Heterogenität bei Daten und Berichten
Auch der Rückversicherer Munich Re hat mit einer großen Datenvielfalt zu kämpfen: In unterschiedlichen Systemen von unterschiedlichen Funktionsbereichen mit sehr vielen sehr unterschiedlichen Views sind unterschiedliche Rückversicherungszahlen entstanden. Diese sind nicht nur schwer zu verstehen, sondern auch im Detail kaum mehr überzuleiten. Das führt zu drei zentralen Problemen:
- Zur Produktion von Berichten werden viele technische und menschliche Ressourcen in unterschiedlichen Funktionsbereichen vorgehalten
- Die Berichte erfordern eine aufwändige Überleitung; z.B. zwischen den Pricing-Zahlen des Underwriters und den IFRS-Zahlen des Accountants
- Die sehr individuelle Gestaltung eines jeden Berichtes macht es schwer, die Zahlen zu schnell und intuitiv zu verstehen bzw. zu analysieren.
Qualitätsverbesserung und Effizienzsteigerung durch Standardisierung und Homogenisierung
Dieser Problematik entgegnet ein neuer Ansatz der Munich Re: Sie hat dazu ein Business Intelligence Competence Center (BICC) aufgebaut. Das BICC bildet den Kern eines globalen Reportingprozesses, der das Management über alle Funktionsbereiche (Accounting, Central Reserving, Claims, Client Management, Controlling, Underwriting, Retrocession etc.) mit einem fehlerfreien, effizienten und exzellenten Reporting (s. Abb. 1 in der Bilderserie).hinweg begeistern soll.
Robert Sichert, der Leiter BICC der Munich Re AG, stellte drei Kernelemente vor, die heute bereits diese Vision und Mission tragen:
- SVOT – Single Version of the truth
- MR GBCS – Munich Re Global Business Communication Standards
- BIOSS – der BI One Stop Shop
Die SVOT ist ein HANA-basiertes Data Warehouse in dem sämtliche strukturierten Rückversicherungsdaten in abgestimmten Datenmodellen konsistent bis ins Detail und automatisch überleitbar verfügbar sind. Das SVOT tritt an die Stelle einer Vielzahl heterogener Quellsysteme mit proprietären Datenmodellen, die nur der jeweilige Funktionsbereich kennen und (im Detail) verstehen kann. Die bei der Erstellung und Überleitung der Berichte eingesparte Zeit wird nun nutzbringender für Analysen und Verbesserungen eingesetzt.
Darauf zahlen auch die MR GBCS ein: die Kommunikation und die Analyse der Zahlen werden durch sie sehr viel einfacher. Alle Funktionsbereiche haben sich auf eine gemeinsame Notation geeinigt (s. Abb. 2 in der Bilderserie), z. B.
- wie Berichte aussehen sollen,
- welche Grafiken verwendet und wie gestaltet werden,
- wie Titel aufgeführt werden oder
- wie Zeitleisten aussehen.
Der große Vorteil liegt darin, dass Empfänger sich nicht mehr an unterschiedliche Berichte und unterschiedliche Designs gewöhnen müssen. Mit den MR GBCS ist jeder Bericht sofort und intuitiv verständlich. Man kann sich auf die Interpretation der Aussagen und die Korrekturmaßnahmen fokussieren.
Das dritte Element BIOSS - BI One Stop Shop – bietet dem User alles, was er rund ums Reporting benötigt. Dazu zählt insbesondere ein moderner Zugriff auf sämtliche relevanten Berichte in der Art, wie auch Netflix oder Amazon Prime Filme, Serien und deren Folgen zur Auswahl stellt. Hinzu kommen Kontaktdaten, Zugang zu Trainings, Suchfunktionen, Standards, etc. bis hin zu Feature Requests für neue / veränderte Berichte etc. (s. Abb. 3 in der Bilderserie).
Erster Meilenstein auf dem Weg zur „Data based Company“
Mit diesen drei Elementen hat die MR die „Data based Company“ neu erfunden. Professionell mit Daten umzugehen bedeutet eben nicht, dass jeder seine proprietären Daten individuell und kreativ zu eigenen Berichten verarbeiten kann, sondern
- Abgestimmte Daten in hoher Qualität bieten jederzeitige Überleitbarkeit.
- Eine abgestimmte Notation für Berichte erleichtert Lesen und Verstehen.
- Ein BIOSS macht alles an genau einem Punkt komfortabel verfügbar.
Damit ist ein erster Meilenstein erreicht. Was werden die nächsten Schritte sein, um den globalen Reporting Prozess einer „Data Driven Company“ weiter zu verbessern, werden in den nächsten Schritten professionelle Berichtstemplates für die User angeboten und die Möglichkeit eröffnet, Standardberichte as a Service entwickeln und liefern zu lassen. Das wird die Zusammenarbeit weiter verbessern und dezentralen Data Scientists die Möglichkeit bieten, sehr viel näher am Business, d. h. ihrem eigentlichen Geschäftsprozess (Underwriting, Claims, Retrocession etc.) zu arbeiten.
