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Impulsvortrag von Karsten Ebersbach
4. Gesamtbanksteuerung 2016
Frankfurt a. M., 24.02.2016
Data Governance:
Lessons Learnt der Projektpraxis
Copyright © 2016 Accenture All rights reserved. 2
Stadtrallye Frankfurt a.M.: Was ist der
gemeinsame Nenner bezüglich Data Governance?
Copyright © 2016 Accenture All rights reserved. 3
Der Weg zur Erfüllung der Anforderungen an Data
Governance birgt manche Gefahren- und Kreuzungsstellen
Data Governance ist mehr als
Datenqualitätsmanagement
Viele Anforderungen –
und wenig Budget
Data Governance ist kein IT-Thema
– kann aber auch nicht ohne
Vergesst nicht
IT-Sicherheit!
Der Berater zieht blank: Es gibt
nicht das „Rundum-sorglos-Paket“
Wer hat Lust auf
CDO – keiner ?!
1 2
34
65
Copyright © 2016 Accenture All rights reserved. 4
Data Governance ist mehr als Datenqualitätsmanagement
• Data Governance beinhaltet Metadaten- und Datenqualitäts-
management
• Tendenz, beide Dimensionen nicht gemeinsam anzugehen:
Fokus oftmals auf Datenqualitätsmanagement, da klarer
definiert und leichter anzugehen
• Datenqualitätsmanagement ermöglicht Korrekturen von
Fehlern, nicht aber die Beseitigung der Ursachen
• Beide Dimensionen sind zeitgleich und abgestimmt anzugehen,
um nachhaltig Datenqualität zu erreichen und aufwendige
Abstimmverfahren zu reduzieren
1
Copyright © 2016 Accenture All rights reserved. 5
Viele Anforderungen – und knappe Budgets
• Breites Feld an komplexen, abstimmungs- und zeitintensiven
Themen
• Gefahr des „Verzettelns“ in Details
• Hohe Kosten bei kaum bestimmbarem direkten Mehrwert
• Frühzeitige und klare Definition und Kommunikation der zu
erreichenden Ziele
– Aufsichtsrechtliche Compliance
– Interner Mehrwert (KPIs zur Datenqualität, Prozesseffizienz)
• Berücksichtigung der Auswirkungen auf den zukünftigen
täglichen Betrieb
• Schrittweises Vorgehen
2
Copyright © 2016 Accenture All rights reserved. 6
3 Wer hat Lust auf CDO – keiner ?!
• Chief Data Officer (CDO) als zentrale Rolle für Etablierung und
erfolgreiche Durchführung von Data Governance
• Hohe Anforderungen an Rolle sowie schwierige Anreizstruktur
– „eierlegende Wollmilchsau“
– Fehlende Durchsetzungsfähigkeit und –mittel
• Klare Definition der Rolle sowie der Verteilung der
Verantwortlichkeiten zentral vs. dezentral
• Anpassung des Anreizsystems
– Performance Management
– „Gamification“
Copyright © 2016 Accenture All rights reserved. 7
Der Berater zieht blank:
Es gibt nicht das „Rundum-sorglos-Paket“
• Erwartungshaltung an EINE praxiserprobte und leicht
einzurichtende Lösung
• Herausforderungen:
– Vielschichtige Anforderungen
– Unterschiedliche Tools mit unterschiedlichen Stärken
– Berücksichtigung bestehender Lösungen
• Frühzeitige Festlegung des Data Governance Operating
Models unter Berücksichtigung der Rahmenbedingungen und
angestrebten Mehrwerte
• Einbindung der Personen, die Data Governance bereits
operativ leben
4
Copyright © 2016 Accenture All rights reserved. 8
Data Governance ist kein IT-Thema
– kann aber auch nicht ohne
• Data Governance ist fachliches Thema
• Tendenz in Praxis, Data Governance als reines IT-Thema zu
sehen
• Accenture-Erfahrung, dass rein IT-getriebene Projekte nicht
reüssieren
• Data Governance erfordert Führung der Fachseite
– Definition und Akzeptanz der Ziele
– Entwicklung der Prozesse, Organisation und Methoden
• IT ist einzubinden, um langfristig erfolgreiche Daten- und
Systemarchitektur einzurichten
– Umsetzungsarbeiten,
– Entwicklung einer nachhaltigen Daten- und IT-Architektur,
ggf. auch in Abkehr von aktuellen IST-Architekturen
5
Copyright © 2016 Accenture All rights reserved. 9
Vergesst nicht IT-Sicherheit!
• Ausbau von Data Governance birgt erhebliche (IT-) Risiken
• Notwendige und erforderliche Sicherheitsmaßnahmen gehen
oft über die etablierten internen Kontrollen hinaus.
Folge: Reputationsschäden und Nicht-Compliance
• Richtlinien/ Policies, intensives Training der Mitarbeiterinnen
und Mitarbeiter sowie Sicherstellung des „Lebens“ der Daten-/
Digital-Standards
• Etablierung eines „Digital Trust“
– Daten- und IT-Sicherheit
– „Digitale Ethik“
6
Copyright © 2016 Accenture All rights reserved. 10
Die Etablierung von Data Governance kann die Weiterentwicklung
von Banken unterstützen – sofern sie zielgerichtet fortgeführt wird
• Zielgerichtete Erfüllung der aufsichtsrechtlichen Anforderungen
– abgestimmtes strategisches Zielbild
– Entwicklung einer High-Level Roadmap
• Fokus auf Unterstützung der Geschäftsprozesse
• Verfolgen einer nachhaltigen Daten- und Systemarchitektur
• Phasen-basiertes Vorgehen
• Stringentes Anforderungs- und Projektmanagement
Vielen Dank für Ihre
Aufmerksamkeit!

