunehmend auf Datenanalysen stützen, um ihre Abläufe zu rationalisieren und strategische Entscheidungen zu treffen.

Daten-Governance im Bankensektor umfasst die Verwaltung, Kontrolle und den Zugriff auf Finanzdaten. Sie beinhaltet die Einrichtung von Prozessen, Richtlinien und Kontrollen, um die Genauigkeit, Integrität und Sicherheit von Bankdaten während ihres gesamten Lebenszyklus zu gewährleisten. In diesem Artikel werden wir den Wert der Daten-Governance im Bankensektor und die Umsetzung einer Daten-Governance-Strategie untersuchen.

4 Möglichkeiten, wie Daten-Governance dem Bankensektor Mehrwert bietet

1. Regulierungskonformität

Banken sind verpflichtet, alle ihre Daten gemäß verschiedenen bundes- und landesrechtlichen Vorschriften zu schützen. Regulierungsanforderungen treiben den Bankensektor weiterhin dazu, die Daten-Governance zu beherrschen, da die Folgen von Datenschutzverletzungen teurer werden.

Mit einem angemessenen Daten-Governance-Plan wissen Banken immer genau, auf welche Daten sie zugreifen. Sie wissen auch, wo sich die Daten befinden, sodass sie auch bei komplexen Projekten wie Cloud-Migrationen die angemessenen Kontrollen anwenden können.

2. Kostensenkung

Die manuelle Datenverwaltung ist mühsam, ineffizient und teuer. Die Verantwortung für die manuelle Datenverwaltung liegt oft bei den IT-Abteilungen, was bedeutet, dass Finanzinstitute häufig die Kosten für die Aufrechterhaltung aktiver IT-Teams tragen.

3. Markteinblicke

Der Finanzsektor ist heute durch einen intensiven Wettbewerb zwischen den Instituten und eine Sättigung für Neueinsteiger gekennzeichnet. Daher sind Markteinblicke notwendig geworden, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Durch Datenanalyseinitiativen können Banken ihre Daten sicher angehen und daraus umsetzbare Erkenntnisse gewinnen.

4. Datengetriebene Kultur

Datengetriebene Modelle verändern zunehmend die Art und Weise, wie Organisationen ihre Geschäftsziele verfolgen. Eine datengetriebene Kultur erweist sich als sehr vorteilhaft für Organisationen, da sie intuitiv Ansätze zur Kostensenkung, Innovation und Kundenverständnis verbessert. Die Daten-Governance unterstützt und fördert eine datengetriebene Kultur, damit Banken ihre Abläufe effizienter gestalten und kundenorientierte Entscheidungen treffen können.

Lesen Sie auch:Was ist Internet-Governance?

Umsetzung einer Daten-Governance-Strategie im Bankensektor: Schritt-für-Schritt-Anleitung

Die Umsetzung einer Daten-Governance-Strategie erfordert einen systematischen Ansatz. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung mit den wichtigsten Maßnahmen bei der Implementierung einer Daten-Governance-Strategie in einer Bankorganisation:

Klare Ziele und Vorgaben festlegen: Dies kann die Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, die Verbesserung des Kundenservice oder die Steigerung der betrieblichen Effizienz umfassen. Beispielsweise könnte sich eine mittelgroße Bank zum Ziel setzen, die Datenverarbeitungsfehler im nächsten Finanzquartal um 20 % zu reduzieren, um ihre betriebliche Effizienz zu steigern.

Dateninventur durchführen: Bevor eine Daten-Governance-Strategie implementiert wird, ist es wichtig zu wissen, welche Daten Sie besitzen, wo sie gespeichert sind, wer sie verwendet und wie sie genutzt werden. Beispielsweise könnte das Datenteam in einer Regionalbank eine Bestandsaufnahme aller in ihrem Betrieb verwendeten Datenbanken und Datensätze durchführen und dabei die Besonderheiten der Datennutzung, -speicherung und -verwaltung notieren.

