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Master Data Management. Nutzung in Finanzinstituten

Bachelorarbeit 2013 52 Seiten

Informatik - Angewandte Informatik

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einführung
1.1 Motivation
1.2 Aufbau

2 Stammdaten
2.1 Eigenschaften von Stammdaten
2.2 Struktur von Stammdaten in der Datenmodellierung
2.3 Abgrenzung von Stammdaten zu anderen Datenarten

3 Master Data Management
3.1 Definition
3.2 Ziele des Master Data Managements
3.2.1 Effizienz
3.2.2 Compliance
3.2.3 Flexibilität
3.2.4 Effektivität
3.3 Einordnung in die Systemlandschaft

4 Ordnungsrahmen für das Master Data Management
4.1 Vision / Strategie
4.2 Organisation
4.3 Systemarchitektur
4.4 Daten (Datenobjekte, Modelle)

5 Anforderung
5.1 Anforderungen an das MDM
5.2 Anforderungen an die Datenqualität
5.2.1 System
5.2.2 Inhalt
5.2.3 Darstellung
5.2.4 Nutzung
5.3 Anforderungen an die handelnden Personen
5.3.1 Personen
5.3.1.1 Mitarbeiter
5.3.1.2 Geschäftspartner
5.3.2 Systeme
5.3.2.1 Interne Systeme
5.3.2.1.1 Enterprise-Systeme
5.3.2.1.2 Integrationsplattformen
5.3.2.1.3 Dispositive Systeme
5.3.2.1.4 Content Management Systeme
5.3.2.2 Externe Systeme
5.3.2.2.1 Importierende Systeme
5.3.2.2.2 Exportierende Systeme

6 Einflussbereiche des MDM
6.1 Breite der Distribution
6.2 Art der Nutzung
6.2.1 Datenorientiertes MDM
6.2.2 Funktionsorientiertes MDM
6.2.3 Prozessorientiertes MDM
6.3 Anzahl der Domänen
6.4 Art der Datenhaltung
6.4.1 Zentrale Datenhaltung
6.4.2 Dezentrale Datenhaltung
6.4.3 Datenhaltung mit einer Mischform
6.5 Aktualität der Stammdaten

7 Beispielhafte Nutzung in Finanzinstituten
7.1 Stammdaten in Finanzinstituten
7.2 Vergleich von Stammdaten bei Finanzinstituten und Industrie
7.3 Ziele des MDM in Finanzinstituten
7.3.1 Compliance
7.3.2 Effizienz
7.4 Einflussbereiche
7.4.1 Breite der Distribution
7.4.2 Art der Nutzung
7.4.3 Domänen
7.4.4 Art der Datenhaltung
7.4.5 Aktualität der Stammdaten

8 Zusammenfassung und Fazit

Glossar

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 - Stammdatenstruktur bei Wertpapieren

Abbildung 2 - Arten von Daten

Abbildung 3 - Vom MDM berührte IT-Anwendungen

Abbildung 4 - MDM-Ordnungsrahmen

Abbildung 5 - IQ-Definition

Abbildung 6 – Handelnde Personen eines MDM.

Abbildung 7 - Einflussbereiche des MDM.

Abbildung 8 - Ausprägung der Dimension Nutzungsart

Abbildung 9 - Allgemeingültige Domänen von Stammdaten

Abbildung 10 - Möglichkeiten der Datenhaltung

Abbildung 11 – Mögliche Stammdatenstruktur eines Autobauers

Abbildung 12 – Mögliche Stammdatenstruktur bei Finanzinstituten

Abbildung 13 – Zuordnung von Domänen zu Privatkundensegmenten und Marken der Deutschen Bank

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1 - Ziele des MDM

Tabelle 2 - Beitrag des MDM

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einführung

1.1 Motivation

Der Autor beschäftigt sich in seinem beruflichen Umfeld vermehrt mit Daten im Allgemeinen und mit ihrer Nutzung und Auswertung im Speziellen. Dabei sind häufiger Unstimmigkeiten bei Datenformaten oder der Bezeichnung von Daten aufgefallen. Auch die Interpretation der Daten und die Sichtweise auf die Daten über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg können unterschiedlich sein. Insbesondere wenn Schnittstellen zu anderen Finanzinstituten existieren, kann es zu Diskrepanzen kommen.

