Hohe Anpassungsfähigkeit der Entscheidungsunterstützung in Versicherungen trotz regulatorischer Anforderungen

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1 Hohe Anpassungsfähigkeit der Entscheidungsunterstützung in Versicherungen trotz regulatorischer Anforderungen Dr. Sebastian Olbrich Markus Weber Oliver Schwenteck

2 Einleitung / Motivation Spannungsfeld Agile IS & BI Definition Agilität Grundannahmen dispositiver Informationssysteme Integrationskonzepte Anforderungen an die Versicherungswirtschaft Integration externer und interner Berichtswege Zunehmend Anforderungen außerhalb der Unternehmung (Regulatoren, Compliance,...) Zunehmende Reaktion auf Marktentwicklungen Wertbeitrag der BI zur Entscheidungsunterstützung in Versicherungswirtschaft Praxisbeispiel der Gothaer: Ausprägung von Agilität in Versicherungen Wie wirken sich Anforderungen der Regulatoren aus? Was ist wirklich Neu bzgl. der aktuellen zahlreichen Anforderungen BI? Wie ist die Gothaer mit den Anforderungen umgegangen? Welche Auswirkungen haben die regulatorischen Anforderungen auf die Reife des Gesamtsystems?

3 Agenda 1 Einleitung / Motivation 2 Agile Informationssystem und Business Intelligence 3 Anforderungen an die Versicherungswirtschaft 4 Fallbeispiel: Erfahrungen der Gothaer 5 Ausblick

4 Agilität von Informationssystemen Vorüberlegungen

5 Agile Informationssystem und Business Intelligence (Knabke/Olbrich 2012 Herleitung aus >100 Artikeln) Ausprägung für Gothaer

6 Hypothesenmodell für agile BI (aktuelle Forschungsfragen) BI / EDW Zeitliche Abhängigkeit Nicht-Volatilität Integration Themenorientierung 1 2 Agilität Änderungsverhalten Zeitliche Abfolge Wahrgenommener Kundennutzen Prozess Modell Einflüsse Technologien Vorgehen Kultur Regulatoren. Zu 1): Überraschender Weise kein Widerspruch von EDW und Agilität Zu 2): Studienergebnisse (Olbrich, Knabke 2013) bedürfen näherer Untersuchung Positiver Effekt der In-Memory-Technologie (leicht) positiver Effekt des Vorgehensmodells (Agil vs. Wasserfall) Regulatoren haben neutralen / leicht positiven Einfluss

7 Ergebnisse / Details PLS Korrelationsmatrix: Variablen Subject-OrientationIntegration Time-VarianceNon-VolatilityChange Behavior Perceived Customer ValueTime Process Model Environment Subject-Orientation 1,000 0,239 0,340 0,086 0,172 0,239 0,192 0,562 0,311-0,078 Integration 0,239 1,000 0,397 0,480 0,129 0,483 0,256 0,262 0,473-0,003 Time-Variance 0,340 0,397 1,000 0,207 0,039 0,160 0,071 0,258 0,088 0,127 Non-Volatility 0,086 0,480 0,207 1,000 0,116 0,103-0,039-0,261 0,204 0,272 Change Behavior 0,172 0,129 0,039 0,116 1,000 0,474 0,273 0,480 0,031-0,106 Perceived Customer Value 0,239 0,483 0,160 0,103 0,474 1,000 0,251 0,483 0,346 0,001 Time 0,192 0,256 0,071-0,039 0,273 0,251 1,000 0,392 0,621-0,241 Process 0,562 0,262 0,258-0,261 0,480 0,483 0,392 1,000 0,349-0,209 Model 0,311 0,473 0,088 0,204 0,031 0,346 0,621 0,349 1,000-0,023 Environment -0,078-0,003 0,127 0,272-0,106 0,001-0,241-0,209-0,023 1,000 PLS mit Technology und Approach (jeweils separat) Subject-Orientation Integration Time-Variance Non-Volatility ohne Technology Approach ohne Technology Approach ohne Technology Approach ohne Technology Approach Change Behavior 0,172 0,251 0,288 0,129 0,104 0,124 0,039 0,052 0,056 0,116 0,206 0,217 Perceived Customer Value 0,239 0,277 0,280 0,483 0,326 0,352 0,160 0,170 0,180 0,103 0,162 0,116 Time 0,192 0,262 0,304 0,256 0,182 0,234 0,071 0,092 0,098-0,039-0,050-0,050 Process 0,562 0,586 0,655 0,262 0,141 0,180 0,258 0,245 0,273-0,261-0,218-0,217 Model 0,311 0,300 0,323 0,473 0,244 0,294 0,088 0,080 0,087 0,204 0,268 0,237 Environment -0,078-0,059-0,065-0,003-0,002-0,002 0,127 0,085 0,086 0,272 0,228 0,173 N=53, Entscheider auf BI-Umfeld

