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13.12.1996 - 

IT in Versicherungen/R+V, Wiesbaden, erhält den amerikanischen Best Practice Award

Data-Warehouse als Basis für Produktinnovationen

Die Komplexität und die Integration in eine bestehende DV-Infrastruktur gaben den Ausschlag für die Entscheidung des US-Instituts, die R+V Versicherung mit ihrer Data-Warehouse-Lösung als Gewinner des diesjährigen Wettbewerbs in der Kategorie "Wichtige Applikationen/Olap" zu prämieren. Vor allem der unternehmensweite Ansatz, mit dem eine Insellösung vermieden wurde, überzeugte die Jury der international arbeitenden Non-Profit-Organisation, die Unternehmen bei der Entwicklung und Nutzung von Data-Warehouses unterstützt und alljährlich Preise für die klassenbesten Lösungen verleiht. Mit R+V wurde erstmals ein Unternehmen aus Europa ausgezeichnet.

Während die DV-Anwender hierzulande eher zurückhaltend sind, nutzen in den USA bereits viele Unternehmen das Data-Warehouse für die Analyse von Kundendaten. In erster Linie sind es Handelsunternehmen und Kaufhäuser, die Informationen über das Kaufverhalten ihrer Kunden in riesigen Datenbanken sammeln, verdichten und gezielt auswerten. Mehr Kundennähe ist auch das Hauptmotiv der R+V für das Data-Warehouse-Projekt. Der Finanzdienstleister möchte künftig aktuell über alle Bestandsdaten, Vertragsbuchungen und Vertriebsaktivitäten informiert sein.

In Wiesbaden bildet das Data-Warehouse die Grundlage für ein unternehmensweites, computergestütztes Decision-Support-System (DSS). Dieses soll über alle Hierarchien und Abteilungen hinweg der einheitlichen Informationsdarstellung, Analyse und Entscheidungsunterstützung dienen. "Es muß Endbenutzern möglich sein, aus Tausenden Datenquellen mit wenig Aufwand die benötigten konsolidierten Informationen zu beschaffen", formuliert Helmut Schönherr, Abteilungsleiter Informationssysteme, das Ziel.

Den Verantwortlichen war klar, daß sie dafür ein völlig neues Konzept erarbeiten mußten. Seit Mitte der 80er Jahre gab es immer wieder Ansätze für eine schnellere und bessere Analyse der operativen Daten. Doch alle Projekte scheiterten an der Komplexität der Aufgabe und an der begrenzten Leistungsfähigkeit der Systeme. Was damals unter dem Begriff "Management Information System" angeboten wurde, litt unter langen Antwortzeiten und kryptischen Abfragen, die den hauptsächlich kaufmännisch orientierten Anwendern kaum zugänglich waren.

Erschwerend kam hinzu, daß die Versicherung mit ihren 19 Sparten DV-technisch wie organisatorisch ein vielschichtiges Gebilde mit vielen Eigenheiten und Interessen ist. Ein gemeinsames Verständnis für Datenstrukturen und -inhalte zu finden ist schwierig.

So begnügte man sich zunächst mit einer dedizierten Lösung auf Basis des IBM-Zentralrechners. Aus dem Datenbestand der DB2-Datenbank wurden für die Auswertung SAS-Dateien generiert. Dieses dispositive System diente dem Controlling zur vierteljährlichen Darstellung der Erfolgsrechnung. Unbefriedigend war vor allem, daß jeder Verdichtungslauf zur Datenextraktion 40 bis 60 Stunden, also mindestens eine Arbeitswoche dauerte und den normalen Rechenzentrumsbetrieb enorm belastete. An häufigere Auswertungen, für eine schnelle Reaktion auf Marktänderungen dringend erforderlich, war nicht zu denken. Das hieß im Klartext, daß mit den vorhandenen Systemen eine stärkere Ausrichtung an den Markterfordernissen nicht möglich war.

