Mit diesen zehn Themenfelder führen wir Sie zu einem nachhaltigen Datenmanagement
Schulungskonzept für Ihre Data Governance
Der Umfang an Daten, die der Finanzdienstleistungsbranche zur Verfügung stehen, wächst exponentiell. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an die schnelle Auswertbarkeit als auch den Umgang und das transparente Verständnis über sie.
Neben Data Analytics und Anforderungen generativer Künstlicher Intelligenz, z.B. für Produkt- und Kundenkommunikationsverbesserungen, sind auch Anforderungen an das Reporting, z.B. Corporate Sustainability Reporting Directive, zunehmend der Aufsicht zu erfüllen.
Aber Daten sollten nicht nur transparent und zentral organisiert werden, um den regulatorischen Anforderungen zu genügen. Vielmehr geht es um steuerungsrelevante Entscheidungen über Wettbewerbsvorteile, die es Unternehmen ermöglicht ihre Kunden und Bedürfnisse besser zu verstehen, um diese als Grundlage für Künstliche Intelligenz und Innovationen zu nutzen. Denn fest steht:
Die Relevanz von qualitativ gut strukturierten Unternehmensdaten als Vermögenswert wird weiter zunehmen!
Nach einer Befragung von KPMG im Jahr 2023 gaben 75 Prozent der befragten Banken, Versicherungen bzw. Financial-Services-Unternehmen an, dass der Wandel zu einem datengetriebenen Unternehmen für sie eine sehr hohe Bedeutung hat. Gleichzeitig machen sie allerdings deutlich, dass es auf dem Weg dorthin noch viele Hindernisse zu überwinden gilt. Es fehle, laut Unternehmen, an einer wirkungsvollen Data Governance und Datenkultur.
Umso dringender sollten Finanzdienstleister diese Chance nun nutzen!
Auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen gewährleistet Data Governance, dass Daten effektiv genutzt werden können, um einen echten Mehrwert zu schaffen. Durch klare Richtlinien, Verantwortlichkeiten und ein verlässliches Datenqualitätsmanagement wird sichergestellt, dass die richtigen Daten von den richtigen Personen zur richtigen Zeit und in der richtigen Form genutzt werden.
Nur so können Wettbewerbsvorteile langfristig erzielt werden.
In diesem Zusammenhang konnte ADWEKO im vergangenen Jahr seine Position im Bereich Data Governance u. a. durch neue Partnerschaften wie die mit Synabi und Beratungsmandate weiter ausbauen. Dabei wurde zunächst intern eine Data Governance-Academy ins Leben gerufen, in der unsere Berater:innen auf die spezialisierten Anforderungen unserer Kunden aus der Finanzdienstleistungsbranche breiter und tiefer fortgebildet werden können. Die Academy hat das Ziel, Wissen und Fähigkeiten zu vermitteln, um das Verständnis und die Kompetenzen der Mitarbeiter:innen in Bezug auf die Eckpfeiler einer Data Governance-Organisation sowie Softwareunterstützung weiter auszubauen.
Die zehn Schritte für ein nachhaltiges Datenmanagement
1. Grundlagen von Data Governance: Einführung in die Grundlagen und Konzepte der Data Governance, einschließlich Definitionen, Ziele, Vorteile, Prinzipien und Best Practices.
2. Rollen und Verantwortlichkeiten: Darstellung der verschiedenen Rollen innerhalb der Data Governance, wie z. B. Data Stewards, Data Owners, Data Custodians, und deren spezifische Verantwortlichkeiten.
3. Datenrichtlinien und –standards sowie aufsichtsrechtliche Vorgaben: Erläuterungen zu Datenrichtlinien, Datenschutz, Sicherheit, Compliance, rechtlichen Anforderungen und deren Umsetzung in der Praxis.
4. Datenkultur und -bewusstsein: Förderung einer datengesteuerten Kultur innerhalb der Organisation, Schulungen zur Sensibilisierung für den Wert von Daten und deren korrekten Umgang.
5. Metadatenmanagement: Bedeutung von Metadaten, Metadatenstandards, -verwaltung und -nutzung für eine effektive Datenverwaltung, Fachobjektmodell, Data Catalogue
6. Daten- und Systemarchitektur: Vom Datenmodell zum Unternehmensdatenmodell und Einordnung in die System-, Geschäfts- und IT-Architektur
7. Datenqualitätsmanagement: Dimensionen der Datenqualität, DQ-Regeln, Messungen und Reporting oder Datenmanagementprozessen.
8. Tools und Technologien: Einführung in Datenmanagement- und Governance-Tools, die bei der Umsetzung von Data Governance-Prozessen helfen, Business Intelligence Best Practices, um DQ-Ergebnisse zu überwachen.
9. Fallstudien und Best Practices: Präsentation von Fallstudien, Erfolgsgeschichten und bewährten Praktiken aus der Praxis, um zu zeigen, wie Data Governance erfolgreich implementiert wurde und welche Herausforderungen überwunden wurden.
10. Praktische Übungen: Fallstudienanalysen, Diskussionen, und praktische Übungen, um das erlernte Wissen z.B. auf Rollenzuordnungen und Kompetenzen im Rahmen von Richtlinien anzuwenden und zu vertiefen.
Abbildung 1: Inhalte der Data Governance Academy
Werden Sie zum Architekten Ihrer datengesteuerten Zukunft!
Nach dem ersten Lackmustest der ersten Data Governance Academy könnte diese auch für Sie als Kunden im kommenden Jahr gebucht werden. Nehmen Sie mit Ihrem Team an unserer Data Governance-Academy teil und sprechen Sie uns gerne zu Fragen und Angeboten für konkrete Projektunterstützungen an, um ein tieferes Verständnis für die Verwaltung und Sicherung Ihrer wertvollen Informationen zu erlangen.
Entfesseln Sie das volle Potenzial Ihrer Daten und lernen Sie bewährte Methoden, Tools und Strategien kennen, die Ihnen helfen, Datenverständnis zu maximieren und die Effizienz Ihrer Geschäftsentscheidungen zu steigern.
sprechen sie mit
Tobias Scholz!