8 Agenda 1 Einleitung / Motivation 2 Agile Informationssystem und Business Intelligence 3 Anforderungen an die Versicherungswirtschaft 4 Fallbeispiel: Erfahrungen der Gothaer 5 Ausblick

9 Unternehmensvorstellung Unternehmensgründung 2. Juli 1820 in Gotha Bruttobeitragseinnahmen 4.050,3 Mio. Euro Kapitalanlagen ,0 Mio. Euro Eigenkapital 1.178,4 Mio. Euro Ergebnis nach Steuern 85,1 Mio. Euro Mitglieder > 3,5 Mio. Mitarbeiter Marken Quelle: Geschäftsbericht Gothaer Konzern 2011

10 Besondere Anforderungen an die Versicherungswirtschaft Integrationsgrad und Komplexität nehmen zu SEPA Solvency II IFRS IV BAFIN Datenschutz im Kontext von CRM & Social Analytics Multikanal Strategie BiPRO

11 Solvency II: Business Intelligence ist das Fundament für verschärfte Anforderungen an das Berichtswesen Solvency Financial Condition Report (SFCR) Report-to-Supervisor (RTS) Solvency Berichtsvorlagen Berichtsfrequenz Jährlich Jährlich Jährlich Quartärlich Berichtszeitpunkt 3-4 Monate nach GJ Ende 3-4 Monate nach GJ Ende 3-4 Monate nach GJ Ende 3-4 Wochen nach Q- Ende Berichtsformat Vorgabe von CEIOPS Vorgabe von CEIOPS Vorlage von CEIOPS Zustimmungserfordernis Vorstand Ja Ja Ja Quelle: Process of Reporting, CEIOPS, CP 58, S. 121

12 Die Reduktion Latenzzeiten muss ein wesentlicher Beitrag von Business Intelligence sein! Latenzzeit

13 Agenda 1 Einleitung / Motivation 2 Agile Informationssystem und Business Intelligence 3 Anforderungen an die Versicherungswirtschaft 4 Fallbeispiel: Erfahrungen der Gothaer 5 Ausblick

14 Agilität: Instanziierung bei der Gothaer - Ein konkretes Beispiel im Kontext der Datenarchitektur - Performance Useability Acceptance time to market eff. develm. compliance ETL Business Analysis & Design Front End Design Processes Datamodels (Core, Marts) Auswirkung Hebelwirkung der Entwicklungsartefakte Beschluss Wegen der hohen Kritikalität auf den Projekterfolg richtet die Gothaer Ihre Datenarchitektur neu aus

15 Probleme im Core Warehouse: Design im BIG-Bang Ansatz, häufiges Re-Engineering, Re-Loads, kein ROI sehr kleiner Projektscope initiiert großen Aufwand Partner Vertrag Fachbereich wartet und wartet Mart Enterprise Warehouse kleines Fachprojekt Datenmodell Entwicklungspfad zu lang aber notwendig im EDW! Leistungen

16 Beispiel aus CRM Analytics Projekt: Integration von drei Quellsystemen (Vertragsbestandsysteme) in ein Core Modell Anwendung agiler Prinzipien auch im CORE Design: Iterativ-inkrementelle Entwicklung Konzenration auf Projektscope bzw. auf Sprint Priorisierung Partner Vertrag Fachbereich wartet und wartet Mart Enterprise Warehouse kleines Fachprojekt einmalig pro Domäne Business Modell Chefentwickler Bebauungs -plan Leistungen

17 Anwendung agiler Prinzipien auch im CORE Design: Iterativ-inkrementelle Entwicklung Die Gothaer richtet Ihre BI Schichtenarchitektur neu aus Layer 1: Staging Area (volatile) wie bisher Layer 2: Raw Data Vault Datenarchitektur neu: Bisher nur ein Core Layer Layer 3: Business Vault neu: Zentralisierte Business Rules wo sinnvoll und notwendig, bisher L2 Layer 4: Data Mart Schicht wie bisher Die (raw) Data Vault Datenarchitektur unterstützt die iterativ-inkrementelle Entwicklung des Core Warehouse durch: A) Das Prinzip der Dekomposition lose Kopplung von Business Keys, historisiertem Kontext sowie Relationen, Functional Areas und Quellsystem Domänen B) Die rein technische Integration fachliche Interpretation erst im Data Mart! 100% INSERTs (technisch möglich, jedoch keine Empfehlung) 100% Integration der Daten no matter how bad! (no cleansing, no defaulting, no transformation) 100% Nachvollziehbarkeit 100% Compliance Unanfällig gegenüber Re-Engneering, d.h. Datenmodell flexibel ohne größere Impacts erweiterbar

18 Neuausrichtung der Business Intelligence - Neue Standards bzgl. Datenmodellierung - Bei Bedarf Rückbau Datenfluss QS 1 3. Consol. Area ( business vault ) Business Rules DM 1 DM 2 Business Rules QS 2 ETL 2. Data Vault ( raw Data Vault ) ETL DM 3 Business Rules QS 3 1. Staging Area DM 4 DM 5 Business Rules Quellsys Enterprise Data Warehouse Data Marts Meta Data Management

