In der Welt illiquider Anlagen gewinnen Datenqualität und Nachvollziehbarkeit zunehmend an Bedeutung – nicht zuletzt durch regulatorischen Druck (z.B. DORA) und gestiegene Anforderungen seitens institutioneller Investoren. Die Versionierung von Daten – also die systematische Nachverfolgung, Speicherung und Dokumentation historischer Stände sowie die Möglichkeit zur Korrektur oder Ergänzung von Daten, ohne den ursprünglichen Stand zu überschreiben – ist dabei ein zentrales Element. Gerade in Private Markets, wo NAVs rückwirkend angepasst, ESG-Kennzahlen ergänzt oder Cashflows korrigiert werden, erfordert dies ausgefeilte Prozesse und Technologien.

Disclaimer

Dieser Artikel dient der allgemeinen Information und stellt keine Anlageberatung oder rechtliche Empfehlung dar. Alle Inhalte beruhen auf praxisnahen, aber abstrahierten Beispielen und ersetzen keine individuelle fachliche Beratung.

1. Definition und Scope: Was ist Versionierung in Private Markets?

Unter Versionierung verstehen wir im Kontext von Private Market Reporting die Fähigkeit, verschiedene Zustände oder Versionen von Daten und Reports über die Zeit nachzuverfolgen und zu speichern. Dies umfasst:

• Die Nachvollziehbarkeit und Verfügbarkeit historischer Datenstände (z.B. NAV, IRR, ESG-KPI zu einem bestimmten Zeitpunkt).
• Die Dokumentation von Änderungen an Daten (wer, wann, warum, welche Änderung wurde vorgenommen).
• Die Möglichkeit zur Korrektur von Daten oder Reports, ohne den fehlerhaften oder alten Stand zu überschreiben (stattdessen wird eine neue, korrigierte Version erstellt).
• Die Dokumentation von Ergänzungen zu bestehenden Daten (z.B. nachträglich erhaltene ESG-Daten für eine vergangene Periode).
• Die parallele Verfügbarkeit mehrerer Versionen eines Dokuments oder Reports (z.B. Draft, final, korrigiert, Audited).

Typische zu versionierende Datenbereiche sind:

• NAVs und Bewertungsstände.
• Kapitalabrufe und Ausschüttungen.
• Fundstruktur (z.B. Änderungen bei Side-Pockets, Merge Events).
• ESG-Daten (nachträgliche Ergänzung oder Neuberechnung basierend auf neuen Standards).
• Vertragsdaten und -konditionen (z.B. geänderte Gebührenregeln).

2. Regulatorischer Rahmen: Anforderungen an Revisionssicherheit und Datenhaltung

Verschiedene regulatorische Vorgaben und Anforderungen treiben die Notwendigkeit robuster Versionierung voran:

• AIFMD II: Verlangt revisionssichere Datenhaltung und Nachvollziehbarkeit von Informationen, insbesondere im Kontext erweiterter Meldepflichten (z.B. Delegation) und der Datenbasis für Liquiditätsrisikomanagement.
• ESG-Reporting (SFDR, EU-Taxonomie): Erfordert nachvollziehbare Dokumentation der Datenherkunft, Berechnung und Änderungen bei ESG-Offenlegungen. Nachträgliche Datenlieferungen oder Methodikänderungen müssen transparent abgebildet werden können.
• PRIIPs / MiFID II: Fordern Konsistenz zwischen internen Reports, Investor-Reports (PRIIPs KIDs) und regulatorischen Einreichungen. Reportversionen müssen klar unterscheidbar sein.
• Audit Trails: Wirtschaftsprüfer verlangen lückenlose Audit Trails zur Überprüfung von Datenänderungen und Berechnungsgrundlagen im Rahmen der Jahresabschlussprüfung.
• DORA (Digital Operational Resilience Act): Verlangt von Finanzinstituten die Sicherstellung der IT-Resilienz. Versionierung ist hier essenziell für die Wiederherstellung von Daten nach Zwischenfällen und für die Nachvollziehbarkeit des Datenstatus zu kritischen Zeitpunkten.