Die bisherige Informationsverarbeitung mit einem klassischen Großrechner war an den Grenzen ihrer Leistungsfähigkeit angelangt. Um die Informationslage abteilungsübergreifend zu verbessern, berief das Zentralressort Informatik der R+V Ende 1994 die erste Datennutzungskonferenz ein, die von da an regelmäßig zusammentraf. DV- und Fachabteilungs-Manager setzten sich an einen Tisch und einigten sich zunächst auf eine DV-technische Potentialanalyse, die Klarheit über die Chancen und Risiken von Data- Warehousing schaffen sollte.

DV-technisch standen mehrere Alternativen zur Diskussion. Überlegt wurde, das dispositive System auch weiterhin auf dem Zentralrechner zu belassen und die Leistungsfähigkeit des Rechners mit Tuning-Kniffen voll auszuschöpfen. Ein anderer Ansatz sah eine dezentrale Lösung mit Datenbanken vor Ort in den Filialen vor. Um den Wartungs- und Pflegeaufwand so gering wie möglich zu halten und gleichzeitig die Ausbaufähigkeit der Lösung sicherzustellen, entschied man sich schließlich für eine umfassende, integrierte Informationsstruktur, die spartenübergreifende Kennzahlen für eine markt- und kundenorientierte Steuerung des Geschäfts garantiert. Operative und dispositive Systeme wurden getrennt. Dedizierte Rechnersysteme mit leistungsstarken Datenbanken und einer Data-Warehouse-Lösung sollten eine umfassende und rasche Auswertung der Daten erlauben, ohne den Großrechner zu belasten. Dazu sollte ein unternehmensweites DSS kommen.

Nach eingehendem Benchmarking entschloß man sich zu Unix-Servern von Sequent Computer Systems, einem Informix-Datenbanksystem und der Analyse- und Zugriffssoftware "Holos" von der Firma Holistic. Gemeinsam mit Sequent als Generalunternehmer sowie Informix und Holistic wurde das Konzept für die technische Infrastruktur und die Integration des DSS in den bestehenden Rechenzentrumsbetrieb entwickelt. Die Daten werden mit Hilfe des Copy- Managements täglich vom Host tabellenweise in eine Datei gestellt, die anschließend auf einen der beiden installierten Symmetrisches-Multiprocessing-(SMP-)Server übertragen wird. Auf diesem mit 24 parallel arbeitenden Prozessoren und 400 GB Speicherkapazität ausgestatteten System werden die dispositiven Daten verwaltet und einmal im Monat verdichtet.

Die Herkulesaufgabe hatten die spartenübergreifenden Arbeitskreise zu leisten. Bekanntermaßen ist die unternehmensweite Vereinheitlichung der Daten ein überaus schwieriges Unterfangen, das bei großen Unternehmen Jahre in Anspruch nehmen kann. Deshalb entschied sich das Projektteam für den Data-Mart-Ansatz, der das Data-Warehousing auf einzelne, überschaubare Geschäftsprozesse einschränkt. Dabei wurden Zeitperioden, Produkte, die regionale Gliederung der Vertriebsgebiete, Sparteneinteilungen und Vertriebskanäle erfaßt. So entstand eine gemeinsame Geschäftssicht. Die Datenbasis umfaßt die rund 4200 Außendienstmitarbeiter des Hauses nebst zahlreichen Agenturen, 2600 Bankinstitute mit 20000 Zweigstellen und Kennziffern für die Auswertung der Geschäftstätigkeit nach Erfolgskriterien. In zäher Arbeit entwickelte das Projektteam ein Regelwerk, das Dateiformate, Übertragungsstandards und Definitionen festlegt und die Datenkonsistenz gewährleistet.

