Auf den Erlös umgerechnet, kommen die Kosten für schlechte Datenqualität auf einen Satz zwischen acht und 25 Prozent. Damit sind den Autoren der Studie zufolge allerdings nur die sichtbaren Ausgaben erfasst. Die Dunkelziffer, zum Beispiel Kosten für erhöhte Bearbeitungszeiten, unzufriedenes Personal oder abgewanderte Kunden, stehen noch einmal auf einem ganz anderen Blatt.
Dabei ist den Banken die Relevanz des Daten-Managements durchaus bewusst. Vor dem Hintergrund eines immer schärferen Wettbewerbs, steigenden Kostendrucks und einer Vielzahl an regulatorischen Vorschriften müssen die Geldinstitute ihre Prozesse effizienter gestalten. Nicht umsonst klingeln bei den Anbietern von Business-Intelligence-Software (BI) die Kassen. Sie verzeichnen Umsatzzuwächse im zweistelligen Bereich.
Dass aber die Ergebnisse von BI-Lösungen immer nur so gut sein können wie die der verarbeiteten Daten, setzt sich nach Ansicht von Agens nur langsam durch.
Das ist umso erstaunlicher, als die befragten Banken Defizite einräumen. Sie geben zu, dass Kreditentscheidungen auf ungenauen Daten beruhen, Probe-Rechnungen nach Basel II für den IRB Ansatz zu hohe Abweichungen aufweisen oder Berichte nur eine Scheingenauigkeit liefern. Im schlimmsten Fall droht die BaFin mit Geldstrafen oder sogar Zulassungsentzug. Außerdem monieren die Befragten zu hohe Kosten für Datenextraktion, -integration, -transformation und Bereinigung.
Nach den Ursachen gefragt, nennen die Studienteilnehmer vor allem einen Punkt: Das Datenqualitäts-Management wird zwischen den Abteilungen nicht abgestimmt. Die Mitarbeiter - auch die Führungskräfte - hätten dafür kein Bewusstsein.
Fazit der Autoren: Unternehmen haben viel in BI investiert, das Thema Datenqualität aber zu wenig berücksichtigt. In den meisten Unternehmen gibt es noch nicht einmal ausreichende Instrumentarien zum Messen der Datenqualität.
Um das zu ändern, sollten Banken nach Ansicht von Agens alle Einflussfaktoren unter die Lupe nehmen. Der Berater hat auf drei Ebenen insgesamt neun Faktoren identifiziert. Das sind im Einzelnen:
In der Organisation die Struktur, Führung und Kultur,
die Steuerung und
im Betrieb die Dateneingabe, -bearbeitung und -pflege sowie die Datenhaltung und -strukturen, außerdem die Mitarbeiter und die Dokumentation.
Dazu die Autoren der Studie: "Die Institute sollten ihreBudgetplanungen überdenken, bevor ein hoher Aufwand in Software-Lösungen investiert wird, ohne dabei die Datenqualität als Teil eines Prozesses zu begreifen."
Agens hat für die Studie "Datenqualität in Kreditinstituten" mit 15 Prozent der deutschen Banken mit einer Bilanzsumme von mindestens acht Milliarden Euro gesprochen.