Erreichen von Resilienz und Risikomanagement durch konsistente Datennutzung
Um Risiken, die sich aus Finanzmärkten und Transaktionen ergeben, zu mindern, müssen Banken und Finanzinstitute in der Lage sein, Daten in Echtzeit zu verarbeiten und deren Genauigkeit sowie Einhaltung höchster Sicherheitsstandards sicherzustellen. Gemäss dem FINMA-Rundschreiben 2023/01 müssen Unternehmen des Finanzsektors spezielle gesetzliche Anforderungen erfüllen, um operative Risiken besser zu managen und ihre Resilienz zu stärken: Sie sollen auch bei erheblichen Störungen handlungsfähig bleiben und in der Lage sein, kritische Funktionen und Daten zu schützen.
Die Bank, die vor allem anspruchsvolle Privatkund:innen betreut und berät, wollte diese Vorschriften bereits vor der entsprechenden Verpflichtung erfüllen. Gleichzeitig wollte sie eine strategische Transformation zu einer datenorientierten Organisation anstossen, um weiteres Wachstum zu ermöglichen: Ihr Ziel war es, Prozesse zu digitalisieren sowie Innovationen zu skalieren und so ihr Service-Portfolio zu erweitern. Organisation, Modellierung und Nutzung der über 1.000 Anwendungen und Systeme verteilten Daten – die Bank wollte alles auf den Prüfstand stellen, um Transparenz über alle Abteilungen hinweg zu schaffen und neue Produkte und Lösungen zu entwickeln.
Intelligente Kategorisierung wesentlicher Daten zur Erreichung messbarer Ergebnisse
Gemeinsam mit dem Kunden identifizierte BearingPoint alle sensiblen kritischen Daten und kategorisierte sie nach Schlüsselmerkmalen wie Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit – passend zu den übergeordneten Zielen der Bank, das operative Risikomanagement zu verbessern und die betriebliche Resilienz zu gewährleisten. Innerhalb von nur zwei Wochen bildete und mobilisierte BearingPoint ein Team, das sich mit Bankprozessen und Collibra-Technologie auskannte, und nutzte deren Expertise, um einen massgeschneiderten Datenkatalog für die Bank zu entwickeln. Das Projektteam wurde in das neu geschaffene Chief Data Office des Kunden eingebunden, um Informationen aus 100 Anwendungen mit sensiblen kritischen Daten zu erfassen.
Um ein umfassendes Verständnis zu schaffen und das Engagement aller Stakeholder für den Projektumfang und die Vision zu gewährleisten, führte BearingPoint Workshops mit verschiedensten Beteiligten aus den Bereichen Business, IT und Data Governance durch – etwa mit Vertreter:innen der Geschäftsbereiche, von Enterprise Architecture und Data Stewardship. Mit dem Datenkatalog-Tool Collibra organisierte das Beratungsteam die gesammelten Daten physisch, logisch und konzeptionell und bezog auch autoritative Datenquellen ein, um sicherzustellen, dass alle Informationen sich vollständig zurückverfolgen lassen. Eine zentrale und besonders wirkungsvolle Aufgabe war die Modellierung der Daten: Visuelle Darstellungen der Datenobjekte und ihrer Beziehungen zum System sorgen für Konsistenz und Integrität. Parallel zur Einführung des Datenkatalogs definierte BearingPoint effiziente und auditierbare Prozesse und Standards, messbare KPIs sowie Richtlinien, um die Arbeitsmethoden kontinuierlich zu verbessern.
Wachstumspotenziale nutzen – durch Wandel zu einem datenbasierten Unternehmen
Indem sie eine solide Datensteuerung und eine optimale schlanke Datenbasis etablierte, konnte die Bank die Anforderungen des FINMA-Rundschreibens 2023/01 innerhalb der Frist erfüllen. Sie entspricht nun den regulatorischen Standards und kann auch zukünftig flexibel auf Marktveränderungen reagieren.
Unser Kunde hat mithilfe eines Datenkatalogs einen zentralen Speicherort für alle finanziellen Informationen geschaffen, auf den alle Mitarbeitenden zugreifen können. Eine durchdachte Daten-Governance-Organisation mit Chief Data Officers, Data Domain Owners und Data Domain Stewards sowie klar definierte Regeln und automatisierte Workflows haben die operative Effizienz und Effektivität erheblich verbessert. So verfügt die Bank über eine solide Grundlage für alle ihre Daten-Governance-Prozesse.
Der Datenkatalog bietet auch Einblick in den Datenfluss und die Datenverantwortung, was den Mitarbeitenden der Bank hilft, Unterbrechungen im Prozess zu verhindern, die durch isolierte Informationen verursacht werden. Mit der neuen Organisation kann die Bank nun Daten nutzen, um fundiertere, schnellere Entscheidungen zu treffen und ihre Produkte und Lösungen besser an die Bedürfnisse ihrer Kund:innen anzupassen.
