• Share
  • Email
  • Embed
  • Like
  • Save
  • Private Content
DDMA / Kasbank: Datakwaliteit
 

DDMA / Kasbank: Datakwaliteit

on

  • 1,151 views

Pim van der Horst gaf een presentatie tijdens de Dag van de Datakwaliteit 2009.

Pim van der Horst gaf een presentatie tijdens de Dag van de Datakwaliteit 2009.

Statistics

Views

Total Views
1,151
Views on SlideShare
1,127
Embed Views
24

Actions

Likes
0
Downloads
7
Comments
0

2 Embeds 24

http://url.hi1.nl 22
http://www.slideshare.net 2

Accessibility

Upload Details

Uploaded via as Microsoft PowerPoint

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

    DDMA / Kasbank: Datakwaliteit DDMA / Kasbank: Datakwaliteit Presentation Transcript

    • Event: DDMA DQ Dag Thema: Datakwaliteit Spreker: Pim van der Horst – KAS BANK Datum: 3 november 2009, BIM Huis www.ddma.nl
    • Datakwaliteit bij banken: een must! Dag van de datakwaliteit Pim van der Horst, CIO KAS BANK AMSTERDAM, 3 NOVEMBER 2009
    • Wie is KAS BANK?
      • KAS BANK founded in 1806
      • KAS BANK N.V. is a specialist European bank offering a wide range of securities and investor services.
      • KAS BANK's main target groups are institutional investors (pension funds, insurance companies, investment funds and asset managers) and financial institutions (banks and brokers).
      • KAS BANK focuses on value-added services in the field of treasury, risk control and management information, which have evolved from its basic services of investment administration, custody, clearing and settlement. KAS BANK has offices in Amsterdam, London and Wiesbaden.
      AMSTERDAM, 3 NOVEMBER 2009
    • Kwaliteit van informatie = betrouwbaarheid van de informatie AMSTERDAM, 3 NOVEMBER 2009 Volledigheid Tijdigheid Juistheid
    • Bij banken “raken” gegevens (data) vele processen AMSTERDAM, 3 NOVEMBER 2009 Management informatie: nemen van beslissingen Accounting informatie: bepalen resultaten en risico’s Statische informatie: referentiegegevens (klanten, ISIN, etc.) Verantwoording: aantonen handelswijzen (MiFID) “ Forensich”: tbv justitiële acties (WOT)
    • KAS BANK heeft meer dan 25TB online data beschikbaar
      • Snelheid bij opvragen van data
        • Gelaagdheid in media
        • Snel = duur
        • Langzaam = goedkoper
      • Wettelijke vereisten
        • Bescherming/privacy
        • Retention periode
          • Minimaal 7 jaar
      AMSTERDAM, 3 NOVEMBER 2009
    • Opslag en beschermen van data kost veel geld
      • Informatie moet elkaar niet tegenspreken
        • Logica van de opslag en relaties tussen informatie
      • Fysieke opslagmedia kosten veel geld
      • Data transformeren naar “informatie” is een lastig en kostbaar proces
        • Maar zou best wel eens kunnen behoren tot de kernactiviteit van een bank
      AMSTERDAM, 3 NOVEMBER 2009
    • Hoge betrouwbaarheid van informatie is van levensbelang voor een bank
      • Juistheid, bijv:
        • Koersinformatie:
          • Resultaatbepaling
          • Risicomanagement
        • Reuters: 1400 EUR/mnd per terminal
      AMSTERDAM, 3 NOVEMBER 2009
    • Hoge betrouwbaarheid van informatie is van levensbelang voor een bank
      • Tijdigheid, bijv:
        • MiFID: “best execution”
          • Verschillende beursen
          • Moment van de transactie en de prijzen op dat moment over verschillende beursen
        • Verwerking van gegevens van derden (andere banken) gedurende de nacht
      AMSTERDAM, 3 NOVEMBER 2009
    • Hoge betrouwbaarheid van informatie is van levensbelang voor een bank
      • Volledigheid, bijv:
        • Verbindingen:
          • Door verbroken verbindingen kan data gecorrumpeerd worden
        • Voor modellen:
          • Voldoende historie
          • Goede scenario's
          • Larosiere/Maas, mede oorzaak kredietcrisis: niet op tijd zien van defaults
      AMSTERDAM, 3 NOVEMBER 2009
    • Data omzetten in informatie: GIGO (garbage in, garbage out) AMSTERDAM, 3 NOVEMBER 2009
    • Datakwaliteit, waarom? AMSTERDAM, 3 NOVEMBER 2009 “ Ik wil weten welke Financiele risico’s ik nu loop!” < CEO> “ Wat gaat de rente morgen doen?” < Head of Treasury> “ Moet ik mijn posities in aandeel X nu sluiten?” < handelaar> “ Welke corporate actions zijn van belang voor mijn klanten” < Head of Back Office>
    • Methoden om de betrouwbaarheid van data en informatie te verhogen AMSTERDAM, 3 NOVEMBER 2009 Reconcilieren: vergelijken van data uit verschillende bronnen.Duur en tijdrovend. Golden Copy: een bestand dat de waarheid bevat… STP: Straight Through Processing. Verwerken van data met zo weinig mogelijk manuele interventies en zoveel mogelijk geautomatiseerde controles Normalisatie: gegevens, waar mogelijk, maar 1 maal vastleggen en hiervoor zo weinig mogelijk verschillende systemen gebruiken Classificatie van informatie: bepalen hoe bepaalde typen informatie behandeld dienen te worden
    • Verschillende bronnen van data en informatie moeten gezamenlijk worden opgeslagen en beheerd AMSTERDAM, 3 NOVEMBER 2009 FINANCIELE MARKTEN EXTERNE SYSTEMEN GEGEVENS VAN KLANTEN
    • Er is een miljarden industrie ontstaan rond het verschaffen en bewerken van financiële informatie
      • Kwaliteit is hierbij een differentiërende factor
        • Snelheid
        • Opschonen
        • Voorbeelden:
          • Reuters
          • Bloomberg
          • Asset Control
          • Euronext
      AMSTERDAM, 3 NOVEMBER 2009
    • AMSTERDAM, 3 NOVEMBER 2009 Betrouwbare informatie leidt tot een aantal essentiële voordelen voor banken Beheersing compliance en krediet risico Continuiteit van de dienstverlening Verlaging operationeel risico
    • Voorbeeld: arbitrage en algotrading
      • Arbitrage: verdienen aan (gelijktijdige) prijsverschillen in verschillende (financiële) markten
        • Prijs Philips aandeel Euronext: X EUR
        • Prijs Philips aandeel NYSE: Y USD
        • Rekening houden met USD/EUR koers
        • Rekening houden met openingstijd beurs
        • Rekening houden met koers Philips of Euronext en NYSE
        • MiFID: Markets in Financial Instruments Directive: best execution
      AMSTERDAM, 3 NOVEMBER 2009
      • Hoge kwaliteit
      • Kosten
      • Snel reageren
      • Meer flexibiliteit
      • Meer bewustzijn
      • Productiviteit verhoging
      • Minder operationele risico’s
      • Jaarlijkse review van behoeften
      Strikte werkwijzen en procedures Vooraf investeren Nieuwe technologie en infrastructuur Implementatie vraagt project aanpak Meer verantwoordelijkheid Meer werkdruk Meer STP Om kosten in bedwang te houden Kwaliteit is nodig… Maar niet zonder inspanningen! Borgen van (data-)kwaliteit moet niet onderschat worden AMSTERDAM, 3 NOVEMBER 2009
    • Vragen ? AMSTERDAM, 3 NOVEMBER 2009