Voor verzekeraars komen nut en noodzaak voor het beheersen van de Datakwaliteit voort uit de Solvency II richtlijnen. Alhoewel de S II-regels ‘principle-based’ zijn en het dus wat zoeken is naar heldere ‘ instructies’  (‘ rules’ zijn er (m.b.t. dit onderwerp) niet heel expliciet), zijn er voldoende aanknopingspunten. Vooral artikel 82 en Artikel 86, lid f, zijn belangrijk.  Hierin wordt bepaald dat de gegevens met betrekking tot de Technische Voorzieningen adequaat, volledig en juist moeten zijn.

Wat dan adequaat, volledig en juist zou moeten zijn, staat weer, niet echt gedetailleerd, uitgewerkt in de ‘Delegated acts’  (gedelegeerde verordeningen)  van de S II-regelgeving.  Inmiddels is, mede door nadere uitwerking van DNB,  al wel uitgekristalliseerd wat de termen adequaat, volledig en juist betekenen en in het licht van Data Quality Control. En wat dat dus betekent voor een juist niveau van de inrichting van Datakwaliteit Beheersing.

1 Data Quality Control Framework

Een Data Quality Control Framework is voor verzekeraars, pensioenfondsen en banken geen liefhebberij meer. Nut en noodzaak wordt door DNB genoegzaam aangegeven en onderstreept. Het themaonderzoek Datakwaliteit van DNB (2016, DNB geeft in maart 2017  een terugkoppeling van  de bevindingen aan de verzekeringssector ) is richtinggevend voor de onderdelen waaruit zo’n framework zal moeten bestaan. 

Verzekeraars ontkomen er niet aan een Datakwaliteit Beheersing-functie in te richten. In de praktijk zal dit een (agile) Data Quality Control-team zijn. De functionaris zal een Data Quality Controller zijn die verantwoordelijk is voor de monitoring van de key-controls die de status van de datakwaliteit weergeven, en de Data Quality Controller zal daarover periodiek (formeel) rapporteren. Tevens zullen verbeteracties worden opgezet, in de organisatie worden uitgezet en nauwgezet worden gemonitord.

Overigens ben ik van mening dat de term Data Quality Control toepasselijker is dan de term Data Quality Management. Waar Management meer staat voor besturen, staat Control voor beheersen. Beheersen is een veel krachtigere term die de noodzaak tot het ‘ in de greep hebben’ van de Datakwaliteit uitdrukt. De huidige tijd en de toezichthouder vragen hierom. Maar dit moet je eigenlijk zelf willen voor jouw klanten.

2 Checklist Data Quality Control

Om te beoordelen of de Datakwaliteit aantoonbaar op orde is en voldoet aan de normen die de toezichthouder DNB kan stellen, zijn de volgende criteria ontwikkeld.

Is er een heldere up-to-date beschrijving van de Datagovernance? Wie is verantwoordelijk voor welke data en wat houdt die verantwoordelijkheid in? Is dit aantoonbaar volledig beschreven?
Zijn alle, veelvuldig gebruikte, excel-modellen en sheets gedocumenteerd en is de werking aantoonbaar juist?
Is de meting en rapportage van de datakwaliteit op orde? Wordt dit bijvoorbeeld ondersteund door adequate tooling?
Is er een structureel werkende procedure voor het verbeteren van de datakwaliteit naar aanleiding van de monitoring? Denk hierbij aan fouten in data of ontbrekende data.
Zijn alle transformaties, verrijkingen en bewerkingen die op data plaatsvinden in het rapportage-proces beschreven? Vindt hierop periodiek een risicoanalyse plaats? Werken de beheersmaatregelen? Geldt ditzelfde voor de interfaces?
Kan worden aangetoond dat het Datakwaliteitscontrol systeem werkt? Werkt dit Controlsysteem ook voor de Actuariële Solvency II-rapportages als MCR/SCR? Zijn er KPI’s, KRI’s voor datakwaliteit? En worden de key controls periodiek getest?
Wordt het systeem periodiek beoordeeld door de interne en externe accountant? En wordt dit gerapporteerd?
Hulp nodig bij het doorlopen van de checklist? Neem gerust contact op!

3 Stappenplan van nulmeting naar inrichting en werking Data Quality Control

Op basis van de uitkomsten van de nulmeting kan een grondig en helder stappenplan worden ontwikkeld om te komen tot een werkend Data Quality Controlframework. Vanzelfsprekend wil ik hierbij niet voor ‘de 10’ gaan. Pragmatische en realisme zijn hierbij leidend.

Een Data Quality Controlframework voor uw organisatie ontwikkelen? Ik help u graag!

Neem gerust contact op om over de ontwikkeling van een stappenplan voor uw organisatie van gedachten te wisselen.