Vermögensverwaltungsunternehmen vereinfacht die Audit-Vorbereitung und sorgt für mehr Transparenz in seinen Datenbeständen

Vorteile

Ergebnisse oder Vorteile

• Reduzierung von Zeit und Aufwand für die Dokumentation des Datenbestands und der Datenbewegungen dank Automatisierung
• Verkürzung der Zeit um Tage oder sogar Wochen bei der Reaktion auf behördliche Audits
• Frühere Erkennung von Problemen bei der Datenqualität, und damit Halbierung der Recherchezeit für Kunden-und Partneranfragen
• Verbesserung von Transparenz, Verständlichkeit und Governance der Datenlandschaft, um sicherzustellen, dass die Daten KI-fähig sind
• Maximierung der Investitionsrendite von erwin von Quest

Die Geschichte

Seit 1991 vertrauen Kunden auf St. James's Place, eine der größten beratungsorientierten Vermögensver-waltungsgesellschaften im Vereinigten Königreich. Mit fast einer Million Kunden und einem verwalteten Vermögen von 179 Milliarden Pfund kann SJP auf drei Jahrzehnte organisches Wachstum zurückblicken. Mit dem Wachstum des Unternehmens wuchs auch sein Datenbestand über eine Vielzahl von Technologien hinweg an, wobei auch eine große Menge an Daten zwischen Systemen vieler verschiedener Anbieter ausgetauscht wird.

Da es keine einfache Möglichkeit gab, die Datenland-schaft zu überblicken und daraus aussagekräftige Erkenntnisse zu ziehen, benötigte SJP mehr Unter-stützung, um die gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen und auf Audits vorbereitet zu sein. Außerdem benötigte das Untenehmen ein Toolkit, um Veränderungen in seiner Landschaft automatisch zu dokumentieren. Das Ziel bestand nicht nur darin, schnell herauszufinden, woher die Daten stammen, und eventuelle Probleme an der Quelle zu beheben, sondern auch potenzielle vor- und nachgelagerte Auswirkungen der anstehenden Änderungen zu erkennen.

Die Bedeutung von Daten-Governance im Finanzwesen
„Unsere Produkte bestehen nur aus Daten,“ sagt Ian Peters, Divisional Director of Group Data Management bei SJP. „In unserem Unternehmen wird überhaupt kein Papier mehr verwendet. Wir führen unser Geschäft so, dass alle unsere Finanzinformationen, Produkte und Services in unseren Systemen und Anwendungen ausschließlich in Form von Daten existieren.“ Daten-Governance ist ein wichtiges Konzept für SJP, da das Unternehmen hochwertige, gut verwaltete Daten für seine Geschäfte benötigt. Weitere Einflussfaktoren sind die Bereitstellung einer mobilen Anwendung für SJP-Investoren sowie neu eingestellte Mitarbeiter, die neue, externe Perspektiven in Bezug auf künstliche Intelligenz (KI) einbringen. Peters arbeitet nun für das Central Data Office und entwickelt derzeit ein neues Daten-Governance-Framework, um im gesamten Unternehmen die Kontrolle und Ausrichtung zu optimieren. 

„Wenn Ihre Daten nicht stimmen,“ sagt Peters, „wird die KI nur suboptimale Ergebnisse liefern. Deshalb ist es eines unserer Ziele, unsere Daten KI-fähig zu machen. Unser andere Ziel ist die Verwaltung der durch die KI erzeugten Daten. Es geht nicht nur um die Daten, die die KI nutzt, sondern auch um die, die sie produziert, sowie um die Vorhersagen eines KI-Modells zur Entscheidungsfindung.“

SJP wollte verstehen, warum und wo die KI Schlussfolgerungen trifft und wie sich diese im Betrieb nutzen lassen. Das Unternehmen erkannte Datenherkunft und Datenqualität als integralen Bestandteil dieser Überlegungen und suchte nach dem passenden Tool, um beides zu kontrollieren.

Die Suche nach diesem Tool jedoch konnte schnell beendet werden.

Verwendung von erwin Data Intelligence zur Kontrolle der Datenherkunft
Bei SJP war bereits ein Projekt zur strategischen Kundenberichterstellung im Gange, bei dem erwin Data Intelligence als Datenwörterbuch verwendet wurde. Das Projektziel bestand darin, die Quellen aller Daten, die in die Berichte für Kunden einfließen, zu identifizieren und zu dokumentieren.