Die Fähigkeit zur Versionierung und Nachvollziehbarkeit ist somit eine grundlegende Anforderung für Compliance und eine vertrauenswürdige Datenbasis.

3. Technologische Umsetzungsmodelle

Systeme implementieren Versionierung auf verschiedene Weisen:

3.1 Snapshot-Ansätze

Die Speicherung ganzer Datenbestände (z.B. der gesamte NAV-Stand eines Fonds) oder kompletter Reportstände zu bestimmten Stichtagen. Dies ermöglicht die Rekonstruktion des Zustands zu einem Zeitpunkt.

• Vorteil: Relativ einfach umzusetzen und zu verstehen.
• Nachteil: Hoher Speicherbedarf. Änderungen innerhalb einer Periode oder detaillierte Änderungen an einzelnen Datenpunkten sind oft nicht nachvollziehbar (man sieht nur Anfangs- und Endzustand).

3.2 Time-series basierte Datenhaltung

Jede Änderung an einem Datenpunkt (z.B. dem NAV eines Assets, dem Status eines Calls) wird mit einem Zeitstempel gespeichert. Es wird nicht der ganze Datensatz neu gespeichert, sondern nur die Änderung und der Zeitpunkt der Änderung.

• Vorteil: Vollständige historische Rekonstruktion der Datenentwicklung. Granulare Nachvollziehbarkeit jeder Änderung. Geringerer Speicherbedarf als Full-Snapshots (je nach Änderungsfrequenz).
• Nachteil: Komplexere Datenmodelle und Abfragen für Reporting und Analysen. Erfordert ausgefeilte Systemlogik.

3.3 Änderungsprotokollierung (Audit Trail)

Zusätzlich oder als Teil der Time-series-Datenhaltung werden Metadaten zu Änderungen protokolliert: Welcher Benutzer hat wann welche Daten geändert, warum (z.B. Fehlerkorrektur, nachträgliche Datenlieferung) und welche Werte wurden geändert (alt vs. neu). Dieses Protokoll ist der Kern des Audit Trails.

• Vorteil: Dokumentiert den Prozess der Datenänderung für Audit- und Compliance-Zwecke. Ermöglicht die Analyse der Datenqualitätsprozesse.
• Nachteil: Zeigt nicht zwangsläufig den vollständigen Datenzustand zu einem Zeitpunkt, sondern konzentriert sich auf die Transaktionen der Änderung selbst.

4. Systemlandschaften im Vergleich

Die Fähigkeit zur robusten Versionierung variiert stark je nach Systemtyp und Architektur:

• Standard Fondsbuchhaltungs-/Fund Admin Systeme (IBOR/ABOR): Moderne Systeme bieten oft Time-series-Datenbanken und detaillierte Audit-Trails für finanzielle und transaktionale Daten (NAVs, Cashflows, Holdings). Die Konfiguration kann jedoch komplex sein. Für GP- oder LP-spezifische Daten jenseits der reinen Buchhaltung (z.B. individuelle Vertragsdetails, Kommunikationshistorie) können die Versionierungsfunktionen eingeschränkter sein. Ältere Systeme unterstützen Versionierung oft nur rudimentär (z.B. über manuelle Snapshots oder Excel-Exporte).
• Reporting Engines und BI-Tools: Diese Systeme beziehen ihre Daten typischerweise aus einem DWH oder direkt aus Quellsystemen. Sie versionieren in der Regel nicht die Rohdaten selbst, sondern den Reporting-Datenstand zu einem bestimmten Zeitpunkt oder die Metadaten des Reports. Sie können jedoch auf Time-series-Daten in der zugrunde liegenden Datenquelle zugreifen und Änderungen im Reporting-Layout versionieren.
• Spezialisierte Datenplattformen (Data Lake/DWH/EDM): Diese Systeme sind ideal für die Speicherung versionierter Daten. Sie können Time-series-Daten aus verschiedenen Quellsystemen integrieren, Historisierung aufbauen und über einen separaten Audit-Layer Änderungen protokollieren. Sie bieten hohe Flexibilität, erfordern aber auch einen höheren Integrations- und Entwicklungsaufwand.
• Workflow- oder CLM-Systeme: Können den Status von Prozessen oder Vertragsdetails versionieren, sind aber selten für die Versionierung grosser Mengen an Finanz- oder Performancedaten ausgelegt. Ihr Fokus liegt auf der Versionierung von Dokumenten oder Prozessschritten.

