Schlechte Datenqualität kostet Banken die Hälfte ihres IT-Budgets

	Direkte und indirekte Kosten schlechter Datenqualität.

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.