Die Herausforderungen bei Demokratisierung von Daten

Die moderne digitale Welt ist überschwemmt von Daten, aber das Verstehen und Analysieren dieser war bisher die Aufgabe von Spezialisten. Die Herausforderung für Versicherungsunternehmen, die eine Demokratisierung der Daten anstreben, besteht darin, diese Daten auch für Nichtfachleute zugänglich, verständlich und nutzbar zu machen.

Was bedeutet Datendemokratisierung?

Die Datendemokratisierung ist ein weltweiter Prozess, der darauf abzielt, dass alle Mitarbeiter eines Unternehmens mit Daten arbeiten können, unabhängig von ihren technischen Kenntnissen. Wenn alle Mitarbeiter mit Daten arbeiten können und datenbasierte Entscheidungen treffen, können Unternehmen bessere Kundenerlebnisse schaffen.

Herausforderungen für die Versicherungsbranche

Veraltete Systeme

Die vielleicht größte Herausforderung für Versicherer, die versuchen, Daten zu demokratisieren, ist die Abhängigkeit von Altsystemen und proprietären Systemen.

In den meisten Fällen speichern Altsysteme nur eine begrenzte Menge an Daten, und diese Daten sind oft schwer zu extrahieren. Erschwerend kommt hinzu, dass die Altsysteme häufig mit firmenspezifischer, maßgeschneiderter Software betrieben werden, der es an Fähigkeiten und eingebauter Flexibilität mangelt, um mit anderen Systemen – ob intern oder extern – gemeinsam zu arbeiten, sie zu analysieren und mit ihnen zu kommunizieren. Dies schränkt die Möglichkeiten vieler Versicherer, die bereits vorhandenen Daten effektiv und sinnvoll zu nutzen, stark ein und verschließt ihnen die Tür zur Verarbeitung zusätzlicher Daten auf der Ebene der Nicht-Spezialisten.

Zu viele Systeme  

Versicherungsunternehmen betreiben oft eine Vielzahl von Systemen, denen es an externen Integrationsmöglichkeiten mangelt. Dies macht es außerordentlich schwierig, Daten in einem einzigen, für das gesamte Unternehmen zugänglichen Repository zu sammeln, zu speichern und zu analysieren.

Unstrukturierte Daten

Genauso wie Diamanten einer umfassenden Politur und Veredelung bedürfen, um für Käufer attraktiv zu sein, müssen auch Daten bereinigt, strukturiert und verfeinert werden, um für Unternehmen wirklich wertvoll und in einer Weise nutzbar zu sein, die sowohl dem Unternehmen als auch dem Kunden Vorteile bringt. Bei unstrukturierten Daten sind die Versicherer gezwungen, den zusätzlichen Schritt der Extraktion aller verwertbaren Daten durchzuführen. Glücklicherweise werden große Fortschritte bei der Entwicklung technologischer Lösungen gemacht, die einige dieser Herausforderungen abmildern werden, wie z. B. die Entwicklung von KI und Text Mining zeigt.

Kosten

Daten können für den langfristigen Wohlstand von Versicherungsanbietern von unschätzbarem Wert sein, aber um sie wirklich nutzbar zu machen, sind erhebliche Investitionen erforderlich. Im Großen und Ganzen sind die Kosten zweigeteilt. Erstens ist das Sammeln und Abgleichen aller Daten aus unterschiedlichen Systemen die größte Kostenherausforderung, und zweitens müssen die relevanten Daten an alle geeigneten Nutzer verteilt werden. Um eine so große Investition zu rechtfertigen, ist ein klarer Business Case erforderlich. Die Erstellung eines solchen Business Case kann jedoch eine Herausforderung für sich sein, da es schwierig ist, die kurzfristigen Ergebnisse und Gewinne für das Unternehmen sowie den genauen Zeitplan für die Optimierung der Daten in nutzbare Informationen genau vorherzusagen.

Zugang für alle?

Ein letzter Streitpunkt, der vielleicht ein Umdenken auf höchster Unternehmensebene erfordert, ist die Zugänglichkeit der Daten für das gesamte Unternehmensspektrum. Wer darf auf die Daten zugreifen – alle oder nur einige wenige? Um wirklich zu einer Datendemokratie zu gelangen, müssen sich die Versicherungsunternehmen für Ersteres entscheiden.