Auch bei der Nutzung von Cloud-basierten Systemen ist die Versionierungsstrategie zu prüfen. Während Cloud-Speicher oft automatische Versionierung bieten, muss die Anwendungslogik sicherstellen, dass die Finanzdaten korrekt historisiert und über den Anwendungskontext nachvollziehbar bleiben.

Die Interaktion zwischen IBOR, ABOR, Reporting-Plattformen und ggf. einem zentralen DWH/EDM erfordert eine klare Versionierungsstrategie über alle Systeme hinweg. Daten müssen entweder bereits in den Quellsystemen versioniert sein und konsistent integriert werden, oder die Versionierung muss auf einer zentralen Datenplattform erfolgen, bevor die Daten für das Reporting genutzt werden.

5. Use Cases und Beispiele

Versionierung ist in Private Markets in verschiedenen Szenarien relevant:

• Korrektur von NAVs oder Bewertungen: Wenn ein Fehler im NAV oder einer zugrunde liegenden Bewertung erkannt wird, muss der korrigierte Wert im System erfasst werden. Die alte, fehlerhafte Version muss für die Nachvollziehbarkeit erhalten bleiben. Dies ist besonders wichtig, wenn Reports bereits auf Basis des fehlerhaften Werts erstellt und versendet wurden.
• Nachträgliche Datenlieferungen: Z.B. wenn ESG-Daten für eine vergangene Periode nachträglich geliefert oder korrigiert werden. Die Auswirkungen auf ESG-KPIs und Reports für diese Periode müssen nachvollziehbar sein.
• Änderungen in Cashflows oder Commitments: Korrekturen bei Kapitalabrufen oder Ausschüttungen, die nach der ursprünglichen Meldung durch den GP erfolgen.
• Reporting-Disparitäten: Wenn festgestellt wird, dass unterschiedliche Reportversionen oder Systeme voneinander abweichende Ergebnisse liefern, muss die Ursache über den Audit Trail und die Datenversionierung nachvollzogen werden können.

Beispielfall: Nachträgliche Fehlerkorrektur bei bereits versandtem Report

Ein Quartalsreport wird am 5. Februar an Investoren versendet, basierend auf dem NAV mit Stichtag 31. Dezember. Zwei Wochen später wird festgestellt, dass ein Bewertungsfehler im NAV des Vorquartals (30. September) enthalten war, der sich auf den NAV vom 31. Dezember auswirkt. Dieser Fehler wird im System korrigiert. In der Zwischenzeit könnten sich auch ESG-Daten sowie IRR-Berechnungen für andere Beteiligungen (basierend auf neueren Cashflows oder Bewertungen nach dem 31. Dezember) verändert haben.

Herausforderung: Wie lässt sich die Berichtigung des NAV vom 31. Dezember transparent kommunizieren, ohne die übrigen, zwischenzeitlich aktualisierten Datenstände (die nur das neue Quartal betreffen sollten) zu vermischen oder den Empfänger zu verwirren? Die LP-Report-Version vom 5. Februar basiert auf dem alten NAV, eine neue Version auf dem korrigierten NAV muss erstellt und versendet werden.

Lösungsansatz durch Versionierung:

• Das System erlaubt die Korrektur des NAV vom 30. September und 31. Dezember, wobei die alten Werte im Time-series-Ledger oder im Änderungsprotokoll erhalten bleiben. Der Grund der Änderung wird dokumentiert („Fehlerkorrektur Bewertung“).
• Eine neue Version des Reports (z.B. „Report Q4 202X, Version 2 (korrigiert)“) wird erstellt. Diese Version basiert auf dem korrigierten NAV vom 31. Dezember, aber auf dem Datenstand des 5. Februar für alle anderen Daten, die nicht vom NAV-Fehler betroffen sind (falls gewünscht).
• Der Report wird als „Berichtigungsfassung“ an die Investoren versendet, mit einem klaren Hinweis auf die vorgenommene Änderung und den Verweis auf die ursprüngliche Report-Version.
• Alle Schritte – von der NAV-Korrektur über die Report-Neugenerierung bis zum Versand – sind im Audit-Trail des Systems dokumentiert.
• In digitalen Portalen können ggf. beide Report-Versionen verfügbar gemacht werden, eventuell mit Funktionen, um Differenzen zwischen den Versionen sichtbar zu machen.