Datendomänen, Domänenbesitzer und Konsumenten identifizieren: Ein entscheidender Schritt der Daten-Governance besteht darin, Ihre Daten in Domänen zu kategorisieren (z. B. Kundendaten, Transaktionsdaten), Domänenbesitzer zu benennen und die Konsumenten für jede Domäne zu identifizieren. In einer Bank könnte der Domänenbesitzer für Kundendaten beispielsweise der Leiter des Kundendienstes sein, und die Konsumenten könnten die Marketing-, Vertriebs- und Kundendienstabteilungen sein.

Rollen und Verantwortlichkeiten in der Daten-Governance definieren: Dies umfasst die Identifizierung von Dateneigentümern, Datenverwaltern, Datentreuhändern und Nutzern. Beispielsweise könnte der Chief Data Officer (CDO) für die Überwachung der gesamten Daten-Governance-Initiative verantwortlich sein, während Datenverwalter die Qualität, Genauigkeit und Konformität der Daten in ihren jeweiligen Domänen sicherstellen.

Lesen Sie auch:Was ist Open Banking? Ein kleiner Leitfaden

Daten-Governance-Rahmenwerk entwickeln: Dies beinhaltet die Schaffung einer Struktur, die festlegt, wie Daten behandelt werden, wer für die verschiedenen Datendomänen verantwortlich ist und welche Prozesse bei der Wartung und dem Schutz der Daten involviert sind. Weiterlesen → Wie man die Daten-Governance vereinfacht

Daten-Governance-Tools und -Technologien implementieren: Die Einführung der richtigen Tools und Technologien wie Datenkataloge, Data-Lineage-Tools, Datenqualitätstools und Datenschutztools ist für den Erfolg Ihrer Daten-Governance-Strategie unerlässlich. Diese Tools erleichtern die Datenentdeckung, die Datenqualitätsverwaltung, den Datenschutz und die allgemeine Governance.

Kennzahlen zur Messung der Akzeptanz und Wirksamkeit des Daten-Governance-Rahmenwerks definieren: Die Festlegung klarer Kennzahlen hilft Ihnen, die Wirksamkeit Ihrer Daten-Governance-Strategie und Ihres Rahmenwerks zu messen. Diese Kennzahlen könnten Datenqualitätsbewertungen, Datennutzung, Compliance-Metriken und geschäftliche Ergebnisse im Zusammenhang mit Dateninitiativen umfassen.

Kontinuierliches Schulungs- und Bildungsprogramm entwickeln: Daten-Governance ist kein einmaliges Projekt, sondern ein langfristiges Programm, das kontinuierliches Lernen und Anpassung erfordert, um seinen Erfolg zu sichern.

Fortschritte überwachen und messen: Überwachen Sie regelmäßig Ihre Daten-Governance-Kennzahlen, um den Fortschritt zu verfolgen und notwendige Anpassungen vorzunehmen. Dies könnte regelmäßige Datenqualitätsaudits, Compliance-Prüfungen und die Verfolgung der Datennutzung und -auswirkungen umfassen. Beispielsweise könnte das Daten-Governance-Team der Bank periodische Bewertungen durchführen, um Verbesserungsbereiche zu identifizieren, wie die Verbesserung von Datenqualitätskontrollen oder die Aktualisierung von Datensicherheitsmaßnahmen, und die notwendigen Änderungen zur Förderung einer kontinuierlichen Verbesserung umsetzen.

Datengetriebene Kultur fördern: Dies beinhaltet die Sicherstellung, dass Mitarbeiter im gesamten Unternehmen den Wert von Daten verstehen, Zugang zu datenbasierten Informationen haben und ermutigt werden, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Dies erfordert effektive Kommunikation, Schulung und Unterstützung durch das Management, um eine datengetriebene Denkweise in der Organisation zu verankern.

Daten-Governance im Bankensektor spielt eine zentrale Rolle in allem, von der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften bis zur Steigerung des Datenwerts. Die Implementierung von Daten-Governance erfordert klare Ziele, ein solides Rahmenwerk, eine datengetriebene Kultur sowie kontinuierliches Lernen und Anpassungsfähigkeit.