Daten - Der Erfolgsfaktor in einer nachhaltigen Welt
In vier Schritten zum Erfolg
Daten nehmen eine entscheidende Rolle auf dem Weg in eine nachhaltige Welt ein und ihre Bedeutung für den Erfolg wird oft unterschätzt. Dabei können Asset Manager die zukünftigen regulatorischen Anforderungen sowie den wachsenden Kundenbedarf an nachhaltigen Produkten nur erfüllen, wenn ihr Datenhaushalt die notwendigen Informationen beinhaltet. Der folgende Artikel erläutert eine Vorgehensweise in vier Schritten, wie Asset Manager ihren Datenhaushalt so aufbauen, dass er zu einem Erfolgsfaktor in einer nachhaltigen Welt wird.
Die strategische Frage
Zu Beginn muss ein Asset Manager sein grundsätzliches Ambitionsniveau definieren. Damit legt der Asset Manager für sich fest, mit welchem Werteversprechen und mit welchen Produkten er sich am Markt platziert und im Wettbewerb positioniert. Diese Entscheidungen wirken sich auf die gesamte Wertschöpfungskette, wenn nicht sogar auf das Geschäftsmodell eines Asset Managers aus, da damit der Rahmen für nachhaltige Anlagestrategien, die Integration von Nachhaltigkeit in das Risikomanagement sowie ein relevantes Nachhaltigkeitsreporting vorgegeben wird. Aus dem Ambitionsniveau und den daraus abgeleiteten Leitplanken können die Anforderungen an den zukünftigen ESG-Datenhaushalt abgeleitet werden.
Die Anforderungsanalyse
Der Datenbedarf leitet sich sowohl von regulatorischen als auch gesellschaftsspezifischen Anforderungen ab. Dazu werden die relevanten regulatorischen Anforderungen der Offenlegungsverordnung, MiFiD II (Nachhaltigkeitspräferenzabfrage), Solvency II, der Taxonomie-Verordnung und dem BaFin-Merkblatt identifiziert und entlang der gesellschaftsspezifischen Dimensionen, Systeme, Produkte, Prozesse und Kunden analysiert. Dieses Vorgehen ermöglicht es für alle Dimensionen und Regularien einen umfassenden Überblick über den Datenbedarf zu erhalten sowie auch Interdependenzen/Doppelungen von Daten durch die verschiedenen regulatorischen Anforderungen zu erkennen. Zusätzlich wird in dieser Analyse festgehalten, welche Abteilungen welche Daten/Datenfelder benötigen, die Häufigkeit und auch in welcher Detailtiefe (Rohdaten vs. aggregierte Daten) und für welche Zwecke sie genutzt werden sollen. Das Ergebnis dieser multidimensionalen Anforderungsanalyse stellt den Anforderungskatalog an den zukünftigen ESG-Datenhaushalt.
Der Anforderungskatalog deckt die Datenlücke auf
Im nächsten Schritt muss eine Bestandsaufnahme des aktuell vorhandenen Datenhaushaltes durchgeführt werden. Dabei wird geprüft, welche Daten vorliegen und welche externen Datenanbieter derzeit angebunden sind. Die sich aus der Gegenüberstellung von Bestandsanalyse und Anforderungskatalog ergebende Datenlücke muss mehrheitlich mit dem zielgerichteten Zukauf externer Daten geschlossen werden. Dabei ist zu beachten, dass bei bereits bestehenden Verträgen relativ einfach und kosteneffizient weitere Datenpakete hinzugenommen werden können. Sollte jedoch das strategische Ambitionsniveau besonders hoch gesetzt sein, hin zu einem „purpose-driven“ Anbieter, so ist zumeist das Angebot der bestehenden Datenanbieter nicht ausreichend.
Grundsätzlich ist es jedoch für alle Daten wichtig zu berücksichtigen, für welchen Zweck die Daten genutzt werden, da sich Lizenzgebühren zumeist daran orientieren, ob die Daten nur für interne Zwecke oder für die Weitergabe an Dritte z. B. durch Reportings genutzt werden. Für Asset Manager in Konzernstrukturen sollten darüber hinaus alle betroffenen Gesellschaften im Rahmen der Analyse berücksichtigt werden, um die finalen Vertragsverhandlungen mit den Datenanbietern ressourcensparend zu gestalten.
Die passenden Datenanbieter auswählen
Bereits heute ist der Markt der Datenanbieter vielfältig und insbesondere die Zahl der Spezialanbieter wächst beständig. Deshalb ist es empfehlenswert, den Markt und das Datenangebot intensiv zu analysieren. Nur so können die passenden Datenanbieter zur Schließung der Datenlücke identifiziert werden. Dabei zeigt die Erfahrung, dass die mannigfachen Anforderungen, sowohl regulatorisch als auch gesellschaftsspezifisch, meist eine Kombination verschiedener Datenanbieter verlangen. Um die Auswahl der externen Datenanbieter zu vereinfachen, haben wir das „ESG Data Tool“ entwickelt. Unser Tool basiert auf einer umfassenden Analyse der Datenanbieter, welche mit Hilfe von Interviews und der Auswertung der Produktangebote durchgeführt wurde. Die Angebote der Datenanbieter unterscheiden sich insbesondere in
- den zugrunde liegenden Rohdaten der Modelle,
- den abgedeckten Assetklassen,
- den regionalen Abdeckungen,
- der Transparenz zu den genutzten Methodiken und
- dem Aktualisierungsturnus der Daten.
Diese Parameter werden durch gesellschaftsspezifische Rahmenbedingungen des Asset Managers gewichtet, die vorab erhoben werden. Zu den Rahmenbedingungen gehören unter anderem die investierten Assetklassen, Eigenschaften zum Anlageuniversum oder bereits angebundene Datenanbieter. Das Tool weist als Ergebnis einen oder eine Kombination aus verschiedenen Datenanbietern aus, durch die der Datenbedarf gedeckt wird.
Das Fazit:
Der Einkauf der notwendigen Daten bei passenden Anbietern und der klare Blick für den benötigten Use Case ermöglicht es dem Asset Manager, kosteneffizient, bedarfsorientiert und zukunftsfähig zu agieren.
Insgesamt lässt sich festhalten, dass die regulatorischen Anforderungen und die strategische Positionierung im Markt natürlich enorme Herausforderungen an den Datenhaushalt der Asset Manager stellen. Mit einer strategischen Herangehens- und klaren Vorgehensweise kann die Herausforderung von einem „notwendigen Übel“ zu einer Chance für die Asset-Management-Branche werden, sich neu zu erfinden und aktiv am Markt zu positionieren. Daten bieten dabei den Nährboden, um die noch kleine, aber rasant wachsende Pflanze der nachhaltigen Produkte fest zu verwurzeln und stabil den „Stürmen der Zukunft“ entgegen zu stehen.
