Datenqualität & Compliance: Verantwortung & Eskalation in der Übertragungslogik

Verantwortungszuweisung bei Datenqualitätsmängeln in der Übertragungslogik und prozessuale Eskalationsmechanismen zur Sicherstellung regulatorischer Compliance

1. Auswirkungen unklarer Rollenverteilung auf die Verantwortungszuweisung

In der Übertragungsdatenaustausch-Logik (z. B. im Rahmen von MaBiS – Marktregeln für die Bilanzkreisabrechnung Strom und Gas – oder GPKE – Geschäftsprozesse zur Kundenbelieferung mit Elektrizität) führt eine unklare Rollenverteilung zwischen Absender und Empfänger zu signifikanten Herausforderungen bei der Zuweisung von Verantwortung für Datenqualitätsmängel. Die zentralen Probleme lassen sich wie folgt systematisieren:

1.1 Fehlende Präzision in Ausgangsdokumenten und Schnittstellen

• Unklare Spezifikationen: Wenn Ausgangsdokumente (z. B. EDIFACT-Nachrichten, XML-Schemata oder CSV-Dateien) keine eindeutigen Vorgaben zu Datenformaten, Pflichtfeldern oder Validierungsregeln enthalten, entstehen Interpretationsspielräume. Dies führt dazu, dass Absender und Empfänger unterschiedliche Annahmen über die Datenqualität treffen.
• Verantwortungsdiffusion: Ohne klare vertragliche oder technische Festlegungen (z. B. in Service Level Agreements – SLAs oder Datenliefervereinbarungen – DLV) kann keine Partei eindeutig für Fehler haftbar gemacht werden. Beispiel:
  • Der Absender argumentiert, die Daten seien „technisch korrekt“ übermittelt worden, während der Empfänger auf inhaltliche Mängel (z. B. falsche Zählpunktbezeichnungen) verweist.
  • Bei fehlenden Metadaten (z. B. Zeitstempel, Quellsystemkennungen) ist eine Rückverfolgbarkeit von Fehlern kaum möglich.

1.2 Regulatorische Implikationen

• Compliance-Risiken: MaBiS und GPKE verlangen eine nachweisbare Datenintegrität und Prozesssicherheit. Unklare Verantwortlichkeiten gefährden die Einhaltung von:
  • § 12 MaBiS: Pflicht zur korrekten Bilanzkreisabrechnung.
  • § 5 GPKE: Anforderungen an die Datenübermittlung zwischen Lieferanten und Netzbetreibern.
• Bußgeldbewehrte Verstöße: Die Bundesnetzagentur (BNetzA) kann bei systematischen Mängeln (z. B. falsche Verbrauchsdaten) Sanktionen verhängen. Ohne klare Zuweisung der Fehlerquelle ist eine Abwehr von Vorwürfen schwierig.

1.3 Operative Folgen

• Manuelle Nachbearbeitung: Fehlende Automatisierung durch unklare Schnittstellen führt zu manuellen Korrekturprozessen, die zeit- und kostenintensiv sind.
• Vertrauensverlust: Wiederkehrende Datenmängel untergraben die Zusammenarbeit zwischen Marktpartnern (z. B. Lieferanten, Netzbetreibern, Messstellenbetreibern).

2. Prozessuale Eskalationsmechanismen zur Sicherstellung der Compliance

Um regulatorische Anforderungen trotz unklarer Ausgangsdokumente zu erfüllen, sind strukturierte Eskalations- und Klärungsprozesse erforderlich. Diese sollten folgende Elemente umfassen:

2.1 Präventive Maßnahmen: Klare vertragliche und technische Festlegungen

• Datenliefervereinbarungen (DLV):
  • Definition von Pflichtfeldern, Validierungsregeln (z. B. Prüfziffern, Plausibilitätschecks) und Fehlertoleranzen.
  • Festlegung von Sanktionen bei wiederholten Mängeln (z. B. Pönalen, temporäre Sperrung der Datenlieferung).
• Technische Schnittstellenspezifikationen:
  • Nutzung standardisierter Formate (z. B. EDIFACT UTILMD, MSCONS, INVOIC) mit maschinenlesbaren Schemata (XSD, JSON-Schema).
  • Implementierung von Vorab-Validierungen (z. B. durch den Absender vor Versand) und Empfänger-seitigen Prüfungen (z. B. Syntax-, Semantik- und Geschäftslogik-Checks).

2.2 Operative Eskalationsstufen

Ein mehrstufiger Eskalationsprozess sollte folgende Phasen durchlaufen:

2.3 Dokumentation und Nachweispflichten

• Protokollierung aller Schritte: Jede Eskalationsstufe muss zeitgestempelt und revisionssicher dokumentiert werden (z. B. in einem Ticket-System oder Blockchain-basierten Log).
• Beweissicherung: Bei Streitfällen sind folgende Nachweise erforderlich:
  • Originaldaten (inkl. Metadaten wie Zeitstempel, Quellsystem).
  • Validierungsprotokolle (z. B. Logs der Empfänger-seitigen Prüfung).
  • Kommunikationsverlauf (E-Mails, EDIFACT-Nachrichten, Protokolle von Telefonaten).

2.4 Technische Lösungen zur Risikominimierung

• Automatisierte Reconciliation: Vergleich von Absender- und Empfängerdaten (z. B. via Hash-Werten oder Differenzberichten).
• Künstliche Intelligenz (KI): Einsatz von Anomalie-Erkennung (z. B. Machine Learning zur Identifikation von Ausreißern in Verbrauchsdaten).
• Datenqualitäts-Monitoring: Kontinuierliche Überwachung von Key Performance Indicators (KPIs) wie:
  • Fehlerquote pro Datenlieferung.
  • Bearbeitungszeit bis zur Fehlerbehebung.
  • Anteil manueller Nachbearbeitungen.

3. Fazit und Handlungsempfehlungen

Eine unklare Rollenverteilung zwischen Absender und Empfänger führt zu Rechtsunsicherheit, Compliance-Risiken und operativen Ineffizienzen. Um regulatorische Anforderungen (MaBiS, GPKE) zu erfüllen, sind folgende Schritte zwingend:

1. Vertragliche Präzisierung: Klare SLAs und DLVs mit definierten Verantwortlichkeiten.
2. Technische Standardisierung: Nutzung einheitlicher Formate und automatisierter Validierungen.
3. Strukturierte Eskalation: Mehrstufiger Prozess mit klaren Zeitvorgaben und Dokumentationspflichten.
4. Proaktives Monitoring: Kontinuierliche Überwachung der Datenqualität und frühzeitige Fehlererkennung.

Nur durch eine kombinierte technische, vertragliche und prozessuale Absicherung kann die Verantwortungszuweisung bei Datenmängeln transparent gestaltet und regulatorische Compliance sichergestellt werden. Marktpartner sollten hierzu gemeinsame Arbeitsgruppen einrichten, um Schnittstellen kontinuierlich zu verbessern.