Bankwesen — Datenmigration & Prozessautomatisierung
Zusammenführung von Legacy-Systemen, strukturierte Migration und Compliance-gesicherte Prozesse.
Fallstudien ansehenDiese Fallstudie zeigt, wie ein Versicherungsunternehmen seine Datenprozesse modernisierte: Aufbau automatisierter Validierungs- und Verarbeitungs-Pipelines, Verbesserung der Datenqualität und Bereitstellung zuverlässiger Echtzeit-Reports zur Entscheidungsunterstützung.
Das Versicherungsunternehmen hatte große Datenbestände mit uneinheitlichen Formaten, Dubletten und manuellen Prüfungen. Dadurch stiegen Verarbeitungszeiten, Fehlerkosten und das Risiko von inkonsistenten Auswertungen.
Das Versicherungsunternehmen hatte große Datenbestände mit uneinheitlichen Formaten, Dubletten und manuellen Prüfungen. Dadurch stiegen Verarbeitungszeiten, Fehlerkosten und das Risiko von inkonsistenten Auswertungen.
Nach einem Strategiegespräch mit mir entwickelte ich passgenaue Strategien und Maßnahmen, die zu dem nachhaltigen Erfolg führten. Diese finden Sie im Folgenden aufgelistet.
Nach einem Strategiegespräch mit mir entwickelte ich passgenaue Strategien und Maßnahmen, die zu dem nachhaltigen Erfolg führten. Diese finden Sie im Folgenden aufgelistet.
Regeln zur Plausibilitätsprüfung, Dublettenabgleich und Standardisierung wurden in die Verarbeitungs-Pipeline eingebunden, sodass fehlerhafte Datensätze früh erkannt und bereinigt werden.
Strukturierte Extraktion, Transformation und Laden (ETL) sowie standardisierte API-Anbindungen sorgten für konsistente Datenflüsse zwischen Bestands- und Analyse-Systemen..
Dashboards und Alerting-Mechanismen liefern Echtzeit-Einblicke in Datenqualität und Verarbeitungsstatus — inklusive automatisierter Korrekturvorschläge für kritische Fehlerfälle.
Die Implementierung dieser verschiedenen Lösungen und Methoden führte zu überzeugenden Ergebnissen für das Versicherungsunternehmen:
-30 % — Batch- und Stream-Prozesse liefen spürbar schneller.
−25 % — durch automatisierte Validierung und Dublettenprüfung.
+18 % — mehr vollständige, nutzbare Datensätze für Analysen und Reporting.
Die Implementierung dieser verschiedenen Lösungen und Methoden führte zu überzeugenden Ergebnissen für das Versicherungsunternehmen:
-30 % — Batch- und Stream-Prozesse liefen spürbar schneller.
−25 % — durch automatisierte Validierung und Dublettenprüfung.
+18 % — mehr vollständige, nutzbare Datensätze für Analysen und Reporting.