Erfolgsgeschichte - Versicherungskammer

Der Kunde

Der Konzern Versicherungskammer gehört, gemessen an den Beitragseinnahmen, zu den zehn grössten Erstversicherern in Deutschland und ist der grösste öffentliche Versicherer des Landes. Unter seinem Dach arbeiten elf Versicherungsunternehmen mit den Regionalmarken Versicherungskammer Bayern, Feuersozietät Berlin Brandenburg und SAARLAND Versicherungen. Rund 7’900 Mitarbeitende sind für den Konzern tätig. Das Angebot reicht von Schaden- und Unfallversicherungen über Lebens- und Altersvorsorgeprodukte bis zur Kranken-, Pflege- und Reiseversicherung. So breit die Produktlandschaft ist, so vielfältig sind auch die Daten, die aus unterschiedlichen Quellsystemen im Controlling zusammenlaufen und für konzernweite Analysen aufbereitet werden müssen.
 

Im Maschinenraum der konzernweiten Datenanalyse

Für die konzernweiten Vertriebs- und Produktionszahlen sind der Vertriebscontroller Thomas Lederer und seine Kollegin Steffi Klinger zuständig. Gemeinsam sorgen sie dafür, dass die richtigen Daten zur richtigen Zeit für alle Controlling-Einheiten bereitstehen. Angesichts der Vielzahl an Quellen, der gewachsenen Strukturen und der Komplexität des Versicherungsgeschäfts ist das keine leichte Aufgabe.

Eines der wichtigsten Werkzeuge im Maschinenraum der Datenanalyse ist dabei Qlik Sense. Die Data-Analytics-Lösung kommt seit vielen Jahren on-premises für Analyse- und Reporting-Aufgaben zum Einsatz. Entsprechend umfassend ist das Fachwissen, das im Vertriebscontrolling inzwischen aufgebaut wurde: Rund 90 bis 95 Prozent der Qlik-Entwicklung erfolgen intern. Externe Unterstützung wird nur punktuell benötigt.

Diese fachliche Tiefe ist nötig, denn die Datenlandschaft der Versicherungskammer ist komplex. Einen zentralen Ausgangspunkt bildet das Data Warehouse, in dem Informationen aus den operativen Systemen gespiegelt werden. Hinzu kommen unter anderem SAS, Access, SQL-Server sowie zugelieferte CSV- und Excel-Dateien. Teilweise durchlaufen die Daten mehrere Stationen, bevor sie im Controlling ankommen. Den Überblick über diesen Datenhaushalt zu behalten, ist entscheidend, damit Änderungen an einer Ursprungsquelle erkannt und in den nachgelagerten Auswertungen berücksichtigt werden.

«Wir sind sehr tief im Maschinenraum. Unsere Aufgabe ist es, die verschiedenen Schnittstellen und Datenquellen zu verstehen und die Informationen so bereitzustellen, dass andere Controlling-Einheiten die Ergebnisse nutzen und interpretieren können», erklärt er.

Komplex ist nicht nur die Datenlandschaft, sondern auch die Struktur der Kennzahlen. In der Versicherungsbranche greifen fachliche Anforderungen und Berechnungslogiken eng ineinander: Eine Kennzahl kann auf mehreren anderen Kennzahlen beruhen, die ihrerseits weitere Definitionen und Variablen einbeziehen. «Manche Kennzahlen haben drei Unterebenen. Da kommen schnell sechs oder sieben weitere Kennzahlen und mehrere Variablen zusammen», so der Vertriebscontroller.

Mehr Effizienz und Standardisierung über Anwendungsgrenzen hinweg

Mit der wachsenden Zahl an Qlik-Anwendungen nahm auch der Aufwand zu, diese verschachtelten Kennzahlen über Anwendungsgrenzen hinweg nachzuvollziehen und einheitlich zu verwenden. Deshalb rückten zwei Ziele in den Mittelpunkt: mehr Effizienz und eine stärkere Standardisierung.

Innerhalb einer einzelnen Anwendung bietet Qlik Sense gute Werkzeuge, um Kennzahlen und Dimensionen zu entwickeln und zu verwalten. Anspruchsvoller wird es, wenn dieselben Definitionen in mehreren Anwendungen genutzt werden und ihre Abhängigkeiten durchgehend nachvollziehbar bleiben sollen. Gerade bei mehrstufig aufgebauten Kennzahlen mussten die Verantwortlichen bislang jede Formel einzeln öffnen und den Verweisen Schritt für Schritt folgen.

Gesucht wurde deshalb eine Möglichkeit, Kennzahlen und Dimensionen anwendungsübergreifend zu entwickeln und zu verwalten, ihre Zusammenhänge sichtbar zu machen und vorhandene Berechnungslogiken mit weniger manuellem Aufwand weiterzuverwenden. «Bei neuen Entwicklungen wollten wir einfacher standardisieren und bei bestehenden Anwendungen schneller verstehen, welche Kennzahlen und Variablen zusammenhängen», sagt Thomas Lederer.

Zwei Stunden statt mehrerer Tage

Wie konkret sich der neue Überblick auszahlt, zeigte eine Hochrechnung für die Lebensversicherung. Im Versicherungsumfeld bezeichnet «Produktion» das durch den Vertrieb erzeugte Neugeschäft, ausgedrückt als Eurobetrag. Für die Planung wollte das Vertriebscontrolling berechnen, wie sich diese Produktion bis zum Jahresende entwickeln würde.

