Data Analytics in der Versicherung: von Datenbasis zu Entscheidungen
Wir zeigen dir, wie du datenbasierte Steuerung in der Versicherungsbranche strukturiert einführst – mit sauberer Architektur, klarer Governance und einem realistischen Weg zu messbaren Use Cases.
- Zentrale Datenbasis statt Excel-Inseln
- Use Cases für Schaden, Risiko, Vertrieb
- Power BI & Fabric als Plattform
Wenn Auswertungen in der Versicherung „nur Reporting“ bleiben
Viele Versicherer haben Daten, aber keine zentrale Sicht: Bestandsführung, Schaden, CRM, Partnerdaten, Telematik, Dokumente – alles verteilt. Das Ergebnis: viel manuelle Auswertung, lange Abstimmungsschleifen und widersprüchliche Zahlen.
Data Analytics bringt erst dann Tempo und Vertrauen in Entscheidungen, wenn Datenmanagement, ETL/ELT, Governance und Modellierung zusammenpassen – nicht, wenn man nur ein Dashboard „drüberlegt“.
Warum Data Analytics für Versicherer jetzt ein Muss ist
Datenbasierte Steuerung in der Versicherung ist kein Selbstzweck. Es geht um bessere Entscheidungen im Underwriting, stabilere Tarifierung, frühere Risiko-Signale und eine konsequente Betrugserkennung – mit nachvollziehbarer Datenbasis.
Tarifierung & Risikomanagement
Mit Data Analytics, Data Science und Machine Learning ergänzt du klassische Modelle (z. B. Generalized Linear Models (GLMs), Credibility-Verfahren) um datengetriebene Perspektiven – ohne die Nachvollziehbarkeit zu verlieren.
Schaden & Betrugserkennung
Predictive Analytics hilft dir, Auffälligkeiten früh zu erkennen: ungewöhnliche Muster, Abweichungen im Prozess oder Häufungen nach Region/Partner. Voraussetzung ist saubere Datenintegration und klare Governance.
Vertrieb, Service & Krankenversicherung
Von Next-Best-Action bis Fallsteuerung: datenbasierte Auswertungen funktionieren besonders gut, wenn du operative Prozesse, Kommunikation und KPI-Definitionen zentral abbildest – inklusive sensibler Quellen wie E-Rezept oder elektronische Patientenakte (ePA) nur mit strengem Compliance-Setup.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
Projekte
zufriedenheit
Für wen lohnt sich Data Analytics in der Versicherung?
Für Versicherer, die von „Bericht bauen“ zu „Steuerung verbessern“ wollen: Vorstand, Controlling, Underwriting, Schaden, Risikomanagement und IT/Data-Teams.
Besonders, wenn ihr bereits viele Daten habt, aber keine zentrale Plattform, keine einheitlichen Definitionen und zu viel Zeit in manuelle Auswertungen steckt. Dann ist die Einführung von Data Analytics ein klarer Hebel – pragmatisch über Use Cases statt Big-Bang.
Was steckt im Paket?
Ein klarer Einstieg in Data Analytics – Microsoft-first, mit Roadmap statt Bauchgefühl.
Use Cases & Zielbild
Wir priorisieren gemeinsam typische Versicherungs-Use-Cases: Tarifierung, Underwriting, Schadensteuerung, Betrugserkennung, Pooling & Benchmarking, Vertrieb/Service. Ergebnis: ein fokussierter Case-Plan statt Tool-Diskussion im Kreis.
Datenquellen & Datenbasis
Wir klären Datenquellen, Datenqualität und Integration: Bestands-/Schadensysteme, CRM, Partner, Telematik, Dokumente. Dazu definieren wir ETL/ELT-Ansatz, Data Lake-/Warehouse-Logik und ein zentrales Datenmodell als Grundlage für Datenmanagement.
Governance, Security & Compliance
Wir setzen Leitplanken: Rollen, Berechtigungen, Data Lineage, Namenskonventionen, Datenschutz. Für sensible Domänen (z. B. Krankenversicherung, ePA-Kontext) braucht es besonders klare Anforderungen und nachvollziehbare Entscheidungen.
Modelle, Methoden & Tool-Überblick
Überblick über GLM, Predictive Analytics, Machine Learning und Data-Science-Umsetzung (Feature Engineering, MLOps/MLflow, CI/CD). Dazu Marktüberblick: Power BI + Fabric vs. Tableau, Qlik Sense, Alteryx – und wann was in der Versicherungsbranche sinnvoll ist.
