Datenqualitätsmanagement

Daten und deren Qualität sowie Verfügbarkeit spielen eine immer größer werdende Rolle in den Geschäftsprozessen von Versicherungsunternehmen. Sei es im Rahmen der Digitalisierung, die Kundendaten zu Assets für die Gesellschaften werden lässt. Aber auch beim Thema Big Data, wo es darum geht, immer größer werdende Datenmengen, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte, für das Unternehmen nutzbar zu machen und somit auf den Kunden individuell zugeschnittene Produkte und Services zu gestalten.

Darüber hinaus gibt es viele weitere Themen, denen sich die Versicherungsunternehmen in Bezug auf ihre Daten gegenübersehen. Regulatorische Anforderungen wie DSGVO, Solvency II oder rechnungslegungsrelevante Vorschriften, wie beispielsweise IFRS 17 sowie 9.

Diesen Herausforderungen müssen Sie sich stellen:

• Fehlende Transparenz über die Datenqualität
• Die DQ-Ziele sollten mit der Unternehmensstrategie und den angestrebten Transformationen in Einklang stehen
• Das DQM ist mit den anderen Datenmanagementdisziplinen zu verzahnen (insb. Metadatenmanagement und Data Governance)
• Verantwortung, Rollen und Prozesse sind klar zu definieren – eine DQ-Maßnahmensteuerung sowie ein Data-Incident-Prozess werden benötigt
• Operationalisierung des Datenqualitätsmanagements  

Mit dem Deloitte Enterprise Data Management Model bieten wir Ihnen einen ganzheitlichen Ansatz zur Organisation und Umsetzung des Datenmanagements von Versicherungsunternehmen.

Das Datenqualitätsmanagement ist integrativer Bestandteil des Deloitte Enterprise Data Management Frameworks. Der Datenqualitätszirkel bietet das Rahmenwerk, um das Datenqualitätsmanagement in Ihrem Unternehmen zu strukturieren und zu optimieren.

Ihr Ansprechpartner

Christian Schätzle
Director | FS Financial and Risk Operations
cschaetzle@deloitte.de