Datenplattform Versicherung: Architektur, Use Cases, Roadmap
Du willst Daten im Versicherungswesen zentral nutzbar machen – sicher, integrierbar und so, dass Underwriting, Schadenmanagement und Compliance wirklich schneller werden.
- Klare Zielarchitektur statt Tool-Zoo
- Use Cases: Underwriting, Pricing, Schaden
- DSGVO-konform, Governance von Anfang an
Warum viele Versicherungsdatenplattformen nicht zünden
In vielen digitalen Versicherungen sind Daten über Systeme, Sparten und Dienstleister verteilt. Das Ergebnis: viel Abstimmung, wenig Tempo – und Reports, denen niemand blind vertraut.
Typische Muster: Excel-Konsolidierung, unterschiedliche KPI-Definitionen, fehlende Data Governance und schwer wartbare Schnittstellen. Eine Datenplattform für Versicherer muss genau hier ansetzen: zentral, nachvollziehbar, sicher und erweiterbar.
Was eine moderne Datenplattform im Versicherungswesen leisten muss
Eine gute Datenplattform ist nicht nur Speicher. Sie verbindet Prozesse, Daten und Governance, damit du Entscheidungen schneller und belastbarer triffst.
Zentrale Datenbasis statt Silos
Daten aus Kernsystemen, DMS und Umsystemen in einem Data Lake/Lakehouse bündeln – mit klaren Schichten (z. B. Bronze/Silver/Gold) und nachvollziehbarer Datenherkunft.
Use Cases mit Business-Impact
Underwriting, Schadenmanagement, Pricing, Vertrieb und Compliance bedienen – mit sauberen Datenprodukten, die Fachbereiche nutzen können, ohne ständig IT-Tickets zu schreiben.
Sicherheit & Compliance eingebaut
DSGVO, Berechtigungen, Protokollierung und Standards wie ISO 27001 von Beginn an mitdenken – nicht als Nachtrag kurz vor Go-live.
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 eine Datenplattform in der Versicherung?
Für Versicherer, die aus Daten einen Steuerungshebel machen wollen – und nicht noch ein weiteres Reporting-Tool betreiben möchten.
Typisch ist der Bedarf, wenn du viele Systeme integrieren musst, regulatorische Anforderungen steigen oder Fachbereiche in digitalen Lösungen schneller neue Auswertungen und Analytics brauchen.
Was steckt im Paket?
Ein Einstieg, der Architektur, Governance und erste Use Cases zusammenbringt.
Zielbild & Use-Case-Schnitt
Wir definieren mit dir den Polarstern: Welche Entscheidungen müssen besser werden? Daraus leiten wir priorisierte Use Cases und ein realistisches Scope für die Datenplattform ab.
Architektur: Quellen → Speicher → Verarbeitung
Architektur-Überblick inkl. Datenquellen, Integrationsweg (APIs/Exports), Verarbeitung, Deployment-Modelle (Cloud/Hybrid) und Rollen-/Berechtigungskonzept.
Integration & Schnittstellen
Wir planen Datenflüsse und Integrationen: Batch vs. (nahezu) Echtzeit, API-Schnittstellen, ACORD/BiPRO-nahe Datenformate, sowie Anbindung von DMS und digitalen Schadenakten.
Governance, Security, Betrieb
Data Governance, Datenqualität, Monitoring, Namenskonventionen und Vorgaben für Self-Service. Ziel: stabile Services statt fragiler Einzellösungen.
Willst du eure Versicherungsdatenplattform einmal sauber durchdenken?
- Use Cases priorisieren statt Wunschliste
- Architektur-Optionen: Cloud oder Hybrid
- Risiken, TCO und nächste Schritte
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis, wie Versicherer Datenplattformen nutzbar machen.
Kompositversicherer: Underwriting & Pricing auf einer Plattform
Ausgangslage
- Underwriting-Daten in mehreren Systemen je Sparte
- Pricing-Analysen als Excel-Prozess mit Medienbrüchen
- Keine klare Data Governance, unklare KPI-Definitionen
- DSGVO-Anforderungen blockieren Self-Service
Ergebnis
- Hybride Datenplattform mit Lakehouse-Schichten
- Standardisierte Datenprodukte für Underwriting-Teams
- Purview-basierte Datenkatalogisierung und Lineage
- Power BI-KPIs für Pricing und Portfoliosteuerung
KFZ-Versicherer: Schadenmanagement, Compliance und digitale Schadenakte
Ausgangslage
- Schadendaten verteilt über Kernsystem, DMS, Partnerportale
- Digitale Schadenakte ohne Analytics-Ansicht für Steuerung
- Manuelle Compliance-Nachweise und Audit-Vorbereitungen
- Hoher Aufwand für Ad-hoc Fragen aus Fachbereichen
Ergebnis
- Zentrale Datenplattform für Schadenprozess-Analytics
- Power BI-Dashboards für Durchlaufzeiten und Backlogs
- Copilot für schnelle Ad-hoc-Analysen im Fachbereich
- Verbesserte Nachvollziehbarkeit für Prüfungen
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Vier Phasen, damit aus einer Datenplattform eine nutzbare Lösung wird.
