Die Deregulierung des deutschen Versicherungsmarktes hat zu neuen aufsichtsrechtlichen Anforderungen geführt. Einen Überblick zu behalten, ist bei der Vielzahl von Forderungen nicht immer leicht. Daher ist es umso wichtiger, die Komplexität dieser Anforderungen zu verstehen, um Kunden bei der Auswahl der Anforderungen gezielt zu unterstützen und die Einhaltung von neuen Regeln und Vorschriften zu gewährleisten.
mgm consulting partners setzt dabei auf die Kombination von umfangreichen Fachwissen und langjähriger Erfahrung in der Versicherungsbranche. Wir sind spezialisiert auf eine gründliche Analyse, die Konzeption und die Implementierung von Datenmodellen, die auf die speziellen Bedürfnisse von Versicherungsunternehmen zugeschnitten sind. So lassen sich robuste und maßgeschneiderte Datenmodelle entwickeln, die die Effizienz und Effektivität von Unternehmen optimieren.
Data Analytics – Mit guter Beratung nichts dem Zufall überlassen
1. Business Intelligence Assessment nutzen
Der Einsatz von Business Intelligence (BI) Assessment gibt Einblicke in den aktuellen Status der dispositiven Landschaft von Unternehmen. Die Beurteilung ermöglicht es, die bestehende Dateninfrastruktur umfassend zu bewerten, Stärken und Schwächen zu identifizieren und Handlungsempfehlungen aufzuzeigen.
2. Architektur identifizieren und aufbauen
Um ein stabiles und zuverlässiges Data Warehouse aufzubauen, sind eine konsistente Schichtenarchitektur und die Implementierung von verbindlichen Rahmenkonzepten unerlässlich. Diese grundlegenden Elemente gewährleisten die Integrität, Skalierbarkeit und Langlebigkeit von Data-Warehouse-Infrastruktur. Beim Abgleich der aktuellen Infrastruktur mit der Zielarchitektur werden potenzielle Ineffizienzen oder Mängel aufgedeckt. Erprobte Vorlagen und Modelle sichern dabei Stabilität und Nachhaltigkeit.
3. Data Warehouse-Projekte umsetzen
Wichtig bei der Umsetzung ist die begleitende Beratung über alle Projektphasen hinweg – von der fachlichen Anforderungsanalyse über die Spezifikation der Datenflüsse bis zur Produktivsetzung. So wird garantiert, dass Projekte reibungslos laufen und das volle Potenzial der Daten ausschöpft wird.
4. Daten modellieren
Datenmodelle müssen methodensicher und stabil sein – und sich für alle Schichten des Data Warehouses anwenden lassen. Erfahrene Berater:innen verfügen über umfangreiche Kenntnisse in der Nutzung gängigeethoden und Tools, um flexible Datenmodelle zu entwickeln. So wird sichergestellt, dass das Data Warehouse auch zukünftigen Änderungen gewachsen ist.
5. Muster analysieren
Von unstrukturierten Massendaten zur strategischen Entscheidungsfindung: Mit modernen Verfahren und Technologien lassen sich Muster finden und zielsichere Vorhersagen treffen, die als Grundlage für strategische Entscheidungen dienen – damit das volle Daten-Potenzial ausgeschöpft wird.
6. Governance implementieren
Jetzt gilt es, eine auf Unternehmen abgestimmte Data Governance als aufbau- und ablauforganisatorischen Rahmen für alle Datenflüsse im Unternehmen einzusetzen – auch über das Data Warehouse hinaus. Durch die Festlegung klarer Richtlinien, Rollen und Verantwortlichkeiten wird die Datenintegrität, -konsistenz und -konformität im gesamten Unternehmen sichergestellt. Dieser Ansatz garantiert eine Übereinstimmung der Data Governance mit den Geschäftszielen und fördert eine Kultur des verantwortungsvollen Datenmanagements.
7. Datenschutz sicherstellen
Sicherheit und Vertrauen sind die Basis im Umgang mit Kundendaten sowie bei der Einhaltung von individuellen Anforderungen. Sensible Informationen müssen unbedingt geschützt werden, daher ist eine umfassende Analyse der Vorgaben unabdingbar. Prozesse und IT-Systeme müssen dementsprechend angepasst werden.
Wir von mgm consulting partners stehen Ihnen mit unserer Expertise und Erfahrung zur Seite, um Sie in diesem anspruchsvollen Prozess zu unterstützen.