Oberflächlich betrachtet war die Projektanforderung relativ einfach: die Rückverfolgung der Datenherkunft vom letzten Hop bis zu dem System, das Daten aus verschiedenen Quellen zusammenstellt. Schnell wurde jedoch klar, dass erwin Data Intelligence noch viel mehr bietet und dass SJP viel stärker von seiner Investition in das Produkt profitieren kann.

„Wir haben die Automatisierungsfunktionen in erwin Data Intelligence anfangs nicht zum Scannen von Metadaten genutzt,“ sagt Peters. „Wir hatten uns nicht so genau angesehen, welche anderen Aufgaben das Tool für uns erledigen kann. Nehmen wir zum Beispiel die Unternehmensnomenklatur. Was meinen wir mit einem beliebigen Geschäftsbegriff, wenn wir ihn verwenden? Was hat der Begriff mit unseren Daten zu tun? Und was ist unsere Quelle für die Daten, die diesem Begriff entsprechen?“

SJP warf einen genauen Blick auf das strategische Berichterstellungsprojekt und entdeckte dabei eine Implementierung von erwin Data Intelligence für ein ganz bestimmtes Projekt und Ergebnis. Aber das Projekt nutzte nur einen Bruchteil aller Softwarefunktionen, sodass Peters und sein Team nach Möglichkeiten suchten, mehr aus ihrer Investition herauszuholen.

Dokumentation der Berichterstellung über die Consumer Duty mit erwin
Das Value Attainment Program von erwin von Quest beinhaltet eine Methode, mit der Sie herausfinden können, wie Ihre Kunden die erwin Lösungen derzeit nutzen und wie sie mehr aus ihnen herausholen können. Parallel zum Start des Programms mit den Vertriebs- und Serviceteams von erwin hat SJP auch einen Head of Data Intelligence ernannt, um die Annahme von erwin im gesamten Unternehmen zu fördern. Aufgrund dieser Bemühungen kam erwin Data Intelligence auch bei SJP zum Einsatz, um deren Anforderungen an die Berichterstellung über die Consumer Duty zu erfüllen.

„Die Consumer Duty ist eine aufsichtsrechtliche Auflage für Finanzdienstleister, um zu vermeiden, dass Kunden zu Schaden kommen,“ sagt Peters. 

„Dieses Regelwerk erfordert eine Berichterstellung, die unser gesamtes Unternehmen abdeckt und Datenbereiche wie Kunden, Partner, Finanzen und Investitionen einbezieht. Wir verwenden jetzt erwin, um unsere Berichterstellung zu dokumentieren, was Audits bis hin zur Quelle der Daten ermöglicht.“

Mit erwin definiert SJP Geschäftsbegriffe und wählt die Datenelemente aus, die sie ausmachen. So lässt sich für jeden Begriff oder jedes Element die Abstammung bis zu dem Punkt im Unternehmen zurückverfolgen, an dem die Daten ihren Ursprung haben. Auf Grundlage dieser Informationen kann das Unternehmen dann Regeln erstellen, um die Qualität an jedem Punkt des Datenpfads – von der Quelle bis zum Bericht – sicherzustellen. 

„Da wir Daten aus so vielen verschiedenen Bereichen zur Erfüllung der Consumer Duty abrufen können, sind wir auch in der Lage, unsere Kommunikation mit den Datenverantwortlichen zu ändern,“ erklärt Peters. „Wenn wir unsere Bemühungen um Daten-Governance ausbauen, können wir horizontal arbeiten, anstatt ver tikal vorzugehen und in jedem Bereich bei Null anzufangen. Wir können den Datenverantwortlichen sagen: ‚Wir haben im Rahmen der Arbeit für die Consumer Duty bereits fünfzig Ihrer Datenelemente integriert. Jetzt bauen wir noch die letzten ein und dann haben Sie alles, was Sie benötigen.“ Dieser horizontale Ansatz ist unsere Methode, die Nutzung von erwin Data Intelligence im Unternehmen auszuweiten und die Daten-Governance schneller auf alle Datenelemente im Unternehmen anzuwenden.“

Die Vorteile von Automatisierung für eine heterogene Datenlandschaft
SJP verwaltet seine Daten auf einer Vielzahl von Plattformen und Anwendungen. Das Angebot an Tools für ETL und Berichterstellung umfasst Matillion, Mulesoft, Talend, Power BI, Tableau, Python, Snowflake, Tableau und SQL Server Integration Services (SSIS).