Diese Unterschiede in der Semantik und der Interpretation der Daten sind für Finanzinstitute und ihre Kunden relevant. Beispielsweise kann eine andere Klassifizierung von Finanzanlagen Änderungen in der Risikoeinschätzung nach sich ziehen und damit eine andere Eigenkapitalunterlegung erfordern.

Für Finanzinstitute, ihre Kunden und Compliance werden Auswertungen der Daten immer wichtiger. Daher muss die Verlässlichkeit der Daten und ihr effektiver Einsatz in Prozessen verbessert werden.

Ziel dieser Arbeit ist es, die verschiedenen Aspekte für das Master Data Management (im Folgenden abgekürzt als MDM, deutsches Synonym: Stammdatenverwaltung) zu beleuchten und ihre Anwendbarkeit auf und Bedeutung für Finanzinstitute darzustellen.

Die gewonnen Erkenntnisse sollen in einem bald anstehenden Projekt des Autors Anwendung finden.

1.2 Aufbau

Die Arbeit beginnt mit der Definition, was Stammdaten sind, und gliedert die verschiedenen Begrifflichkeiten für Stammdaten. Danach wird das MDM genauer umrissen, insbesondere welche Gründe es für die Einführung eines MDM geben kann.

Im vierten Abschnitt werden die Strukturen analysiert, die bei der Einführung und Nutzung eines MDM von besonderer Bedeutung sind. Daraus abgeleitet werden Anforderungen, die an ein MDM, die Datenqualität und die handelnden Personen gestellt werden.

Im sechsten Abschnitt folgt eine Beschreibung von verschiedenen Einflussbereichen, die bei der Einführung eines MDM genauer betrachtet werden müssen.

Abschließend werden im letzten Abschnitt die gewonnen Erkenntnisse in Bezug auf Stammdaten, Ziele und Dimensionen des MDM auf Finanzinstitute angewendet.

2 Stammdaten

2.1 Eigenschaften von Stammdaten

Eine eindeutige und konkrete Definition, welche Daten Stammdaten sind, und welchen Zweck sie verfolgen, ist in der Literatur nicht vorhanden. Es ist vielmehr vom Kontext der Nutzung abhängig, welche Daten als Stammdaten angesehen werden. Stammdaten sind aber immer „offiziell“ und „grundlegend“.

Ein Stammdatenobjekt wird zum einen „offiziell“durch eine unternehmensweit einheitliche und ordentlich definierte Semantik und zum anderen durch ein gemeinsames Verständnis über die Qualität der Stammdaten. „Offiziell“meint in diesem Sinne allgemeingültig für alle Beteiligten[1].

Grundlegendsind Stammdatenobjekte dann, wenn sie im gesamten Unternehmen und für den gesamten Wertschöpfungsprozess konsistent verwendet werden und dadurch die Grundlage für alle Prozesse bilden.

Stammdaten sind also„offizielle und grundlegende Geschäftsobjekte im Unternehmen, die in den wertschöpfenden Prozessen verwendet werden.“

(Schemm, 2009 S. 29)

Geprüft wird dies anhand der folgenden vier Eigenschaften für den Wert[2]der Stammdaten:

Stabilität - Die Daten haben einen langen Lebenszyklus.

Unabhängigkeit - Stammdaten sind nicht von anderen Daten abhängig[3].

Konstanz - Inhaltlich werden die Daten nur selten geändert. Sie

bleiben aber nicht auf Dauer konstant[4].

Relevanz - Stammdaten sind im gesamten Unternehmen relevant

und nicht nur in einzelnen Bereichen.

Anhand der vier genannten Eigenschaften können Stammdaten identifiziert werden. Dabei wird für jedes potenzielle Stammdatenobjekt geprüft, ob es alle Eigenschaften aufweist.

