Datenmanagement mit msg.ORRP
Die Open Risk and Reporting Plattform (msg.ORRP) bietet ein integriertes Datenmanagement, das eine konsistente und transparente Datenbasis für Risikomanagement und Meldewesen sicherstellt. Der Beitrag erläutert die zentralen Aspekte des Datenmanagements und zeigt, wie diese Funktionen die Datenqualität sichern und die tägliche Arbeit der Anwenderinnen und Anwender effektiv unterstützen.
Die Open Risk and Reporting Plattform (msg.ORRP) zielt darauf ab, den Banken die Daten für Risikomanagement und Meldewesen integriert bereitzustellen, so dass sämtliche Analysen, Auswertungen und Berichte auf einheitlichen und konsistenten Daten basieren.
Im Beitrag „Datenplattform msg.ORRP – integrierte und transparente Sicht auf die Daten“ wurde die grundlegende Funktionsweise der Plattform sowie das Zusammenspiel von Fachprozessen, Datenplattform und Reporting vorgestellt. Im vorliegenden Artikel wird das Datenmanagement der Plattform detaillierter erläutert.
Aspekte und Prozessschritte des Datenmanagements
Das Datenmanagement umfasst verschiedene Aspekte und Prozessschritte, die in der folgenden Grafik dargestellt sind.
Abbildung 1: Aspekte des Datenmanagements der msg.ORRP-Plattform (zum Vergrößern auf das Bild klicken)
Zentrale Aspekte im Datenmanagement
- Rückverfolgung und Data Lineage:
Die Nachvollziehbarkeit der Herkunft von Ergebnissen ist essenziell. Data Lineage ermöglicht eine lückenlose Rückverfolgung von Verarbeitungsläufen – ein Muss für regulatorische Anforderungen und die interne Qualitätssicherung. - Error Management und Data Quality:
Regelbasierte Prüfungen auf Suite- und Prozessebene sowie ein systematisches Error Management sichern die Datenqualität. Dies ist die Voraussetzung für belastbare Analysen und Berichte. - Stichtagsvergleich und Differenzanalyse:
Die Möglichkeit, Ergebnisse über verschiedene Stichtage hinweg zu vergleichen, unterstützt die Ursachenanalyse und das Monitoring von Veränderungen. - Berechtigungskonzept und Vier-Augen-Prinzip:
Die Freigabe wichtiger Parameter erfolgt nach dem Vier-Augen-Prinzip, wodurch die Governance und Compliance gestärkt werden. - Datenexporte und Integration:
Standardisierte Adapter und automatisierte Exporte ermöglichen die Weiterverarbeitung der Analyseergebnisse in externen Systemen.
Praktische Anwendung im Arbeitsalltag
Die aufgezeigten Aspekte des Datenmanagements erleichtern den Anwenderinnen und Anwendern die tägliche Arbeit, beispielsweise bei den folgenden Fragestellungen:
Wie können Auffälligkeiten im Datenbestand entdeckt werden?
Flexible Gruppierungs- und Aggregationsmöglichkeiten erleichtern das Identifizieren betroffener Entitäten und erlauben den Einsprung in die jeweiligen Detailansichten.
Welche Veränderungen sind zwischen zwei Stichtagen aufgetreten?
Integrierte Vergleichsmöglichkeiten erlauben den einfachen Vergleich zweier Stichtage. Dabei stehen dieselben flexiblen Analysemöglichkeiten wie für einen einzelnen Datenstand zur Verfügung.
Welche Basisdaten sind in das Ergebnis eingeflossen?
Mithilfe der integrierten Data-Lineage-Funktionalität kann aus den Ergebnissen der Verarbeitung auf die verwendeten Eingangsdaten verzweigt werden. Dabei ist sichergestellt, dass die Anwender stets die in die Verarbeitung eingehenden Daten sehen, auch wenn inzwischen ein aktuellerer Stand vorliegt.
Wie können fehlerhafte Daten korrigiert werden?
Mithilfe des Data-Quality-Checks können regelbasierte Qualitätsprüfungen durchgeführt werden. Die Prüfungsergebnisse, Fehlerprotokolle der Prozesse und die Berichte der Datenanalyse sind Ausgangspunkte für das Error Management, in dem sowohl manuelle als auch automatisierte, regelbasierte Korrekturen am Stichtagsdatenbestand durchgeführt werden können – selbstverständlich nachvollziehbar und versioniert.
Auf dem so qualitätsgesicherten Datenbestand setzen die Fachprozesse der Plattform msg.ORRP auf. Konsistent können so Meldebögen, Risikoanalysen und auch Forecasts erstellt werden.
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Bei Interesse und Fragen rund um unsere Plattform msg.ORRP kommen Sie gerne auf uns zu.
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