19 Neuausrichtung der BI Datenarchitektur - Zusammenfassung - Wodurch ergibt sich nun eine verbesserte Agilität? Paradigmen-Wechsel: Es gibt keine Single-Version-of-Truth - denn: Was ist die Wahrheit? Welche Daten sind wahr? Wann sind diese Daten wahr? Seit wann sind diese nicht mehr wahr? Ist die Wahrheit objektiv oder subjektiv? Wie können historische Daten auf Wahrheit geprüft werden? Trennung von technischer und fachlicher Integration ( raw Data Vault vs. Business Vault ) Die technisch integrierende Schicht gewährleistet eine schnelle Integration, Beladung und Auditierbarkeit zu jeder Zeit Konsistente und stabile Basis für alle darüberlegenden Schichten raw Data Vault liefert eine Single-Version-of-facts : Loading 100% of data all the time - no matter how bad! No Cleansing! No Defaulting! No Transformations! 100% INSERTs (if desired) 100% Nachvollziehbarkeit 100% Compliance Unanfällig gegenüber Re-Engneering Datenmodell flexibel ohne Impacts erweiterbar Systematisches Modellierungsparadigma: Klare Vorgaben für Entwickler, schnelle Einarbeitung, hohes Potenzial zur Automatisierung schnelleres time-to-market Business Vault : Agreed-Enterprise-View : Unternehmensweit benötigte & abgestimmte Geschäftsregeln werden zentral implementiert. Diese haben keinen Einfluß auf die technische Integration im raw Data Vault Erwartete Auswirkungen Reduktion der Anfälligkeit des Core-Layers gegenüber Re-Engineering, von Re-Loads des raw Data Vaults, Kettenreaktionen bei Modelländerungen Reduktion von Entwicklungszeit, Wartungs-/Betriebsaufwände, Beladungszeit

20 Agenda 1 Einleitung / Motivation 2 Agile Informationssystem und Business Intelligence 3 Anforderungen an die Versicherungswirtschaft 4 Fallbeispiel: Erfahrungen der Gothaer 5 Ausblick

21 Erklärungsansatz über das BI Maturity Model Stage Prenatal Infant Child Teenager Adult Sage Daten Konsolidierung ist ausgeprägt Hohe semantische Übereinstimmung Performance Monitoring Tagesaktualität Governance ist etabliert (Fachbereich & IT) Business Value Stage Prenatal Infant Child Teenager Adult Sage Executive Perception "Cost Center" "Inform Executives" "Empower Knowledge Workers" "Monitor Business Processes" "Drive the Business" "Drive the Market" Structure Mgmt Reports Spreadmarts Data Marts Data Warehouses Enterprise DW BI Services Scope System Individual Department Division Enterprise Inter-Enterprise Quelle: Eckerson, W.: Gauge Your Data Warehousing Maturity, 2004

22 CHASM Herausforderungen und Antworten im Kontext regulatorischer Anforderungen am Beispiel von Solvency II Metriken müssen zum Zwecke eines zeitlich begrenzten Konsolidierungprozesses aufeinander abgestimmt sein Glossar, Metadaten Metriken Abgestimmte Durchdringung im Unternehmen Regulartorische Anforderungen gelten für den konzern und Sparten gleichermaßen keine Ausnahmen CHASM Etablierung von Gremien: Portfolio und Release management, Power User, Marketing & Kommunikation BI Portfolio Report Chaos Architektur ist nicht flexibel Architektur muss flexibel und anpassungsfähig sein klares Zielbild, modularer Aufbau, Skalierbar

23 Regulatorische Anforderungen sind nicht nur Last sondern gleichzeitig Chance BI nach vorne zu bringen! Regulatorische Anforderungen sind ein möglicher Hebel, den BI Reifegrad voranzutreiben Regulatoren Reifegrad Die Qualität der Anforderungen ist nicht neu jedoch deren Schärfe Regulatorische Anforderungen sind somit ein geeignetes Instrument a) einen höheren Reifegrad und damit b) Anforderungen an Agilität (durch hohen Reifegrad) durchzusetzen! Aufmerksamkeit des Top-Managements ist garantiert!

24 Agenda 1 Einleitung / Motivation 2 Agile Informationssystem und Business Intelligence 3 Anforderungen an die Versicherungswirtschaft 4 Fallbeispiel: Erfahrungen der Gothaer 5 Ausblick

25 Für weitere Fragen Dr. Sebastian Olbrich Mercator School of Management (MSM), Universität Duisburg- Essen, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Business Intelligence Markus Weber Gothaer Systems GmbH, Gothaer Allee 3, Köln Oliver Schwenteck Gothaer Systems GmbH, Gothaer Allee 3, Köln

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