Warum ist Data Governance wichtig?

Konzepte der Data Governance

Courtney Smith

Strategic Initiatives Manager

Die Entwicklung der Data Governance

 

Ein Bild, das darstellt, wie sich die Data Governance von den 1980er Jahren bis heute entwickelt hat.

Konzepte der Data Governance

Strengere Finanzvorschriften

Zu den Zielen gehören:

  • Das Risiko schädlicher Ereignisse verringern
  • Die Verantwortung der Führungskräfte stärken
  • Besseres Risikomanagement
  • Genauere Berichterstattung
  • Mehr Schutz für Verbraucher, Investoren und die Wirtschaft

 

Data Governance hilft dir dabei!

Ein Hammer neben einem Sparschwein und einem Taschenrechner zur Darstellung von Finanzvorschriften.

Konzepte der Data Governance

Der Sarbanes Oxley Act (SOX)

  • US-Gesetzgebung, die 2002 als Reaktion auf große Bilanzskandale eingeführt wurde.
  • Führungskräfte müssen die Richtigkeit der Finanzinformationen bestätigen.
  • Legte Standards für die Finanz- und Unternehmensberichterstattung fest

Ein Bild von Unterlagen, auf denen „Sarbanes-Oxley Act“ und „SOX Compliance“ oben drauf steht.

Konzepte der Data Governance

CCAR

Umfassende Kapitalanalyse und -überprüfung:

  • Schätzt ein, ob US-Banken genug Geld haben, um einen wirtschaftlichen Abschwung zu überstehen.
  • Umfasst Stresstest, um die Belastbarkeit zu evaluieren
  • Umfasst die Überprüfung des Kapitalplanungsprozesses und die Frage, ob die Bank Dividenden oder Aktien ausschütten kann.

Ein Bild, das zeigt, wie das US-Dollar-Zeichen zusammengedrückt wird, um die Straffung der Finanzpolitik darzustellen.

Konzepte der Data Governance

BCBS 239

  • 14 Grundsätze für die Aggregation von Risikodaten
  • In drei Datenanforderungen zusammengefasst
    1. BCBS-Berichterstattung und Datenaggregation
    2. BCBS-Data Governance
    3. BCBS-Anforderungen an die Datenqualität
  • Globaler Standard, der schwere Verluste durch schlechtes Risikomanagement verhindern soll

Eine Lupe über Diagrammzahlen zur Darstellung der Finanzanalyse

Konzepte der Data Governance

Datenschutzbestimmungen in den USA

  • Kombination von nationalen und regionalen Gesetzen mit unterschiedlichen Schutz- und Strafniveaus

  • Beispiele:

    • Gesetz über die Übertragbarkeit und Rechenschaftspflicht von Krankenversicherungen (HIPAA) (1997)

      • Sensible Informationen dürfen nicht ohne Wissen oder Einwilligung des Patienten weitergegeben werden, außer in bestimmten Fällen.

    • Kalifornisches Verbraucherschutzgesetz (CCPA) (2018)

      • Ermöglicht Kaliforniern mehr Kontrolle über die Nutzung, Verarbeitung, Speicherung und den Verkauf ihrer persönlichen Daten.
Konzepte der Data Governance

Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO)

  • Umfassendes Datenschutzgesetz, das in der gesamten Europäischen Union (EU) gilt
  • Gilt für alle Firmen, die Daten von EU-Bürgern und -Einwohnern sammeln.
  • Einige wichtige Bestandteile:
    • Erweitert die Rechte von EU-Bürgern und -Einwohnern hinsichtlich der Verarbeitung personenbezogener Daten.
    • Daten müssen anonymisiert werden, um die Privatsphäre zu schützen.
    • Verbraucher müssen über Datenverstöße informiert werden
    • Der Datenaustausch zwischen Ländern muss bestimmte Standards einhalten.
    • Bestimmte Firmen müssen einen Datenschutzbeauftragten haben, der dafür sorgt, dass die DSGVO eingehalten wird.
Konzepte der Data Governance

Datenklassifizierung und -speicherung

Datenklassifizierung

  • Gruppiert Daten nach Vertraulichkeitsstufe
  • Gibt vor, wie mit Daten umgegangen werden soll, wie sie geschützt und genutzt werden

Richtlinien zur Datenspeicherung und- vernichtung

  • Gibt vor, wie lange Daten aufbewahrt werden sollen und wann sie gelöscht werden müssen.
  • Nutzt Datenklassifizierung

Geschäftsleute organisieren Dokumente, Dateien und Ordner auf einem Computer

Konzepte der Data Governance

Verwaltung von Masterdaten, Referenzen und Metadaten

Master Data Management

  • Sorgt für Konsistenz und Transparenz
  • Erstellen von Stammdatensätzen (Golden Records), um Daten über verschiedene Systeme hinweg zu identifizieren, abzugleichen und zusammenzuführen

Referenzdaten-Management

  • Identifizieren, Zuordnen und Anpassen von codierten Datensätzen (z. B. Ländercodes, Währungen) über Geschäftsbereiche und Systeme, um Konsistenz zu gewährleisten

Verwaltung von Metadaten

  • Verwalten von Daten, die andere Daten beschreiben und definieren (z. B. Herkunft, Definitionen)
  • Ermöglicht das Suchen und Katalogisieren von Daten
Konzepte der Data Governance

Lass uns üben!

Konzepte der Data Governance

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