Schlagwort: Data Quality

In Teilbeitrag 6.1  bin ich bis zu Punkt 4 Flexible Reporting gekommen. Heute geht es weiter ab Punkt 5 Data Quality Management. Die bisher erschienen Vorgänger sind:

• Solvency II – Auch für Manager von Alternativen Assets?
• Solvency II – Was wird von einem Manager aus dem Bereich Alternative Assets erwartet?
• Solvency II – Was sende ich an den Versicherer?
• Solvency II – Das Solvency II Tripartite Template
• Solvency II – Lohnt sich für den Asset Manager noch die Zusammenarbeit mit Versicherern?
• Solvency II – Datenhaushalt und Prozesse – Teilbeitrag 1

Daten-Haushalt

Hier nochmal alle Gliederungspunkte:

1. Granularität
2. Eindeutige, lückenlose Identifizierung und Klassifizierungen
3. Look-Through-Ansatz
4. Flexible Reporting (adhoc Reporting)
   ————-  ab Teil 2  ———————————–
5. Data Quality Management (DQM)
6. Data Governance
7. Datenbeschaffung
8. Datenverteilung

Data Quality Management (DQM)

Ich beschäftige mich schon seit über 20 Jahren mit Datenstrukturen und Dateninhalten im Bereich Private Equity und Real Estate. Es waren einige Projekte dabei, wo, für die Einführung neuer Systeme, Daten migriert werden musste. Meist wurde sehr schnell klar, dass die Datenqualität eine der Hauptherausforderungen des Projektes sein wird.

„Solvency II – (6.2) Datenhaushalt und Prozesse – Wie sieht es heute aus, welche Auswirkungen sind zu erwarten?“ weiterlesen

In Beitrag 6 geht es um den Datenhaushalt, der für Solvency II bereitgehalten werden sollte. Den Beitrag habe ich wegen der Länge  aufgeteilt. Die Vorgänger sind:

• Solvency II – Auch für Manager von Alternativen Assets?
• Solvency II – Was wird von einem Manager aus dem Bereich Alternative Assets erwartet?
• Solvency II – Was sende ich an den Versicherer?
• Solvency II – Das Solvency II Tripartite Template
• Solvency II – Lohnt sich für den Asset Manager noch die Zusammenarbeit mit Versicherern?

Ausgangsbasis

Als Basis für meine Ausführungen sehe ich folgende, im Internet frei zugängliche, Werke:

1. Solvency II – Data Impacts on Asset Management, ein gemeinsam von der EFAMA, einen Expertenkreis un der KPMG erstellter Report aus dem Jahre 2012. Der Report, ist auf der Seite der EFAMA zu beziehen.Den EFAMA Report sehe ich als Schlüsseldokument. Die anderen beiden Dokumente als Argumentationshilfe für den visionären Gestaltung von Prozessen und Systemen eines Asset Managers für ein den regulatorischen Anforderungen langfristig gerecht werdendes System.
2. BCBS 239 – Grundsätze für die effektive Aggregation von Risikodaten und die Risikoberichterstattung. Die Grundsätze sollen in die  für Banken und ihr Umfeld geltenden Mindestanforderungen an das Risikomanagement (MaRisk) einfließen. BCBS steht für Basel Committee on Banking Supervision.BCBS 239 beschäftigt sich mit Grundsätzen zur Gesamtunternehmensführung und Infrastruktur, den Risikodatenaggregationskapazitäten und der Risikoberichterstattung.Okay, ich höre es bis an meinem Schreibtisch, jetzt zaubert er auch noch irgendwelche Anforderungen, die sich nur an Banken richten, aus dem Hut. Nun ja, Ich schaue mir die Dinge eben lieber im Gesamtkontext an. Eine streng isolierte Betrachtung, greift meist viel zu kurz. Außerdem, wenn der Fondsmanager, als Tochtergesellschaft einer Bank am Markt tätig ist, dann ist die Brücke schon geschlagen.Mir geht es aber nicht um die BCBS 239 und ihre Umsetzung, sondern um die hier angesprochenen Ansätze, welche Zeigen, wohin die Reise künftig gehen wird. Für mich dienen die Ansätze als visionäre  Basis für die Fortentwicklung von leistungsfähigen IT Systemen und Organisationsabläufen und -strukturen.
3. ISAE 3402 –  Zertifizierung von internen Kontrollsystemen von Outsourcing Dienstleistern. ISAE steht für International Standard for Assurance Engagements.

Die Zertifizierung bietet eine Möglichkeit den Versicherungskunden die Prüfung der Solvency II konformen Vermögensanlage und -verwaltung zu erleichtern.

Daten-Haushalt

Auf der Seite 9 des Reports der EFAMA werden die Herausforderungen und Auswirkungen auf den Punkt gebracht. In komprimierter Form sind dies:

1. Granularität
2. Eindeutige, lückenlose Identifizierung und Klassifizierungen
3. Look-Through-Ansatz
4. Flexible Reporting (adhoc Reporting)
5. Data Quality Management (DQM)
6. Data Governance
7. Datenbeschaffung
8. Datenverteilung

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