Steffi Klinger hatte in einem anderen Zusammenhang bereits verschiedene Hochrechnungsmethoden in Qlik Sense entwickelt. Hinter den Berechnungen standen verschachtelte Kennzahlen und zahlreiche Variablen. Früher hätte man diese Anwendung öffnen, jede Formel untersuchen und die Abhängigkeiten Schritt für Schritt zusammentragen müssen.

Mit der iVIEW Library liess sich die vollständige Struktur anzeigen. Da die Versicherungskammer bereits standardisierte Datenmodelle nutzt, konnte er die benötigten Definitionen in seine eigene Anwendung übernehmen. «Ich musste das Rad nicht neu erfinden», sagt Thomas Lederer. «Mit iVIEW konnte ich sehen, welche Kennzahlen und Variablen ich brauche, und die bestehende Logik übernehmen. Die Aufgabe war nach etwa zwei Stunden gelöst. Ohne diese Übersicht hätte sie mich wahrscheinlich mehrere Tage gekostet.»

iVIEW Library

Der Nutzen bleibt für die Fachanwender weitgehend unsichtbar und genau das ist beabsichtigt. Die Controlling-Einheiten erhalten ihre Zahlen verlässlich und termingerecht. Im Hintergrund kann das Qlik-Team schneller arbeiten und zusätzliche Aufgaben übernehmen. «Wir werden performanter und können mehr Aufgaben stemmen, für die uns früher die Ressourcen gefehlt hätten. iVIEW spart uns schlicht und ergreifend Zeit», fasst der Vertriebscontroller zusammen.

Ein Schnellboot an der Seite des Tankers

Neben dem konkreten Nutzen der Library schätzt er die Zusammenarbeit mit Informatec. Als Mitarbeiter eines grossen Konzerns kennt er die Abstimmungen, die mit komplexen Strukturen verbunden sind. Umso angenehmer sei es, bei einem spezialisierten Anbieter direkt mit Menschen zu sprechen, die das Produkt kennen und Anforderungen ohne lange Umwege aufnehmen. Auch bei Supportfragen erlebt er die Zusammenarbeit als unkompliziert und fair.

Für Thomas Lederer gehört dazu auch fundiertes Fachwissen. Wer komplexe Abhängigkeiten aus einer Qlik-Umgebung ausliest und zuverlässig abbildet, muss die zugrunde liegende Technik bis ins Detail verstehen. «Ich war wirklich erstaunt, was die Kollegen von Informatec aufgebaut haben. Um eine Lösung wie iVIEW zu entwickeln, muss man sich sehr tief mit Qlik Sense beschäftigen. Dieses Know-how merkt man.»

Standardisierung beginnt beim Datenhaushalt

Neben der Zeitersparnis unterstützt die iVIEW Library die Versicherungskammer dabei, ihre Kennzahlen schrittweise weiter zu standardisieren. In der Library hat das Team bereits gängige Definitionen hinterlegt, die sich spartenübergreifend verwenden lassen, etwa zur Produktion über alle Sparten hinweg oder für einzelne Bereiche wie die Lebensversicherung. Neue Anwendungen können auf diese vordefinierten Kennzahlen zurückgreifen, statt sie erneut aufzubauen. Bei älteren Anwendungen werden Abhängigkeiten und abweichende Strukturen schneller sichtbar. Damit die Abläufe im Maschinenraum der Datenanalyse ineinandergreifen, braucht es jedoch verlässliche Grundlagen.

Für vergleichbare Projekte empfiehlt der Vertriebscontroller, unabhängig vom eingesetzten BI-Werkzeug mit einer standardisierten Datenbasis zu beginnen. Erst eine fachlich und technisch abgestimmte Grundlage ermöglicht verlässliche Analysen.

Warum diese Vorarbeit im Versicherungswesen besonders wichtig ist, zeigt die Vielfalt der Sparten. «Die Lebens-, Kranken- und Kompositversicherung erzeugen ihre Daten in unterschiedlichen Bestandssystemen. Entsprechend unterscheiden sich die Datensätze in Aufbau, Inhalten und Feldbezeichnungen», erklärt er. Damit Kennzahlen spartenübergreifend funktionieren, müssen diese Unterschiede in einem gemeinsamen Datenmodell zusammengeführt werden. Die Versicherungskammer hat deshalb grundlegende Merkmale vereinheitlicht, sodass unterschiedliche Vertriebe und Controlling-Einheiten dieselben Definitionen nutzen können.

Für die Kennzahlenverwaltung empfiehlt er ausserdem einen möglichst frühen Einstieg: «Eigentlich sollte man die iVIEW Library zusammen mit Qlik Sense von Anfang an einsetzen. Wer früh standardisiert, muss später deutlich weniger aufräumen.»

«Wir arbeiten mit stark verschachtelten Kennzahlen: Manche beruhen auf drei Unterebenen, sechs oder sieben weiteren Kennzahlen und mehreren Variablen. Mit der iVIEW Library sehen wir diese Abhängigkeiten sofort und können bestehende Berechnungen in neuen Anwendungen direkt weiterverwenden. Was früher mehrere Tage gedauert hätte, ist heute in rund zwei Stunden erledigt.»

Thomas Lederer, Vertriebscontroller, Versicherungskammer