Nach neun Monaten war es soweit: Die R+V konnte ein sowohl technisch wie auch organisatorisch neues System für die Erfolgsrechnung einführen, das den Controllern leistungsfähige Abfragen mit Hilfe eines benutzerfreundlichen Grafikwerkzeugs ermöglicht. Die DV-Verantwortlichen versetzt das Data-Warehouse in die Lage, den Fachabteilungen monatlich aktuelle Informationen zur Verfügung zu stellen. Dafür benötigt das neue System statt der bislang 40 nur noch 12 Stunden, obgleich sich der Datenbestand auf über 100 Gigabytes mehr als vervierfacht hat. Hundert Benutzer haben gleichzeitig Zugriff auf die Datenbank.

Aus Sicht der Assekuranz hat sich das Projekt voll und ganz gelohnt. Heute existiert eine Erfolgsrechnung bis in die kleinste Vertriebseinheit.

Mit dieser Anwendung greifen Führungskräfte, Controller, Filialen und Versicherungsverkäufer per PC auf denselben Datenbestand zu und können das Geschäft ergebnisorientiert analysieren und steuern. Neben deutlich verkürzten Antwortzeiten unter zwei Sekunden haben sie eine grafische Bedienoberfläche, mit der sie standardisierte oder Ad-hoc-Abfragen starten und zwischen verschiedenen Aggregationsebenen manövrieren können, ohne daß sie komplizierte SQL-Statements beherrschen müßten. Als Vorteil hat sich außerdem erwiesen, daß eine Vielzahl von Benutzern aus unterschiedlichen Fachbereichen gemeinsam und gleichzeitig an einer Analyse arbeiten können.

Ohne den eingangs in der Datennutzungskonferenz herbeigeführten "politischen Konsens der Fachbereiche", ist IT-Chef Schönherr überzeugt, wäre dieser Erfolg in so kurzer Zeit nicht erzielt worden. Von der Design- bis zur Umsetzungsphase waren die Endanwender stets einbezogen. Die Koordination der unterschiedlichen Fachinteressen ist die härteste Nuß, die seiner Meinung nach von den meisten IT-Abteilungen unterschätzt wird: "Mit Technikverliebtheit kann man kein Data-Warehouse aufbauen."

So haben sich die Wiesbadener ein Innovationspotential eröffnet. Die Versicherung ist jetzt in der Lage, innerhalb weniger Tage eine Marketing-Aktion mit neuen, durchkalkulierten Kundenangeboten zu starten. Erfreulichster Nebeneffekt ist, daß mit der neuen Rechnerplattform die DV-Betriebskosten um ein Drittel reduziert werden konnten.

Mit Elan arbeitet man bereits an den nächsten Data-Mart-Projekten. Nach der Erfolgsrechnung sollen nun Informationssysteme für die Bestandsdaten der mehr als 12,4 Millionen Versicherungsverträge und für den Außendienst verwirklicht werden. Anstatt monatlich soll das Material täglich ausgewertet werden. Die Datenmenge, die es dann zu verarbeiten gilt, wird um ein Vielfaches größer sein als die jetzige.

Der Anwender

Mit mehr als zwölf Millionen Versicherungsverträgen zählt die R+V Versicherungs AG mit Hauptsitz in Wiesbaden zu den fünf größten Finanzdienstleistern in Deutschland. Das Unternehmen versteht sich als universeller Risikoberater im genossenschaftlichen Finanzverbund und bietet Versicherungsschutz in allen Sparten. Der Vertrieb läuft über die Raiffeisen- und Volksbanken mit ihren rund 20000 Bankstellen.

Angeklickt

Auf Basis von Sequent-Hardware, einem Informix-Datenbanksystem sowie Software von Holistic ging man in der Wiesbadener R+V-Versicherung daran, ein ganz auf die eigenen Belange zugeschnittenes Data-Warehouse-Konzept zu entwickeln. Die Aufgabe war nicht trivial, denn mit 19 Sparten ist die R+V-Versicherung ein sehr vielschichtiges Gebilde. Als erstes europäisches Unternehmen hat das Haus damit die Aufmerksamkeit des US-amerikanischen Data Warehouse Institute erweckt und dessen begehrte Auszeichnung "Best Practice" erhalten.

*Heidrun Haug ist freie Fachjournalistin in Tübingen.