Data Warehousing bei der VGH

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Richard Simen
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1 Data Warehousing bei der VGH. TDWI-Anwenderkonferenz. November 00 in Hannover Markus Fricke Projektleiter Data Warehouse VGH Unternehmenscontrolling Agenda..00 Seite

2 Grundstruktur der VGH Vier Unternehmen - Landschaftliche Brandkasse Hannover (gegr. 70) - Provinzial Lebensversicherung Hannover (gegr. 98) - Provinzial Krankenversicherung Hannover AG (00) - Provinzial Pensionskasse Hannover AG (00) Status Brandkasse + Provinzial: öffentlich-rechtlich Kooperation -Finanzgruppe Marktführer im niedersächsischen Geschäftsgebiet Dichtes Servicenetz -.00 Mitarbeiter in Direktion, Regionaldirektionen und Vertretungen - Vertrieb mit 667 hauptberuflichen Vertretungen und 0 Sparkassen..00 Seite Data Warehouse entwickelt für vier Versicherungen IT-Dienstleister:..00 Seite

Kooperation -Finanzgruppe Marktführer im niedersächsischen Geschäftsgebiet Dichtes Servicenetz -.

3 Agenda..00 Seite Projektziele Hauptziel des Projekts Ablösung des Altsystems durch ein effizienteres Statistiksystem Einzelziele Trennung der Statistikwelt vom Großrechner Reduzierung des Programmieraufwands Vereinfachung übergreifender Auswertungen Verbesserte Informationsbereitstellung..00 Seite 6

durch ein effizienteres Statistiksystem Einzelziele Trennung der

4 Projektstufen Projektstart Prototyp Juli 00 Kraftfahrt: Januar 00 Basisdesign Produktionsstart Kraftfahrt: April 00 Produktionsstart Sach, Vertrieb und Schaden: Juli 00 Kraftfahrtsystem Nutzung Konzeption Entwicklung Nutzung Betrieb (ivv) Aufbau Betrieb Betrieb für Kraftfahrt Sach-Breitengeschäft Provisionssystem Schadensystem (HUKR) Betrieb vier Bereiche /00 /00 /00 / Seite 7 Lessons learned: Projektteam als Erfolgsfaktor Projektteam Controller als Anwender und Entwickler Integration von zwei externen Beratern in das Projektteam Teamwork unmittelbare Zusammenarbeit von allen Beteiligten Aufbau von hybridem Wissen über Fachlichkeit und Technik Unterstützung ivv Betrieb der Hardware und Systemsoftware Datenbankadministration Unterstützung und Beratung Stufenplan stufenweises Vorgehen in der Realisierung paralleler Aufbau der Architektur für alle Bereiche Rahmenbedingungen gemeinsame Projektfläche kurze Wege für fachliche und technische Entscheidungen begrenztes Budget Projektarbeit pragmatisches Vorgehen unter Berücksichtigung von Kosten und Nutzen der Integration von Daten stringente Dokumentation..00 Seite 8

.00 Seite 7 Lessons learned: Projektteam als Erfolgsfaktor Projektteam Controller als Anwender und Entwickler Integration von zwei externen Beratern in das Projektteam Teamwork unmittelbare

5 Agenda..00 Seite 9 Probleme bei Nutzung des Wasserfallmodells Prioritäten für spartenübergreifende Entwicklung Empirische Daten für Prioritäten erfolgreicher Projekte *) Prioritäten aus dem Industriezeitalter für Data-Mart-Entwicklung geeignet Entwicklung eines Data Warehouse ist ein unternehmensweiter Prozess Das bedeutet ein Umdenken und das Setzen neuer Prioritäten Rahmenbedingungen erfolgreicher Projekte Zeit/Projektdauer Leistung/Projektumfang Geld/Projektbudget Mitarbeiter/Know-how Qualität Priorität (=hoch; =niedrig) Data-Marts Data Warehouse..00 *) in Anlehnung an Larissa T. Moss, Business Intelligence Roadmap Seite 0

Projekte *) Prioritäten aus dem Industriezeitalter für Data-Mart-Entwicklung geeignet Entwicklung eines Data Warehouse ist ein unternehmensweiter Prozess Das

6 Spartenintegrierendes Datenmodell Haftpflicht Schaden Leben Vertrieb Wurzel Unfall Kraftfahrt Sach Rechtschutz Spartenspezifische Daten..00 Seite Mehrstufige Hub&Spoke-Architektur Stat. Liste Cognos Powerplay PC (Windows) Sach Vertrieb K Schaden Zentrale Datenbasis... DB Sun Solaris (Unix) VB00 + VD-Sach VIMA + PV0 KB00 SH00 + SS00 z/os (Host)..00 Seite... 6

.00 Seite Mehrstufige Hub&Spoke-Architektur Stat.

7 Lessons learned: Vorgehen und Architektur Prioritäten für das Projekt Qualität ist A-Priorität für die Entwicklung eines Data Warehouse Datenqualität und Qualität des Front-Ends aus Anwendersicht sind entscheidend Entwicklungsprozess Ein Spiralmodell ist für DWH-Entwicklung geeignet (ein Wasserfallmodell nicht) Wichtig ist ein frühzeitiges Einbeziehen der Poweruser in den Entwicklungsprozess Datenmodellierung Ein UDM ist zum Data-Warehouse-Aufbau nicht erforderlich Notwendig ist die spartenübergreifende Modellierung eines Kern-Datenmodells Nur das Kern-Datenmodell ist mit allen Sparten abzustimmen Datenarchitektur Eine mehrstufige Hub&Spoke-Datenarchitektur ist empfehlenswert Zur Integration selbstentwickelter operativer System ist diese notwendig..00 Seite Agenda..00 Seite 7

Entwicklungsprozess Datenmodellierung Ein UDM ist zum Data-Warehouse-Aufbau nicht erforderlich Notwendig ist die spartenübergreifende Modellierung eines Kern-Datenmodells Nur das Kern-Datenmodell

8 ODIN - OLAP Datenbank INformationssystem Automatisierter Versand ins Lotus Notes Drill-Through auf Einzeldaten als Excel & PDF Zugriff auf das Statistik-Portal über Intranet Analyse mit PowerPlay..00 Seite Agenda..00 Seite 6 8

als Excel & PDF Zugriff auf das Statistik-Portal über

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9 Herausforderungen für die Zukunft Organisation Organisatorische Eingliederung DWH in VGH, ÖVO, ÖSA, ÖVB und ivv Etablierung und Ausbau der Anwender-Organisation für das DWH Verbesserung des Prozesses zur Produktionsübernahme Wiederverwendung und Standardisierung DWH-Architektur Vorbereitung des Systems auf größere Anwenderzahlen Aufbau eines einheitlichen Metadatenmanagements Integration übergreifender Daten in das System Technik Sicherstellung einer akzeptierten Performance des Systems Optimierung und Automatisierung der Produktion..00 Seite 7 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Ihre Fragen Markus Fricke Projektleiter DWH Unternehmenscontrolling VGH Versicherungen Schiffgraben 09 Hannover [email protected] (0) Seite 8 9

Metadatenmanagements Integration übergreifender Daten in das System Technik Sicherstellung einer akzeptierten Performance des Systems Optimierung und Automatisierung der Produktion.

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