Naturgemäß kann das gleiche Datenobjekt für ein Unternehmen ein Stammdatenobjekt sein, für ein anderes aber nicht. Dies ist vor allem bei Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen der Fall.

2.2 Struktur von Stammdaten in der Datenmodellierung

Stammdaten werden in vier Bereiche eingeteilt. Eine Stammdatendomäne ist die höchste Ebene für die Aggregation von Stammdaten. Sie gruppiert Stammdatenobjekte bzw. Hierarchien von Stammdatenobjekten. Ein Stammdatenobjekt wird wiederum durch verschiedene Stammdatensegmente definiert. Ein Stammdatensegment gruppiert dabei logisch und semantisch zusammenhängende Stammdatenattribute[5].

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

In Abbildung 1 wird exemplarisch die Struktur von Stammdaten am Beispiel von Wertpapieren dargestellt.

2.3 Abgrenzung von Stammdaten zu anderen Datenarten

Im Gegensatz zu Stammdaten sind Bewegungsdaten abwicklungsorientiert. Sie entstehen durch im Unternehmen ausgelöste Vorgänge und haben einen eindeutigen Zeitbezug. Ihre Aktualität ist daher stark begrenzt[6].

Bestandsdaten sind eine Untergruppe der Bewegungsdaten und zeigen die Werte und Mengen der Bestände. Sie sind daher zustandsorientiert. Transaktionen des Unternehmens führen zu Bewegungsdaten, die die Bestände verändern. Änderungsdaten zählen zu den Bewegungsdaten, ändern aber nur den Datenwert von Stammdaten[7].

3 Master Data Management

3.1 Definition

Wie für Stammdaten gibt es auch für das MDM verschiedene Definitionen, je nach Sichtweise des Betrachters. In der Literatur ist das MDM oft ein wertschöpfender Begriff[8]. Es soll also die Wertschöpfung des Unternehmens verbessern. Da das MDM aber keinen „unmittelbaren Nutzen für externe Kunden“[9]hat, nimmt es nur eine unterstützende Rolle für Geschäftsprozesse ein und ist daher ein sekundärer Prozess im Sinne von Porter[10].

Darüber hinaus wird bei fast allen Definitionen von einem unternehmensweiten MDM ausgegangen. Alex Berson und Larry Dubov schreiben explizit von einem unternehmensweiten MDM[11] Schemm geht noch einen Schritt darüber hinaus und beschreibt unternehmensübergreifende MDM Ansätze[12].

Scheuch gibt der in der Literatur vorherrschende Meinung, dass das MDM einen wertschöpfenden Beitrag leistet, eine Bedingung, indem er die Sicherstellung der Stammdatenqualität in den Aufgabenbereich des MDM gibt. Nur unter dieser Bedingung ist für ihn eine Wertschöpfung gegeben.

Wir rechnen der Stammdatenqualität, insbesondere im Zusammenhang mit einem MDM, eine große Bedeutung zu, daher definieren wir MDM analog zu Scheuch.

„MDM ist das Management zur Sicherstellung der Qualität der Stammdaten und verfolgt den Zweck, die Eignung der Stammdatenobjekte bei Verwendung in allen wertschöpfenden Prozessen des Unternehmens sicherzustellen.“

(Scheuch, et al., 2012 S. 28)

3.2 Ziele des Master Data Managements

Das MDM ist laut Definition ein (sekundärer) Prozess, der die eigentlichen Geschäftsprozesse unterstützt. Dementsprechend müssen die Ziele des MDM auch im Einklang mit den allgemeinen Zielen und Prozessen des Unternehmens stehen. Daher sind Ziele und Zweck des MDM auf die Situation und die Strategie des Unternehmens bezogen.

Ziele, die für alle Branchen von Bedeutung sind und sich in verschiedener Gewichtung überall wiederfinden, haben verschiedene Studien herausgearbeitet.

In einer Umfrage von Gartner vor dem MDM-Summit 2011 in London[13]ergaben sich vier wesentliche Ziele[14], die die 234 befragten Unternehmen teilten.