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Data Governance – Lessons Learnt der Projektpraxis

  • 1. Impulsvortrag von Karsten Ebersbach 4. Gesamtbanksteuerung 2016 Frankfurt a. M., 24.02.2016 Data Governance: Lessons Learnt der Projektpraxis
  • 2. Copyright © 2016 Accenture All rights reserved. 2 Stadtrallye Frankfurt a.M.: Was ist der gemeinsame Nenner bezüglich Data Governance?
  • 3. Copyright © 2016 Accenture All rights reserved. 3 Der Weg zur Erfüllung der Anforderungen an Data Governance birgt manche Gefahren- und Kreuzungsstellen Data Governance ist mehr als Datenqualitätsmanagement Viele Anforderungen – und wenig Budget Data Governance ist kein IT-Thema – kann aber auch nicht ohne Vergesst nicht IT-Sicherheit! Der Berater zieht blank: Es gibt nicht das „Rundum-sorglos-Paket“ Wer hat Lust auf CDO – keiner ?! 1 2 34 65
  • 4. Copyright © 2016 Accenture All rights reserved. 4 Data Governance ist mehr als Datenqualitätsmanagement • Data Governance beinhaltet Metadaten- und Datenqualitäts- management • Tendenz, beide Dimensionen nicht gemeinsam anzugehen: Fokus oftmals auf Datenqualitätsmanagement, da klarer definiert und leichter anzugehen • Datenqualitätsmanagement ermöglicht Korrekturen von Fehlern, nicht aber die Beseitigung der Ursachen • Beide Dimensionen sind zeitgleich und abgestimmt anzugehen, um nachhaltig Datenqualität zu erreichen und aufwendige Abstimmverfahren zu reduzieren 1
  • 5. Copyright © 2016 Accenture All rights reserved. 5 Viele Anforderungen – und knappe Budgets • Breites Feld an komplexen, abstimmungs- und zeitintensiven Themen • Gefahr des „Verzettelns“ in Details • Hohe Kosten bei kaum bestimmbarem direkten Mehrwert • Frühzeitige und klare Definition und Kommunikation der zu erreichenden Ziele – Aufsichtsrechtliche Compliance – Interner Mehrwert (KPIs zur Datenqualität, Prozesseffizienz) • Berücksichtigung der Auswirkungen auf den zukünftigen täglichen Betrieb • Schrittweises Vorgehen 2
  • 6. Copyright © 2016 Accenture All rights reserved. 6 3 Wer hat Lust auf CDO – keiner ?! • Chief Data Officer (CDO) als zentrale Rolle für Etablierung und erfolgreiche Durchführung von Data Governance • Hohe Anforderungen an Rolle sowie schwierige Anreizstruktur – „eierlegende Wollmilchsau“ – Fehlende Durchsetzungsfähigkeit und –mittel • Klare Definition der Rolle sowie der Verteilung der Verantwortlichkeiten zentral vs. dezentral • Anpassung des Anreizsystems – Performance Management – „Gamification“
  • 7. Copyright © 2016 Accenture All rights reserved. 7 Der Berater zieht blank: Es gibt nicht das „Rundum-sorglos-Paket“ • Erwartungshaltung an EINE praxiserprobte und leicht einzurichtende Lösung • Herausforderungen: – Vielschichtige Anforderungen – Unterschiedliche Tools mit unterschiedlichen Stärken – Berücksichtigung bestehender Lösungen • Frühzeitige Festlegung des Data Governance Operating Models unter Berücksichtigung der Rahmenbedingungen und angestrebten Mehrwerte • Einbindung der Personen, die Data Governance bereits operativ leben 4
  • 8. Copyright © 2016 Accenture All rights reserved. 8 Data Governance ist kein IT-Thema – kann aber auch nicht ohne • Data Governance ist fachliches Thema • Tendenz in Praxis, Data Governance als reines IT-Thema zu sehen • Accenture-Erfahrung, dass rein IT-getriebene Projekte nicht reüssieren • Data Governance erfordert Führung der Fachseite – Definition und Akzeptanz der Ziele – Entwicklung der Prozesse, Organisation und Methoden • IT ist einzubinden, um langfristig erfolgreiche Daten- und Systemarchitektur einzurichten – Umsetzungsarbeiten, – Entwicklung einer nachhaltigen Daten- und IT-Architektur, ggf. auch in Abkehr von aktuellen IST-Architekturen 5
  • 9. Copyright © 2016 Accenture All rights reserved. 9 Vergesst nicht IT-Sicherheit! • Ausbau von Data Governance birgt erhebliche (IT-) Risiken • Notwendige und erforderliche Sicherheitsmaßnahmen gehen oft über die etablierten internen Kontrollen hinaus. Folge: Reputationsschäden und Nicht-Compliance • Richtlinien/ Policies, intensives Training der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sowie Sicherstellung des „Lebens“ der Daten-/ Digital-Standards • Etablierung eines „Digital Trust“ – Daten- und IT-Sicherheit – „Digitale Ethik“ 6
  • 10. Copyright © 2016 Accenture All rights reserved. 10 Die Etablierung von Data Governance kann die Weiterentwicklung von Banken unterstützen – sofern sie zielgerichtet fortgeführt wird • Zielgerichtete Erfüllung der aufsichtsrechtlichen Anforderungen – abgestimmtes strategisches Zielbild – Entwicklung einer High-Level Roadmap • Fokus auf Unterstützung der Geschäftsprozesse • Verfolgen einer nachhaltigen Daten- und Systemarchitektur • Phasen-basiertes Vorgehen • Stringentes Anforderungs- und Projektmanagement
  • 11. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!