Erstgespräch
Wir klären Zielbild, wichtigste Prozesse und den Scope: Welche Entscheidungen sollen besser werden (Underwriting, Schaden, Pricing, Vertrieb)? Danach schneiden wir 2–3 Start-Use-Cases so zu, dass sie in euer Budget und eure Ressourcen passen.
Setup
Wir setzen die Datenplattform im Microsoft-Ökosystem auf: In Microsoft Fabric bauen wir Datenpipelines und das Lakehouse, definieren Data Governance und klären Security (Rollen, Zugriff, Protokollierung). Integrationen über APIs, DMS-Anbindung und klare Schnittstellen gehören hier dazu.
Training
Wir bringen Fachbereich und IT zusammen: Datenprodukte, KPI-Definitionen, Power BI-Modelle und Betriebsprozesse. Ziel ist, dass eure Teams die Plattform und Services langfristig selbst betreiben und erweitern können.
Skalierung
Wir skalieren von den Start-Use-Cases auf weitere Sparten und Prozesse: zusätzliche Datenquellen, Quality Gates, standardisierte Patterns und – wenn sinnvoll – Copilot für Ad-hoc Analytics. Parallel entsteht eine Roadmap für Migration und Modernisierung.
So verändert sich eure Steuerungsfähigkeit
Wenn Datenquellen, Governance und Use Cases zusammenpassen, wird aus Reporting ein echtes Steuerungsinstrument.
- Daten liegen verteilt in vielen Systemen
- Excel-Konsolidierung und manuelle Prüfungen
- Uneinheitliche KPIs je Bereich
- API-Integrationen sind fragil und intransparent
- DSGVO bremst Self-Service und Analytics
- Zentrale Datenplattform als Single Source
- Standardisierte Datenprodukte für Fachbereiche
- Transparente Datenherkunft und Governance
- Power BI-Standardreports und KPI-Dashboards
- Klare Security für DSGVO und Audits
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
- 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
- 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
- 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.
Preisrahmen: Einstieg bis Plattform-Ausbau
Der Preis hängt vom Use-Case-Schnitt, Anzahl der Systeme und eurem Zielbetrieb (Cloud/Hybrid) ab.
- Use-Case-Workshop & Priorisierung
- Architektur-Blueprint inkl. Integration
- Security- und DSGVO-Check
- Roadmap für nächsten Ausbau
- Fabric Lakehouse + Datenpipelines
- Data Governance Grundsetup
- Power BI-Dashboards für Kernprozesse
- Betriebskonzept & Enablement
- Mehrere Quellen, Sparten, Partnerdaten
- Migrationspfade inkl. Altsysteme
- Erweitertes Governance & Monitoring
- Rollout-Standards und Plattform-Services
Willst du eure Versicherungsdatenplattform einmal sauber durchdenken?
- Use Cases priorisieren statt Wunschliste
- Architektur-Optionen: Cloud oder Hybrid
- Risiken, TCO und nächste Schritte
Häufige Fragen
Was ist eine Datenplattform für Versicherungen – kurz erklärt?
Eine Datenplattform für Versicherer ist das technische und organisatorische Fundament, um Daten aus Systemen (Kernversicherung, Schaden, DMS, Vertrieb) zentral zu integrieren, zu speichern, aufzubereiten und kontrolliert bereitzustellen. Sie verbindet Architektur (Data Lake/Lakehouse), Prozesse (Pipelines/Services) und Data Governance, damit Analysen und Entscheidungen im Versicherungswesen verlässlich werden.
Welche Use Cases bringen in Versicherungen am schnellsten Nutzen?
Typisch sind Underwriting (Risiko- und Bestandsanalysen), Schadenmanagement (Durchlaufzeiten, Dunkelverarbeitung, Backlogs), Pricing (Tarif- und Portfoliosteuerung), Vertrieb (Kampagnen/Lead-Funnel) und Compliance (Nachweise, Auditfähigkeit). Wichtig ist: erst 2–3 Use Cases sauber liefern, dann skalieren.
Welche Datenquellen und Schnittstellen sind üblich (API, BiPRO, ACORD)?
In der Versicherungsbranche treffen oft Kernsysteme, Partnerportale, DMS und externe Daten zusammen. Technisch läuft das über Datenbankzugriffe, Dateien/Exports, REST-APIs und – je nach Umfeld – BiPRO-nahe Integrationen oder ACORD-orientierte Datenmodelle. Entscheidend ist weniger das Format als ein robustes Integrations- und Betriebsmodell, damit die Plattform nicht bei jeder Änderung bricht.
Wie adressiert ihr Sicherheit, DSGVO und Standards wie ISO 27001?
Wir planen Security und Compliance als Teil der Architektur: Rollen- und Berechtigungskonzepte, Protokollierung, Datenklassifikation, sowie klare Regeln für Zugriff und Self-Service. DSGVO (z. B. Zweckbindung, Minimierung, Löschkonzepte) berücksichtigen wir im Datenmodell und in den Prozessen. Wenn ISO 27001, BSI C5 oder IDW PS 951 bei euch relevant sind, übersetzen wir die Anforderungen in konkrete technische und organisatorische Maßnahmen für die Datenplattform.