Diese waren:

- Eine Kostenreduktion durch Steigerung der Effizienz (ca. 50%)
- Verbesserungen in der Entscheidungsfindung (ca. 40%)
- Verbesserungen bei den GRC[15]-Ansätzen (ca. 25%)
- Eine Verbesserung der Kundenbeziehung (ca. 20%)

Bestätigt werden die Ergebnisse durch eine Studie von Price Waterhouse Coopers[16]. Dort gaben die 49 befragten Unternehmen Verbesserungen in der Entscheidungsfindung[17](71%), gutes Management (69%) und optimierte Prozesse (60%) als Ziele für ein MDM-Vorhaben an.

Auch das Product and Master Data Management Centre kommt in seiner Studie[18]zu ähnlichen Ergebnissen. Die 21 befragten Unternehmen gaben als vorwiegende Ziele die Verbesserung der Prozesse, die Unterstützung analytischer Systeme, die Harmonisierung der Organisationseinheiten und die Verbesserung der Datentransparenz an.

In Tabelle 1 sind die vier wesentlichen Ziele eines MDM, die sich aus den Resultaten der Studien ergeben, mit konkreten Beispielen dargestellt. Diese werden nachfolgend kurz erläutert[19].

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

3.2.1Effizienz

Die Erhöhung der Effizienz richtet sich im Wesentlichen auf eine Verbesserung der Geschäftsprozesse und IT-Strukturen, da diese eine Senkung der Kosten ermöglichen. Dabei lassen sich generell größere Optimierungen in den operativen Prozessen als in IT-Bereichen erreichen[20].

Beispiele für die Steigerung der Effizienz sind die Standardisierung wiederkehrender Aufgaben (IT-Bereich) oder die Reduktion der Fehlerrate durch Plausibilitätsprüfungen (operativer Bereich).

3.2.2 Compliance

Sowohl der Gesetzgeber als auch Interessenverbände sorgen dafür, dass die GRC-Anforderungen, z. B. Basel III oder Solvency II, stetig mehr werden.

Um diese zu erfüllen, muss ein Unternehmen in der Lage sein, die benötigten Daten vollständig, korrekt und zeitnah an die jeweiligen Behörden oder regulatorischen Stellen zu liefern. Zumeist basieren diese Daten auf den Stammdaten. Somit stellt das MDM Maßnahmen bereit, um die notwendigen Informationen in entsprechender Datenqualität zu sichern und dafür zu sorgen, dass die richtigen Daten an die richtigen Empfänger geliefert werden. Der letzte Punkt ist nicht zu unterschätzen, da die Unternehmen ein natürliches Interesse daran haben, so wenig Daten wie möglich und nur so viele wie nötig nach außen zu geben[21].

3.2.3 Flexibilität

Das MDM kann ein Unternehmen in verschiedenen Situationen reaktionsschneller und adaptionsfähiger machen. Beispielsweise verbessert sich der zwischenbetriebliche Stammdatenaustausch, wenn nur ein Abgleich mit den Daten des fremden Unternehmens nötig ist und ein zusätzlicher interner Abgleich entfällt. Insbesondere bei Unternehmensübernahmen und Zusammenschlüssen von Unternehmen (M&A) vereinfacht ein durch MDM harmonisierter Datenbestand bei den beteiligten Unternehmen die Analyse von Synergien, z.B. bei dem Abgleich der Geschäftspartner (Kunden und Lieferanten) oder der Konsolidierung von Kreditoren und Debitoren.

3.2.4 Effektivität

Die verbesserte Effektivität, die durch das MDM erreicht wird, bezieht sich in erster Linie auf die Entscheidungsgrundlagen. Durch die optimierte Qualität der Stammdaten und ihre schnellere Bereitstellung erhöht sich die Verlässlichkeit der Datenbasis, die für eine Entscheidungsfindung herangezogen wird. Ein Beispiel ist eine schnellere Reaktion auf Marktveränderungen.