Willst du eure Daten-Route einmal sauber abstecken?
- Use Cases priorisieren und Scope schärfen
- Datenbasis, Governance, Architektur klären
- Nächste Schritte als Roadmap festhalten
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis, wie Versicherer Data Analytics zentral aufsetzen und ausrollen.
Kompositversicherer: Betrugserkennung & Schadensteuerung
Ausgangslage
- Auswertungen verteilt über Teams und Excel-Dateien
- Keine zentrale Datenbasis für Schaden und Partner
- Unklare Definitionen für KPIs und Auffälligkeiten
- Hoher ETL/ELT-Aufwand ohne Standards
Ergebnis
- Microsoft Fabric Data Lake als zentrales Datenfundament
- Power BI-Dashboards für Schadensteuerung mit Drilldowns
- Governance mit Berechtigungen und Datenkatalog in Purview
- Grundlage für Predictive Analytics und Betrugserkennung
Krankenversicherer: Underwriting-Auswertungen & Portfolio-Sichten
Ausgangslage
- Underwriting- und Bestandsdaten in mehreren Systemen
- Ad-hoc Auswertung über Mail-Anfragen und Handarbeit
- Keine einheitliche Sicht für Pooling & Benchmarking
- Diskussionen über Tools (Tableau/Qlik Sense) ohne Zielbild
Ergebnis
- Zentrale Datendomänen und KPI-Definitionen abgestimmt
- Power BI als Standard für Auswertungen rolliert
- Fabric-Pipelines für wiederholbare Datenintegration
- Copilot für Ad-hoc-Analysen auf freigegebenen Daten
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Vier Etappen – wie eine gute Wanderroute: erst Zielbild, dann sauberer Aufstieg, dann Skalierung.
Erstgespräch
Wir klären gemeinsam euren Polarstern: Welche Entscheidungen sollen schneller/besser werden? Welche Use Cases in der Versicherung haben Priorität (Tarifierung, Underwriting, Betrugserkennung, Risikomanagement)? Und welche Voraussetzungen sind realistisch in IT und Fachbereich?
Setup
Wir bauen die Datenbasis und Architektur im Microsoft-Stack: ETL/ELT, Datenmodell, Data Lake/Layering in Microsoft Fabric, Governance/Compliance (bei Bedarf mit Purview). Ergebnis: eine zentrale Grundlage für Auswertung und Reporting.
Training
Wir befähigen Teams: Datenkompetenz, Power BI-Standards, Datenmanagement-Prozesse und Zusammenarbeit zwischen Fachbereich, Data Engineering und Data Science. Optional: ein interner Lernpfad mit Rollenprofilen, Übungen und Best Practices, damit Know-how nachhaltig im Unternehmen bleibt.
Skalierung
Wir skalieren von einzelnen Cases zu einer Plattform: standardisierte Dashboards, wiederverwendbare Datenprodukte, MLOps-Ansätze (z. B. MLflow, CI/CD) und – wenn passend – Copilot für sichere, kontrollierte Ad-hoc-Analysen.
So verändert sich eure Steuerung mit Daten
Wenn Daten, Governance und Modelle zusammenspielen, werden Auswertungen in der Versicherungsbranche planbar und nutzbar.
- Zahlen werden in Meetings diskutiert
- Auswertung besteht aus Exports und Excel
- ETL/ELT ist Teamwissen ohne Standards
- Tarifierung und Underwriting ohne Datenfeedback
- Tools im Einsatz, aber keine zentrale Datenbasis
- Einheitliche KPIs, nachvollziehbare Definitionen
- Zentrale Datenbasis als Fundament für Analysen
- Power BI-Standardreporting für Entscheider
- Predictive Analytics für Risiken und Schadensteuerung
- Governance für Zugriff, Compliance und Qualität
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
Ausgangssituation:
- Absatz- und Produktionsplanung auf Basis von Erfahrung statt Daten
- Unzureichende Transparenz über Nachfrageentwicklung am Markt führte zu Planungsunsicherheit
Ergebnis:
- KI-basierte Absatzprognosen als Grundlage für die Produktionssteuerung
- Effiziente Ressourcennutzung und frühzeitig erkennbare Nachfrageentwicklung
GBG Unternehmensgruppe
Ausgangssituation:
- Fragmentierte BI-Landschaft mit Tools wie Snowflake und Tableau
- Strategischer Wunsch nach Microsoft-Integration zur Vereinheitlichung
Ergebnis:
- Integration in das Microsoft-Ökosystem reduziert Systembrüche und vereinfacht die Datenarchitektur
- Unternehmensweite Migration von Tableau und Snowflake zu Power BI und Fabric
EW GROUP GmbH
Ausgangssituation:
- Daten aus zahlreichen internationalen Tochtergesellschaften waren verteilt und schwer vergleichbar
- Management hatte keinen konsolidierten Überblick über zentrale KPIs der einzelnen Gesellschaften.
