Name: Data Governance und Datenqualität für regulatorisches Reporting
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Data Governance und Datenqualität für regulatorisches Reporting

Ein praxisnaher Kurs für Fachkräfte im Finanzbereich, die mit aufsichtsrechtlichem Reporting, Risikodaten und strukturierten regulatorischen Meldungen arbeiten. Die Agenda orientiert sich an den typischen Anforderungen an Governance, Architektur, Kontrollen und Reporting Disziplin in modernen regulatorischen Meldeumgebungen, einschließlich der in BCBS 239 und der aktuellen EZB Guidance hervorgehobenen Prinzipien wie Genauigkeit, Integrität, Vollständigkeit, Aktualität und Anpassungsfähigkeit sowie den strukturierten Reporting Frameworks der EBA.

Was werden Sie lernen?

Sie lernen, wie sich Governance und Datenqualitätspraktiken rund um regulatorische Reporting Prozesse, Datensätze und Kontrollen verbessern lassen. Sie verbinden fachliche Ownership, Datenlinie, Validierung, Remediation und Reporting Abläufe in einem konsistenteren Betriebsmodell. Zusätzlich stärken Sie Ihre Fähigkeit, Auditierbarkeit, aufsichtlichen Austausch und Managementvertrauen in gemeldete Zahlen zu unterstützen.

Die Governance und Datenqualitätsgrundlagen wirksamen regulatorischen Reportings verstehen
Ownership, Lineage, Kontrollen und Validierung über Reporting Datensätze hinweg stärken
Die Verlässlichkeit aufsichtsbezogener, risikoorientierter und regulatorischer Meldungen verbessern
Ein nachhaltigeres Betriebsmodell für Fachbereiche, Kontrollen und Aufsicht aufbauen

Voraussetzungen:

Geeignet für Fachkräfte aus Finance, Risk, Regulatory Reporting, Compliance, Controls und Datenfunktionen
Grundverständnis für Reporting Prozesse, Datenflüsse oder Kontrollumgebungen ist hilfreich
Kein spezialisierter technischer Hintergrund erforderlich

Kursübersicht*:

*Wir passen den Kursaufbau und die Inhalte an Ihre spezifischen Anforderungen und relevanten Anwendungsfälle an.

Modul 1: Grundlagen der Data Governance im regulatorischen Reporting

Warum Data Governance für aufsichtsrechtliche Meldungen und regulatorisches Reporting entscheidend ist
Typische Datenflüsse vom Quellsystem über Transformation und Aggregation bis zur Meldung
Rollen und Verantwortlichkeiten zwischen Fachbereich, Finance, Risk, IT und Kontrollen
Häufige Governance Schwächen, die Reporting Qualität beeinträchtigen

Modul 2: Daten Ownership, Lineage und Reporting Verantwortlichkeit

Ownership für Datenfelder, Regeln, Kontrollen und Meldungen festlegen
Lineage von der Quelle über Verarbeitung und Aggregation bis zum finalen Report nachvollziehen
Verantwortlichkeit über Übergaben, Abstimmungen und Freigaben hinweg klären
Transparenz für Audit, Review und aufsichtliche Prüfung schaffen

Modul 3: Zentrale Dimensionen der Datenqualität im Reporting

Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität und Nachvollziehbarkeit in der Praxis
Typische Datenqualitätsprobleme in regulatorischen und risikobezogenen Datensätzen
Fachregelverletzungen von Quelldatenfehlern und Prozessschwächen unterscheiden
Praktische Qualitätsprüfungen strukturieren, die belastbares Reporting unterstützen

Modul 4: Kontrollen, Validierung und Issue Management

Präventive und detektive Kontrollen in Reporting Prozessen
Validierungslogik, Schwellenwerte, Ausnahmebehandlung und Eskalation
Issues, Root Cause Analyse und Remediation Nachverfolgung organisieren
Datenqualitätsprobleme mit Governance Maßnahmen und Prozessverbesserung verbinden

Modul 5: Reporting Architektur und Kontrollpunkte

Verstehen, wie Quellsysteme, Datenhaushalte, Berechnungsschichten und Meldeoutputs zusammenwirken
Erkennen, wo wesentliche Qualitätsrisiken bei Aggregation und Transformation entstehen
Praktische Kontrollpunkte entlang der Reporting Kette gestalten
Architekturentscheidungen mit Governance und Reporting Disziplin abstimmen

Modul 6: Datenqualität für Aufsichtsreporting, Risikodaten und strukturierte Meldungen

Umgang mit strukturierten Einreichungen, Validierungsregeln und Reporting Taxonomien
Konsistenz über Finance, Risk und prudenzielle Reporting Sichten hinweg stärken
Reporting Stichtage, Periodenenddruck und späte Anpassungen steuern
Die Bereitschaft für wiederkehrende und ad hoc aufsichtliche Anforderungen verbessern

Modul 7: Management Reporting, Evidenz und Auditierbarkeit

Sichtbarkeit für Management über Datenqualität und Reporting Gesundheit schaffen
Evidenzpfade aufbauen, die interne Reviews und Audits unterstützen
Definitionen, Annahmen, Regeländerungen und Freigabeentscheidungen dokumentieren
Vertrauen in gemeldete Zahlen in Governance Gremien stärken

Modul 8: Praktische Roadmap für stärkere Data Governance

Governance und Qualitätsverbesserungen nach Business Wirkung und regulatorischem Risiko priorisieren
Kurzfristige Reporting Korrekturen mit längerfristigen Betriebsmodelländerungen ausbalancieren
Abstimmung zwischen Reporting Teams, Datenfunktionen und Kontrollbereichen stärken
Eine praktische Checkliste für künftige regulatorische Reporting Readiness aufbauen

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