3.3 Einordnung in die Systemlandschaft

Wie unter 3.1 definiert, handelt es sich bei einem MDM-Vorhaben nicht nur um eine Initiative, die in einem Anwendungssystem mündet und so direkt einen Beitrag zur Wertsteigerung leistet, sondern um eine Initiative, die die Stammdaten eines Unternehmens über diverse Anwendungssysteme hinweg harmonisiert und vereinheitlicht und so mittelbar in vielen Bereichen einen Beitrag zur Wertschöpfung leistet.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Wie Abbildung 3 zeigt, hat das MDM einen großen Einfluss auf die gesamte Systemlandschaft, daher muss es im Hinblick auf organisatorische und technische Rahmenbedingungen eine Abstimmung mit allen weiteren Vorhaben in der IT geben. Nur so können Ineffizienzen vermieden bzw. abgebaut werden und Synergien zwischen den Anwendungen gehoben werden[22].

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2 - Beitrag des MDM

Das MDM darf daher auch nicht als eigenständige Initiative gesehen werden, sondern muss bei allen bestehenden Initiativen der IT mitbedacht werden.

In Tabelle 2 wird kurz erläutert, wie das MDM die unterschiedlichen Anwendungen im Unternehmen unterstützt.

4 Ordnungsrahmen für das Master Data Management

Gemäß der genannten Definition erfolgt die Implementierung eines MDM immer in einem unternehmensweiten Kontext, bzw. in ersten Schritten zumindest bereichsweit, um die Komplexität der Implementierung zu verringern.

Der Ordnungsrahmen für das Master Data Management dient der Strukturierung und besseren Verständlichkeit von komplexen Sachverhalten. Er wird auf einem sehr hohen Abstraktionsniveau vereinfacht dargestellt und dient damit auch zur vereinfachten Kommunikation und als Markenzeichen von Modellen [24].

Der hier genutzte Ordnungsrahmen basiert auf dem Business Engineering Ansatz, welcher vom Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität St. Gallen entwickelt wurde. Er dient der Gestaltung von Geschäftstransformationen, bei denen der strategische Einsatz von IT-Systemen wesentlich ist [25]. Der Ansatz gliedert sich dabei in die Ebenen Strategie, Organisation und Architektur. Die Ausgestaltung aller drei Bereiche ist für eine erfolgreiche Geschäftstransaktion notwendig[26]. Für die Umsetzung eines MDM erweitert Scheuch den Ordnungsrahmen, in Anlehnung an Schemm[27], um eine vierte Ebene, den Bereich der Stammdatenmodelle (MDM-Daten), da bei einem MDM-Vorhaben die Stammdaten in allen Ebenen des Ordnungsrahmens von Bedeutung sind.

Da sich der Ordnungsrahmen im Wesentlichen auf den von Scheuch bezieht, lehnen sich auch die Ausführungen in diesem Kapitel stark an die von Scheuch an[28].

4.1 Vision / Strategie

Wie zuvor beschrieben gehen mit der Implementierung eines MDM immer auch Geschäftstransformationen einher, daher sind MDM-Initiativen in der Regel mittel- bis langfristig angelegt. Um eine angemessene Steuerung und Kommunikation des Vorhabens zu gewährleisten, wird zunächst ein Leitbild (Vision) für das MDM entwickelt. Das Leitbild dient der Formulierung der langfristigen Ziele, der Erklärung des Zwecks und der Motivation für die nötigen Änderungen. Darüber hinaus werden durch das Leitbild auch Leitlinien für ein angemessenes Handeln innerhalb des Vorhabens gegeben.

