PROJEKTZIEL: EIN NEUES ERP-SYSTEM VON DER BESTANDSFÜHRUNG BIS ZUM DWH
Die Welt der Versicherungen steht vor Herausforderungen wie erhöhtem Wettbewerbsdruck, intensivem Kostendruck, voranschreitender DigitalisierungWas bedeutet Digitalisierung?Digitalisierung ist im Allgemeinen die Umformung von analogen… und verschärften Regulierungen. In diesem anspruchsvollen Umfeld hat einer unserer Kunden aus der Versicherungsbranche ein umfassendes Digitalisierungsprogramm aufgesetzt. Um den aktuellen Herausforderungen zu begegnen, setzt unser Kunde aus der Lebensversicherungssparte auf die Einführung der msg.Insurance Suite als end-to-end-integrierte Lösungsplattform. Die Suite besteht aus mehreren Standardsoftwaremodulen, die einzeln oder in beliebiger Kombination verwendet und in die IT-Landschaft integriert werden können.
Parallel zur erfolgreichen Einführung der msg.Insurance Suite soll die Fülle der Daten aus den Anwendungen für umfassende Analysen nutzbar gemacht werden. Dies erweist sich jedoch als aufwendiger als gedacht, weil die Daten jeweils nach einer Modul-eigenen Logik abgelegt werden und zusätzliche Komplexität durch Customizing entsteht. Daher ist die Entwicklung einer Schnittstelle zur Anbindung an das Datawarehouse (DWH) essenziell wichtig. Diese Schnittstelle ermöglicht es, die Daten effizient zu extrahieren, zu transformieren und einheitlich integriert in das DWH zu laden. Ohne die Implementierung einer stabilen Schnittstelle hin zu einem Abfrage-optimierten Speichermodell für die Entscheidungsunterstützung müssten Änderungen durch den Hersteller msg oder das Implementierungs-Team der Insurance-Suite stets synchron im DWH nachgezogen werden. Die Schnittstelle entkoppelt beide Systemwelten und kann konzeptionell als Vertrag zur koordinierten Datenversorgung verstanden werden. Sollten neben dem DWH weitere Empfängersysteme Daten aus der msg.Insurance Suite benötigen, können diese ebenfalls auf die Schnittstelle zugreifen.
Das anzubindende DWH eröffnet die Möglichkeit, wertvolle Erkenntnisse für strategische Entscheidungen zu sammeln und damit datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Auf der einen Seite bieten Standardreports einen konsistenten Überblick über wichtige Kennzahlen und auf der anderen Seite ermöglicht Self-Service Analytics den Benutzern, individuelle Analysen durchzuführen. Ergänzend dazu liefern Data Marts spezialisierte Datenansichten für bestimmte Geschäftsbereiche, wie z.B. Vertrieb, Bestand oder Marketing, auf denen mit beliebigen Werkzeugen inkl. KI gearbeitet werden kann.
Die Erfolgsformel – Schlüsselfaktoren für eine erfolgreiche DWH-Anbindung
Der Aufbau eines DWH erfordert nicht nur ein tiefes Verständnis für Analytics, sondern insbesondere auch für das Quellsystem, die darin abgebildeten Prozesse und die Art, wie die Prozessdaten abgelegt werden. Nur mit diesem Wissen kann sichergestellt werden, dass die Daten nahtlos verarbeitet werden. Mit den nachfolgenden Schlüsselfaktoren wurde in unserem Kundenprojekt eine erfolgreiche DWH-Anbindung erreicht:
1. Umfassende branchenspezifische Analyse der Anforderungen
Es ist entscheidend, die spezifischen Anforderungen und die Fachsprache der Versicherungsbranche genau zu verstehen. Was ist das Ziel der Auswertungen? Welche Daten sollen integriert werden? Welche Art von Analysen sollen durchgeführt werden? Diese Fragen bilden die Grundlage für den gesamten Integrationsprozess.
2. Verständnis für das komplexe Datenmodell
Jedes einzelne msg Softwaremodul besitzt ein eigenes Datenmodell mit unterschiedlicher Logik und Aufbau, wobei teilweise Daten mehrfach verwendet werden, teilweise auch in parallelen Kopien gehalten werden. Für die DWH-Anbindung ist es essenziell, dass die Nutzung der Daten trotz der Modularität effizient und wo nötig integriert erfolgt. Das Datenmodell soll die Anforderungen der Fachbereiche widerspiegeln und gleichzeitig im Hinblick auf die Konsistenz und Performance optimiert sein. Alle Daten dürfen nur einmal zu einem definierten Zeitpunkt abgezogen werden und Datenkopien müssen integriert und synchronisiert werden. Dabei ist die modulspezifische Stichtagslogik zu beachten, die sich besonders bei Bestandsbetrachtungen bemerkbar macht. Sorgfalt und Genauigkeit bei der Datenaufbereitung ermöglichen dann sogar die in den Daten angelegten Historieninformationen für Zeitreisen durch die Bestandsentwicklung zu nutzen.
3. Datenintegration und Schnittstellen-Design
Es muss sichergestellt werden, dass die Daten aus der msg.Insurance Suite korrekt und eindeutig übergeben werden können. Die Konzeption und Implementierung einer effizienten Schnittstelle sind daher entscheidend und tragen direkt zur Datenqualität und Integrationsfähigkeit des Systems bei. Komplexität im Datenmodell des Quellsystems kann bei Bedarf mit Hilfe der Eigenentwicklung direkt über den Aufbau der Schnittstelle aufgelöst und vereinfacht werden.
4. Transparente Kommunikation und Zusammenarbeit
Eine erfolgreiche Integration erfordert eine enge und agile Zusammenarbeit zwischen den Teams aus IT und Fachbereich, die für die msg.Insurance Suite und das Datawarehouse verantwortlich sind. Klare Kommunikation minimiert Missverständnisse und trägt dazu bei, ein gegenseitiges Vertrauen und ein gemeinsames Verständnis für die Projektziele zu schaffen.
5. Testing und Qualitätsmanagement
Ein erfolgreiches DWH-Projekt erfordert qualitativ hochwertige, konsistente und aktuelle Daten. Lückenlose End-to-End-Tests, die sämtliche Schritte von der Datenerfassung im Quellsystem über die Schnittstelle bis hin zu den fachlichen DWH-Auswertungen abdecken, haben sich als äußerst effektiv erwiesen. Durch umfassende Tests der fachlich relevanten Datenkonstellationen können mögliche Datenqualitätsprobleme frühzeitig erkannt und behoben werden, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten sicherzustellen. Testing und Qualitätsmanagement tragen dazu bei, dass das DWH den Geschäftsanforderungen entspricht und einen echten Mehrwert für das Unternehmen bietet. Dabei werden die Tests wiederholbar und automatisierbar angelegt, sodass auch nach dem Rollout im laufenden Betrieb die Datenqualität stets gemessen und gesichert werden kann.
6. Sicherheit und Datenschutz
Im DWH als Single Point of Truth ist Datenschutz von entscheidender Bedeutung, da auch sensible und schützenswerte Daten gespeichert werden. Die Daten müssen durch Maßnahmen wie Berechtigungskonzepte, Verschlüsselung oder Anonymisierung/Pseudonymisierung geschützt werden, um die Vertraulichkeit, Integrität, Compliance und Verlässlichkeit der Daten zu gewährleisten.
Thorsten Stefanski
Bereichsleitung
Analytics & Insights
thorsten.stefanski@isr.de
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