SAMEN GRIP OP DE TOEKOMST
Datakwaliteit: fundament voor betrouwbare uitvoering en besluitvorming
In het nieuwe pensioenstelsel werken fouten in de pensioendata direct door in individuele vermogens. Pensioenfondsen moeten daarom kunnen aantonen dat hun data structureel juist, volledig en tijdig zijn. Dit vóór, tijdens en vooral ná het invaren van het fonds. Wij ondersteunen pensioenfondsen bij het aantoonbaar borgen en onderhouden van datakwaliteit: van datastrategie tot structurele stay‑clean borging.
- Sturen op relevante en betrouwbare data
- Datakwaliteit aantoonbaar borgen
- Data governance helder inrichten, met duidelijk belegd
- Tijdige signalering bij afwijkingen
- Werken naar een single point of truth
Het belang van datakwaliteit
Datakwaliteit vraagt bestuurlijke regie, duidelijke kaders en continue borging binnen het pensioenfonds. Toezichthouders en deelnemers verwachten van pensioenfondsen, verzekeraars en PPI’s dat zij hun gegevens aantoonbaar adequaat beheren. Een helder databeleid is daarin cruciaal. Het herstellen van fouten is kostbaar en de impact van data issues groeit door de sterk geautomatiseerde keten en het mogelijk effect op de persoonlijke pensioenvermogens van de deelnemers.
Montae & Partners zorgt samen met u voor data van een hoogwaardige kwaliteit. Dit leidt niet alleen tot betere besluitvorming, hogere efficiëntie en lagere kosten, maar voorkomt ook diverse data issues die zich voor kunnen doen.
Een sterk databeleid – Onze aanpak
Wij ondersteunen pensioenfondsen en uitvoerders om de kwaliteit van essentiële gegevens (kritieke data elementen – KDE’s) aantoonbaar te borgen via beleid, governance, toetsing, monitoring en stay-clean inrichting. Met onze aanpak sluiten we aan op het Kader Datakwaliteit dat vanuit DNB als leidraad voorgeschreven wordt.
Stap 1: Nulmeting & analyse
We brengen de datastromen, dataprocessen, IT en privacy risico’s in kaart en toetsen de huidige datakwaliteit en governanceinrichting.
Stap 2: Opstellen of herijken van het datakwaliteitsbeleid
We bepalen of actualiseren de uitgangspunten, essentiële gegevens (KDE’s), Maximaal Toegestane Afwijking ( MTA’s), rollen en verantwoordelijkheden voor dataeigenaarschap en databeheersing.
Stap 3: Uitvoering van het beleid & risicoanalyse
We voeren het datakwaliteitsbeleid uit door periodieke risicoanalyses op fondsniveau én bij belangrijke uitbestedingspartijen.
Stap 4: Toetsing bij uitbestedingen
We beoordelen of uitvoerders en leveranciers voldoen aan het datakwaliteitsbeleid en of data owners kunnen aantonen dat hun gegevens correct, volledig en beheerst verwerkt worden.
Stap 5: Monitoring & rapportage
We monitoren datakwaliteit continu en rapporteren periodiek over risico’s, bevindingen en trends, inclusief aanbevelingen voor verbetering.
Stap 6: Herstel & structurele verbeteringen
We begeleiden het oplossen van issues, incidenten en tekortkomingen op gebied van datakwaliteit en borgen structurele verbetermaatregelen in processen en systemen.
Stap 7 : Herijken & continu verbeteren (stay clean)
Wij faciliteren stay clean door datakwaliteit continu te monitoren, bevindingen periodiek te herijken in beleid en KDE’s/MTA’s en governance zo in te richten dat kwaliteit aantoonbaar geborgd blijft.
Uw data is op orde wanneer essentiële gegevens (KDE’s) aantoonbaar juist, volledig en actueel zijn én er een structureel proces bestaat voor monitoring, toetsing, incidentafhandeling en eigenaarschap van data..
Door een datakwaliteitsbeleid in te richten met duidelijke rollen, risicokaders, periodieke risicoanalyses, control‑by‑design in processen en een voortdurende én aantoonbare (bestuurlijke) monitoring‑ en verbetercyclus (stay clean).
Ja. Door betrouwbare data, heldere definities, actuele rapportages en dashboards te combineren met een governance‑kader dat waarborgt dat beslissingen op feiten, analyses en actuele informatie worden gebaseerd.
Voor een verantwoorde inzet van AI is het essentieel dat de gebruikte data betrouwbaar, representatief en vrij van vooringenomenheid is. Dit betekent dat zowel input als output systematisch worden beoordeeld op kwaliteit en mogelijke afwijkingen.
Daarnaast moeten privacyrisico’s worden beheerst door het toepassen van dataminimalisatie, heldere beveiligingsmaatregelen en goede afspraken over gegevensverwerking.
Tot slot blijft menselijk toezicht noodzakelijk om te controleren of de uitkomsten logisch, uitlegbaar en passend binnen het beleid en de privacykaders zijn.