Zur Erreichung eines möglichst hohen Grades an Akzeptanz innerhalb des Unternehmens darf das Leitbild des MDM nicht im Gegensatz zu bestehenden Unternehmenszielen stehen und muss durch alle Interessengruppen mitgetragen werden[29]. In einem zweiten Schritt wird die Vision operationalisiert und eine Strategie abgeleitet. Die Strategie wird dabei im Wesentlichen durch Initiativen des MDM formuliert und reflektiert die Wünsche und Wertvorstellungen der Entscheidungsträger. Zusammen beschreiben die Vision und die Strategie die Erwartungen an einen zukünftigen Zustand[30]. Im dritten Schritt werden die Meilensteine und der Plan für die praktische Umsetzung festgelegt. Da die Umsetzung von größeren Maßnahmen in einem Unternehmen immer mit Konflikten, Missverständnissen und anderen Problemen verbunden ist - so auch ein MDM-Vorhaben - ist die Etablierung eines Leitungsgremiums zur Klärung und Abstimmung - auch mit anderen strategischen Maßnahmen - dringend zu empfehlen [31]. Außerdem ist auch der Aufbau eines entsprechenden Kennzahlensystems vorteilhaft, um den Fortschritt und die Einhaltung von Strategie und Vorgaben zu überwachen und im späteren Geschäftsverlauf - nach der eigentlichen Einführung - die Effizienz des MDM zu kontrollieren.

[...]


[1][vgl. auch im Folgenden (Schemm, 2009 S. 30ff.)]

[2]Der Wert des Stammdatenattributs Ort ist beispielsweise Frankfurt

[3]Beispiel: Ein Kunde kann ohne eine Bestellung existieren aber die Bestellung nicht ohne den Kunden.

[4]Die Adresse zählt i. d. R. zu den Stammdaten. Sie kann sich aber im Laufe der Zeit durchaus ändern.

[5][vgl. (Schemm, 2009 S. 32ff.)]

[6][vgl. (Schmidt, 2010 S. 18)]

[7][vgl. (Scheuch, et al., 2012 S. 32)]

[8][vgl. (IBM, et al., 2008) (Loshin, 2009) (Otto, 2009)]

[9][vgl. (Schmelzer, et al., 2010 S. 78)]

[10][vgl. (Porter, 1999) (Scheuch, et al., 2012 S. 28)]

[11][vgl. (Berson, et al., 2011 p. 13)]

[12][vgl. (Schemm, 2009)]

[13][vgl. (Radcliffe, et al., 2011 S. 16)]

[14]Mehrfachnennungen waren möglich

[15]GRC - Governance, Risk and Compliance. Es beschreibt den notwendigen Rahmen regulatorischer

Anforderungen und die organisatorischen Folgen innerhalb des Unternehmens.

[16][vgl. (Price Waterhouse Coopers, 2011 S. 18)]

[17]In der Studie als ”revised Governance” bezeichnet; auch in dieser Studie waren Mehrfachnennungen möglich.

[18][vgl. (Weiss, 2010)]

[19][vgl. (Scheuch, et al., 2012 S. 23ff.)]

[20][vgl. (Scheuch, et al., 2012 S. 24f.)]

[21][vgl. auch im Folgenden (Scheuch, et al., 2012 S. 24)]

[22][vgl. (Scheuch, et al., 2012 S. 42f.)]

[23]ETL- Extract, Transform, Load

[24][vgl (Meise, 2001 S. 61ff.) (Becker, et al., 2002 S. 95f.) (vom Broke, 2003 S. 128ff.)]

[25][vgl. (Österle, et al., 2003 S. 11ff.)]

[26][vgl. (Otto, 2009 S. 14)]

[27][vgl. (Schemm, 2009 S. 79)]

[28][vgl. (Scheuch, et al., 2012 S. 37ff.)]

[29][vgl. (Müller-Stewens, et al., 2005 S. 235) (Scheuch, et al., 2012 S. 38f)]

[30][vgl. (Scheuch, et al., 2012 S. 38)]

[31][vgl. (Scheuch, et al., 2012 S. 39)]

Details

Seiten
52
Jahr
2013
ISBN (eBook)
9783656577270
ISBN (Buch)
9783656577119
Dateigröße
1019 KB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v265978
Institution / Hochschule
Frankfurt School of Finance & Management
Note
1,7
Schlagworte
master data management nutzung finanzinstituten

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Titel: Master Data Management. Nutzung in Finanzinstituten