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IDH-Datenqualitätsmanagement in der Praxis: Erste Umsetzungserfahrungen

Im FINCON-Newsletter aus Dezember 2018 haben wir mit dem Artikel "Neue Chancen für die Datenqualität in Sparkassen" über Nutzen und Grenzen der neuen OSPlus-Portalanwendung IDH-Datenqualitätsmanagement informiert.

Wir haben aufgezeigt,

• wie IDH-DQM ausgestaltet ist und funktioniert,

• welche Schritte eine Sparkasse zur Einführung von IDH-DQM unternehmen sollte,

• welchen Sachstand IDH-DQM zurzeit repräsentiert und wie eine Sparkasse das Anwendungsgebiet von DQM für sich vertiefen und erweitern kann.

 


Im Zentrum des Artikels stand das von FINCON entwickelte Vorgehensmodell zur Einführung des DQM als Managementkreislauf, das auch die organisatorische Seite des Datenqualitätsmanagements betont.

Unser Vorgehensmodell hat zu vielen fruchtbaren Diskussionen mit den Verantwortlichen von Sparkassen in Organisation und Vertriebssteuerung geführt und sich bereits in ersten Umsetzungsprojekten in Sparkassen bewährt.

 

In diesem Artikel möchten wir einen Blick auf einige der gemeinsam mit den Sparkassen gemachten Erfahrungen werfen.

 

Datenqualität wesentlich höher als erwartet

Die Umsetzung von DQM wurde in einem Projekt mit einer kleineren Sparkasse damit begonnen, die Prüfregeln dem empfohlenen Testlauf zu unterziehen. Getestet wurden alle Regeln, die von der S-Rating freigegeben worden waren (zu dem Zeitpunkt waren es 226).

Bei ca. 60% der Regeln wurden keine Auffälligkeiten zurückgemeldet und nur 30 Regeln indizierten mehr Fehler als die auf 30 Treffer begrenzte Ergebnisliste des Testlaufs anzeigte, d.h. die Trefferlisten konnten bereits in die Bearbeitung gegeben werden.

Auch wenn diese Stichprobe nicht repräsentativ ist, da die Datenqualität nur dort beurteilt werden konnte, wofür definierte Regeln vorlagen, zeigten sich die DQ-Verantwortlichen von der ausgewiesenen Güte ihres Datenbestands überrascht.

 

Die Einzelüberprüfung jedes Testergebnisses ergab darüber hinaus einige Fälle, in denen die rückgemeldeten Auffälligkeiten auf institutsspezifischen Verhältnissen beruhten oder in denen die Fehler nicht nachvollziehbar waren (z.B. bei bestimmten Legitimationsarten ausländischer Kunden).

 

Insgesamt erzielte die Sparkasse mit dem Umsetzungsstart des Projektes positive Energie für die nächsten Schritte beim Aufbau des DQM-Kreislaufs, z.B. Belegung von Dummy-Werten, Definition von Ausschlüssen und Aktivierung der Regeln zum Aufbau der Dokumentation.

 

Nachvollziehbarkeit der Referenzmengen wichtig

Zum vollen Verständnis der Prüfergebnisse ist nicht nur die Überprüfung der konkreten Treffer wichtig, sondern auch der Referenzmengen, die jeder Regel beim Ausweis der Trefferquote zugrunde liegen.

 

Die Referenzmengen leiten sich aus der Personengrundmenge ab, die für die Standardregeln fest definiert ist. Sie enthält alle Personen ohne Löschungskennzeichen, die mindestens über ein aktives Konto verfügen und/oder mindestens eine Meldewesen-relevante Rolle in einem Verbund einnehmen.

 

Die Personengrundmenge wird in der Anwendung und bei den Testergebnissen ausgewiesen. Diese Angabe zu überprüfen, ist nach unserer Erfahrung alles andere als trivial. Die Mühe lohnt sich aber für ein besseres Verständnis der Prüfvorgänge.

 

Insbesondere dann, wenn die Sparkasse im Verlauf des Projektes eigene Regeln definieren möchte, muss Klarheit über die zu definierenden Referenzmengen herrschen.

Elementar ist das Verständnis, wenn Prüfergebnisse aus IDH-DQM mit denen anderer DQ-Instrumente verglichen werden. Soll z.B. ein im Einsatz befindliches Drittsystem perspektivisch durch IDH-DQM abgelöst werden, kann die Ergebniskontinuität nur gewahrt werden, wenn die Prüfergebnisse beider Systeme ineinander überführt werden können.

 

Die Fehlersuche bei abweichenden Ergebnissen von prinzipiell gleich administrierten Prüfregeln ist aufwändig. Nicht nur die Definition der Referenzmenge und anderer Datenquellen stellt eine Fehlerquelle dar, sondern auch die Art und Weise, wie der zu prüfende Sachverhalt definiert ist, abgefragt und ggf. für den Fehlerausweis gefiltert wird.

 

FINCON erprobt momentan eine Vorgehensweise, wie solchen Abweichungen effizient und zügig auf die Spur zu kommen ist. Nur auf diese Weise können Ergebnisse anderer Systeme sinnvoll in DQM integriert und die Systeme mittelfristig abgelöst werden.

 

Wir werden Sie in einem der nächsten Newsletter speziell zu diesen Fragestellungen weiter informieren. Nutzen Sie aber jetzt schon unser Know-how. Wir verhelfen Ihnen zu einem positiv motivierten Projektstart und unterstützen Sie vor allem auch bei den kleinteiligen Aufgaben, die dem Thema DQM innewohnen.

 

Überzeugen Sie unsere Ansätze? Sprechen Sie mit uns und treten mit Ihren Vorstellungen zu DQM an uns heran. Sie bekommen von uns ein maßgeschneidertes Umsetzungsangebot für ein Projekt, an dessen Ende das Know-how in Ihrer Sparkasse bleibt.

 

Der Autor des Artikels, Harald Latus, ist Managing Consultant im Kompetenz-Center Vertriebssteuerung der FINCON und verfügt über langjährige Projekterfahrung in Sparkassen und anderen Retailbanken. In den letzten Jahren hat er mehrfach leitend an Optimierungsprojekten zur Vertriebssteuerung mitgewirkt. Qualität und Management der Kundendaten stellen einen persönlichen Schwerpunkt dar.

 

 

 

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