Angesichts dieser heterogenen Mischung ist es für SJP essenziell, die Erfassung und Verwaltung seiner Metadaten zu automatisieren. Das Unternehmen verwendet erwin Standard Data Connectors, um die Erfassung von Metadaten aus Plattformen mit inaktiven Daten zu automatisieren. Außerdem kommen erwin Smart Data Connectors zum Einsatz, um aktive Daten und Datentransformationen zwischen Plattformen zu erfassen.

Auf diese Weise lassen sich eine Vielzahl manueller Aufgaben vermeiden. „Wir hätten wirklich zu kämpfen, wenn wir nicht über die Konnektoren verfügen würden, die uns dabei helfen, die Struktur unserer Datenbanken in erwin genau zu dokumentieren,“ sagt Peters. „Wir haben viele Scans mit erwin Standard Data Connectors durchgeführt, und die von ihnen ausgegebene Dokumentation ist hervorragend. Sie sind uns wirklich eine große Hilfe. Selbst wenn Sie ein einzelnes System isoliert dokumentieren möchten, erledigen die Konnektoren dies für Sie. Der Hauptvorteil dessen besteht darin, dass wir mit erwin Data Connectors etwas tun können, was wir ohne die Automatisierung nicht einmal in Erwägung ziehen würden. Dank erwin müssen wir nicht selbst herausfinden, wie das am besten gelingt. Es ist wirklich so einfach, wie es sich anhört.“

Der geschäftliche Nutzen der Prognose von Audits und Datenqualitätsproblemen
Das Ergebnis dieser Bestrebungen ist ein tiefer Einblick in den heterogenen Datenbestand von SJP. Das Unternehmen verfügt nun über alles Nötige, um mithilfe einer Auswirkungsanalyse anstehende Ände-rungen schnell zu bewerten. Außerdem ist SJP nun in der Lage, die Ursache von Datenqualitätsproblemen viel schneller zu identifizieren als je zuvor. Als großen Vorteil sieht man vor allem die Tatsache, dass bereits sichtbar ist, was in den Daten passiert, bevor sie an Kunden weitergegeben werden.

„Wir verbringen viel Zeit damit, zu recherchieren und auf Anfragen von Partnern und Kunden zu antworten,“ sagt Peters. „Wenn Sie Probleme mit der Datenqualität vorhersehen können, anstatt nach Auftauchen der Probleme auf sie zu reagieren, verkürzt sich diese Zeit. Es ist schwierig, das zu beziffern, aber es ist denkbar, dass sich auf diese Weise die Kosten allein in diesem Bereich um etwa die Hälfte senken lassen.“

Um Audits vorwegzugreifen, hat SJP in erwin ein Objekt namens Key Risk Indicator erstellt. Das Objekt lässt sich bequem über den durch erwin erstellen Bericht detailliert aufschlüsseln, um die Quelle aller zugrundeliegenden Daten einzusehen und die Art und Weise, wie die Daten kodiert wurden, nachzuvollziehen. 

„Der wirkliche geschäftliche Nutzen von erwin besteht darin, dass wir jetzt eine wichtige Absicherung haben, wenn unsere Daten einem Audit unterzogen und kontrolliert werden müssen,“ sagt Peters. „Dadurch können wir bei der Beantwortung einer Anfrage, z. B. für ein Audit einer Verbraucherschutzbehörde, mehrere Tage oder sogar Wochen sparen. Das ist ein großer Vorteil für uns. Unsere größte Erkenntnis ist, dass erwin Data Intelligence mehr ist als eine Referenzbibliothek. Es handelt sich nicht um ein einmal zu installierendes Softwarepaket von der Stange. Es ist eine lebendige, flexible Funktion, mit der wir unseren Datenbestand in Zukunft viel effektiver verwalten können. Unsere Reise mit diesem Produkt ist noch nicht abgeschlossen.“