Data Engineering

Enterprise Data Warehouse für eine große Versicherungsgruppe

Enterprise Data Warehouse für eine große Versicherungsgruppe

Ein Enterprise-Data-Warehouse-Projekt, das mehr als zehn interne Datenquellen in einem einzigen analytischen Modell zusammenführte und damit Management-Reporting, BI und Self-Service-Arbeit für Finance- und Controlling-Teams unterstützte.

Überblick

Eine einzige analytische Grundlage für Management-Reporting und BI

Dieses Projekt lieferte ein Enterprise Data Warehouse für eine große Versicherungsgruppe. Daten aus mehr als zehn internen Systemen und Quellen wurden in einem einheitlichen Modell zusammengeführt, das sich für Management-Reporting, BI und Unternehmensanalytik eignet.

Der zentrale Mehrwert bestand darin, fragmentierte operative Daten in eine konsistente analytische Umgebung zu überführen, der Fachanwender vertrauen und die sie organisationsweit nutzen können.

Wie das Warehouse aufgebaut wurde

Die Arbeit konzentrierte sich darauf, unterschiedliche Quellsysteme zu integrieren und in eine kohärente analytische Struktur zu überführen, die den Anforderungen des Unternehmensreportings gerecht wird.

  • Integration von 10+ Datenquellen in eine Warehouse-Umgebung.
  • Unterstützung für Tabellen, Dateien, Datenbanken und ERP-/Buchhaltungssysteme.
  • Erstellung eines einheitlichen analytischen Modells für Management-Zwecke.
  • Aufbereitung von Daten für Reporting und BI-Nutzung.

ETL, semantische Schicht und Business-Reporting

SQL-basiertes ETL, Transformations-Batches und Datenaufbereitungspipelines wurden genutzt, um das Warehouse zu befüllen. Auf dem Kernmodell wurden eine semantische Schicht und eine Reporting-Umgebung für fachliche Analysen eingerichtet.

  • SQL-basiertes ETL für Datenextraktion und -transformation.
  • Batch-Verarbeitungspipelines für strukturierte Ladevorgänge.
  • Einrichtung der semantischen Schicht für analytische Nutzung.
  • Unternehmensreporting in BI-Tools für Management-Transparenz.
Technologie-Stack

Data Engineering, BI und Enterprise-Reporting-Infrastruktur

Das Projekt lag an der Schnittstelle von Data Engineering, Reporting-Infrastruktur und fachlicher Befähigung für Finance- und Controlling-Teams.

Kern-Stack

MS SQL Server DTS Oracle Business Objects ETL Data Warehouse Semantische Schicht Corporate BI

Der Technologie-Stack unterstützte Extraktion, Transformation, Warehouse-Modellierung, semantisches Reporting und die Bereitstellung von Enterprise-BI.

Organisatorische Wirkung

Single Source of Truth Saubereres Reporting Konsistentes Modell Bessere Analytik Self-Service-BI Befähigung für Finance Unterstützung für Controlling Datentransparenz

Das Unternehmen gewann eine einheitliche Quelle für Management-Daten, transparenteres Reporting und die Möglichkeit, Analysen auf einem konsistenten Modell statt auf voneinander getrennten Quellen aufzubauen.

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