Dieses Beispiel zeigt, wie Versionierung und transparente Prozesse notwendig sind, um Vertrauen in die Berichterstattung zu erhalten, insbesondere bei nachträglichen Korrekturen.

6. Best Practices und Strategien

Für eine robuste Versionierung im Private Markets Reporting sind folgende Strategien und Best Practices empfehlenswert:

• Einführung eines systemweiten Änderungsprotokolls: Implementieren Sie ein zentrales Audit-Trail-System oder stellen Sie sicher, dass alle relevanten Quellsysteme (IBOR, ABOR, DWH) Änderungen lückenlos protokollieren – auch über APIs hinweg.
• Time-series basierte Datenhaltung forcieren: Wo immer möglich, setzen Sie auf Datenmodelle, die Änderungen als Zeitreihen speichern, um eine detaillierte historische Rekonstruktion zu ermöglichen.
• Klare Daten-Governance: Definieren Sie Verantwortlichkeiten für die Datenpflege und -qualität. Klare Regeln für Korrekturen und deren Dokumentation sind essenziell.
• Harmonisierung von Schnittstellenversionen: Stellen Sie sicher, dass Datenschnittstellen (APIs, Feeds) versionskontrolliert sind und die Herkunft und Version der übertragenen Daten klar identifiziert werden kann.
• Klare Rollen und Berechtigungen: Definieren Sie, wer welche Daten ändern darf und wer berechtigt ist, neue Report-Versionen freizugeben.
• Zusammenarbeit mit Dienstleistern: Arbeiten Sie eng mit Ihren Fund Administratoren und Technologieanbietern zusammen, um sicherzustellen, dass deren Systeme Ihre Versionierungsanforderungen unterstützen und Daten sauber historisieren.
• Implementierung resilienter Reporting-Prozesse: Bauen Sie Prozesse und Systeme auf, die die Anforderungen an IT-Betriebssicherheit und Datenintegrität gem. DORA-Vorgaben erfüllen. Versionierung ist hier ein Schlüsselelement.
• Validierung versionierter Datenstände: Implementieren Sie Prozesse, um die Konsistenz verschiedener Datenversionen und Reportversionen zu prüfen.

7. Fazit: Zwischen regulatorischer Pflicht und technologischer Realität

Die Versionierung von Reportdaten in Private Markets ist kein „Nice-to-have“, sondern essenziell für regulatorische Konformität, operative Effizienz und Vertrauen der Investoren. Viele Systeme stoßen dabei an Grenzen – gefragt sind flexible Datenarchitekturen, integrierte Audit-Trails und ein klares Governance-Modell. Die Notwendigkeit, Daten korrigieren und ergänzen zu können, ohne die Historie zu verlieren, ist eine Kernanforderung in illiquiden Märkten.

Wer Versionierung strategisch denkt, sichert sich nicht nur Compliance-Vorteile (z.B. gem. AIFMD II, DORA), sondern auch ein Plus an Transparenz und Steuerungsfähigkeit. Eine robuste Versionierungsstrategie, die über die gesamte Systemlandschaft (IBOR, ABOR, DWH, Reporting-Plattformen) hinweg greift und von einer klaren Daten-Governance unterstützt wird, ist der Schlüssel.

7.1 Recherchequellen & Literatur

• Richtlinie (EU) 2024/927 (AIFMD II)
• Verordnung (EU) 2022/2554 (DORA)
• Verordnung (EU) 2019/2088 (SFDR)
• Verordnung (EU) 2020/852 (EU-Taxonomie)
• Fachartikel und Studien zu Datenversionierung und Audit Trails in Finanzsystemen
• Publikationen von Technologieanbietern und Beratungsfirmen zu Datenmanagement und Reporting
• Branchenstandards für Daten und Reporting (z.B. ILPA)