Ergebnis:
- Zentrale Daten- und Reportingplattform schafft Transparenz über Kennzahlen aller Gesellschaften.
- Fundierte Managemententscheidungen auf Basis konsolidierter Daten statt isolierter Einzelreports.
Budgetrahmen: was Data Analytics in der Versicherung kostet
Der Preis hängt vom Scope ab: Anzahl Datenquellen, Governance-Anforderungen und wie schnell ihr von Reporting zu Machine Learning wollt.
- Use-Case-Priorisierung (Versicherung)
- Datenquellen-Check und Machbarkeit
- Tool-Überblick: Power BI, Fabric & Copilot
- Erster Prototyp
- Microsoft Fabric Setup (Lakehouse/Pipelines)
- ETL/ELT-Design und Datenmodell
- Power BI KPI-Dashboard für Management
- Governance: Rollen, Zugriff, Standards
- Mehrere Domänen: Schaden, Bestand, Vertrieb
- Purview-gestützte Governance und Katalog
- Grundlage für ML/GLM/Predictive Analytics
- Befähigung: Betrieb, Dev-Standards, Übergabe
Willst du eure Daten-Route einmal sauber abstecken?
- Use Cases priorisieren und Scope schärfen
- Datenbasis, Governance, Architektur klären
- Nächste Schritte als Roadmap festhalten
Häufige Fragen
Welche Datenquellen sind typisch für Data Analytics in der Versicherung?
Typisch sind Bestands- und Vertragsdaten, Schaden-/Leistungsdaten, CRM/Vertrieb, Partner-/Maklerdaten, Dokumente, Telematik-Daten sowie externe Daten (z. B. Geo-, Wetter- oder Marktdaten). Wichtig ist weniger die Liste als die Integration: eine zentrale Datenbasis mit klaren Definitionen und ETL/ELT-Prozessen.
Was ist der Unterschied zwischen GLM, Machine Learning und Predictive Analytics?
Generalized Linear Models (GLMs) sind in der Tarifierung und den Aktuarwissenschaften verbreitet, weil sie gut erklärbar sind. Machine Learning erweitert das um flexiblere Mustererkennung (z. B. komplexe Interaktionen). Predictive Analytics beschreibt den Anwendungsfokus: Prognosen und Frühwarnsignale, egal ob auf GLM- oder ML-Basis. In der Praxis braucht ihr Data Science plus sauberes Datenmanagement.
Welche Tools/Plattformen sind in der Versicherungsbranche üblich?
Im Markt siehst du häufig Kombinationen aus BI-Tools (Power BI, Tableau, Qlik Sense) und Datenplattformen (z. B. Data Lake/Warehouse). Für Microsoft-first Setups ist Microsoft Fabric die zentrale Plattform für Data Engineering und Datenmanagement, Power BI das Standard-Reporting. Werkzeuge wie Alteryx tauchen oft in Fachbereichen auf, sind aber selten ein Ersatz für eine Plattform-Governance.
Wie geht ihr mit Datenschutz, Compliance und Sicherheit um?
Gerade in der Versicherung und besonders in der Krankenversicherung ist Governance kein Add-on. Wir starten mit Anforderungen, Rollen und Zugriffskonzepten und bauen dann die Architektur so, dass Datenzugriffe kontrolliert, dokumentiert und nachvollziehbar sind. Wenn sensible Daten wie ePA-/E-Rezept-nahe Prozesse betroffen sind, braucht ihr zusätzlich klare Freigaben, saubere Datenklassifizierung und strikte Trennung von Domänen.