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In dieser Folge des Digital Insurance Podcast spreche ich mit Max Kossatz, Financial Services Account Solution Architect bei Red Hat und Lukas Grubwieser, Solutions Architect bei Starburst.

Red Hat ist der weltweit führender Anbieter von Open-Source-Softwarelösungen und unterstützt Unternehmen bei der Integration neuer und bestehender IT-Anwendungen, Entwicklung von Cloud-nativen und Daten getriebenen Anwendungen.

Starburst ist ein führendes Unternehmen im Bereich des Data-Engineering und der Datenanalyse. Es hat sich darauf spezialisiert, Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Dateninfrastruktur zu optimieren und gleichzeitig datengetriebene Analysen und Anwendungen zu entwickeln.

Daten sinnvoll einsetzen

Eine zentrale Frage für viele Versicherer lautet: Wie lassen sich die vorhandenen Daten am besten nutzbar machen? Bei Red Hat und Starburst hat man sich genau über diese Frage Gedanken gemacht. Sie stecken in der Thematik drin und entsprechend können uns Max Kossatz und Lukas Grubwieser Antworten auf diese Fragen liefern.

Der klassische Weg

Informationen über Policen, Verträge usw. lassen sich zumeist nicht direkt analysieren. Die Daten liegen in Silos vor, erklärt Grubwieser. Sie lassen sich daher nicht mit denen aus anderen Abteilungen kombinieren. Der klassische Ansatz war lange Zeit: Wir duplizieren alle Daten in ein Data Warehouse und führen sie dort in ein Datenmodell zusammen. Nachteile hierbei sind: Diese Lösungen sind nicht skalierbar und teuer, so Grubwieser weiter. Zudem falle die fehlende Flexibilität des Datenmodells auf, sobald neue, unstrukturierte Daten hinzukommen.

Der neue Weg

Um Daten verwendbar zu machen, lassen sie sich entweder an einem Punkt konsolidieren, wie Grubwieser sagt, oder man baue ein dezentrales System auf. Hier sprechen wir vom Data Mesh. Ein Vorteil hierbei: Die Teams selbst verfügen über die Ownership über die Daten. Wichtig sei bei alledem, dass “du Daten als Produkt siehst”, so Kossatz. Andernfalls werfen die einzelnen Teams die Daten auf einen Haufen, worunter die Datenqualität leidet. Es bedarf eines Paradigmenwechsels im Unternehmen.

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Links in dieser Ausgabe
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Zum LinkedIn-Profil von Jonas Piela
Zum LinkedIn-Profil von Lukas Grubwieser
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