Big Data – Die OEV klärt auf

Wer heute das Thema Big Data nicht auf seiner Agenda auf dem Weg zur Digitalen Transformation hat, der wird – wenn man den gängigen Expertenmeinungen folgt – bereits in wenigen Jahren ein Problem haben. Gerne fällt daher der Begriff Big Data im Kontext digitaler Strategien immer häufiger. Bisher ähnelt der Blick auf Big Data jedoch oftmals eher dem Blick durch ein Fernglas auf eine undurchdringliche Nebelwand.

Daher haben wir uns entschlossen in enger Zusammenarbeit mit den Öffentlichen Versicherern ein Big Data Projekt zu starten mit dem u.a. Ziele, Anforderungen und Begriffsdefinitionen für den Einsatz von Big Data im Versicherungsbereich erarbeitet werden. Wir wollen wissen welche Herausforderungen auf unsere Branche warten und wie wir sie am besten meistern können. Mit den gewonnenen Erkenntnissen zum Thema Big Data in der Versicherungswirtschaft soll die Möglichkeit geschaffen werden Handlungsempfehlungen abzuleiten. In der Gemeinschaft der Öffentlichen Versicherer liegt der Schlüssel, um diese komplexe Aufgabe anzugehen und letztlich auch bewältigen zu können.

Was ist Big Data?

Google liefert für diese Frage 5.640 Sucheinträge. Um die Suchanfrage zu verfeinern, wurde die Frage in Anführungszeichen gesetzt, ansonsten werden über 240.000.000 Ergebnisse gelistet. Auf Deutsch. Wer sich also auf die Frage nach einer guten Antwort begibt, sollte sich bereits im Vorfeld Gedanken machen, welche Probleme man eigentlich mit Big Data beheben möchte. Schließlich möchte man nicht zu denjenigen gehören, die die nächste Sau durchs Dorf jagen.

Als guten Einstieg in das Thema empfehlen wir die Ergebnisse der Bitkom. Bislang gibt es nur wenige gute Beispiele für den Big-Data-Einsatz in Unternehmen. Das gilt insbesondere für den Mittelstand. Der Mangel an Best-Practice-Beispielen und an Praxiserfahrungen gilt als Barriere für die verstärkte Nutzung von Big Data.

In dem Leitfaden „Big Data und Geschäftsmodell – Innovationen in der Praxis: 40+ Beispiele“ gibt der in Berlin ansässige Digitalverband einen Überblick mit Beispielen aus der Praxis und einer Definition:

Big Data unterstützt die wirtschaftlich sinnvolle Gewinnung und Nutzung entscheidungsrelevanter Erkenntnisse aus qualitativ vielfältigen und unterschiedlich strukturierten Informationen, die einem schnellen Wandel unterliegen und in bisher ungekanntem Umfang zu Verfügung stehen. Big Data bezeichnet den Einsatz großer Datenmengen aus vielfältigen Quellen mit einer hohen Verarbeitungsgeschwindigkeit zur Erzeugung wirtschaftlichen Nutzens.

Wozu wird Big Data eingesetzt?

Big Data wird bereits jetzt über alle Branchen hinweg eingesetzt. Von Automobil, Dienstleistung, Finanzdienstleistung, Gesundheitswesen, Handel, Medien bis hin zur Telekommunikation geht die Liste der Geschäftsfelder in denen schon heute an der Zukunft gearbeitet wird. Big Data schafft in diesen und weiteren Sektoren neue Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen. Sie haben alle ein gemeinsames Ziel: Jeder – selbst kleinste Unternehmen – setzt es ein, um strategische Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Grundsätzlich soll mit Hilfe von Big Data auf die sich dynamisch verändernden Märkte reagiert werden, da alte Geschäftsmodelle in Zukunft nicht mehr wie gewohnt funktionieren. Der Blick in die Vergangenheit, um dort den am Markt erfolgreichsten Lösungsansatz zu selektieren und für die Zukunft einfach zu optimieren wird für Unternehmen nicht mehr ausreichen, um zu überleben. Mit Big Data wird man sich in Zukunft noch stärker auf Erkenntnisse aus der Analyse von Daten für unternehmerische Entscheidungen stützen müssen. Dafür werden Kundendaten, Unternehmensdaten oder öffentlich verfügbare Daten in Echtzeit, beispielsweise mit Social Media Monitoring, noch stärker gesammelt und vor allem in einen Gesamtkontext gebracht als in der Vergangenheit.

Durch den Einsatz von Big Data können (allgemein)

• klare Entscheidungsgrundlage geschaffen,
• Geschäftsprozesse optimiert,
• Geschäftsrisiken minimiert,
• Profitabilität gesteigert,
• eine optimale Ausrichtung am Kunden erreicht
• und unentdeckte Marktpotenziale aufgedeckt werden.

Welche Ziele verfolgt die OEV in Zusammenarbeit mit den Öffentlichen Versicherern mit Big Data?

Die Anforderungen an die digitalen Angebote eines Versicherers, werden getrieben durch die Digitalisierung in den kommenden Jahren, die zu Herausforderungen über den heutigen OEV-Master hinaus führen.

Als wesentliches Vorhaben der Zukunft wurde im Produktboard das Sammeln und Auswerten von großen Datenmengen identifiziert, da Auswertungsergebnisse zur Echtzeitunterstützung aller relevanten Prozesse der ÖV genutzt werden können. In diesem Zusammenhang wurde die OEV mit einer Big Data Vorstudie beauftragt, die dem Produktboard, dem Aufsichtsrat und der Gemeinschaft der öffentlichen Versicherer eine Investitionsentscheidung für die Konzeptionierung, Planung, Umsetzung und Einführung einer Infrastruktur mit entsprechenden Use Cases in den kommenden Jahren ermöglicht.

Das Projektteam hat daraufhin die strategischen und inhaltlichen Zielsetzungen der mitwirkenden Öffentlichen Versicherer miteinander abgeglichen, die um eine aktuelle Marktsicht ergänzt wurden. Auf dieser Basis kann die OEV eine konkrete, tragfähige und gemeinsame Schnittmenge an Aktivitäten und Dienstleistungen festlegen, die weiterentwickelt wird.

Das Ergebnis der Vorstudie ist eine Dokumentation, die dem Produktboard, dem Aufsichtsrat und der Gemeinschaft eine Investitionsentscheidung ermöglicht.

Das Projektteam

Von Mai bis September 2016 wurde am Projektstandort Düsseldorf in mehreren Workshops mit Teilnehmern aus den Häusern PNW (Roman Kolbe), VKB (Dr. Shivaji Dasgupta), SVI (Pawel Kozak), PR (Marc Keldenich), SVSA (Mario Gärtner) und ÖVBS (Martin Henhappel) das Ergebnisdokument gemeinschaftlich erarbeitet.

Von der OEV waren Thomas Rechlin, Dr. Maike Melsheimer, Sebastian Mohr, Christian Schöneich und Felix Sahm an der Vorstudie beteiligt.

Big Data Definition der Öffentlichen Versicherer

Eine wichtige Aufgabe des Teams bestand darin die genannte Schwierigkeit bei der Festlegung einer Big Data Definition zu meistern.

„Big Data beschreibt eine datengestützte Form der Entscheidungsfindung und Unternehmenssteuerung. Es umfasst Anwendungsbereiche entlang der gesamten Wertschöpfungskette.

Besonderheiten bei Big Data sind der Umfang und die Struktur der verfügbaren Daten, die mit klassischen Systemen nicht auswertbar sind. Die Vielzahl der Daten und neue Technologien führen derzeit dazu, dass auch bekannte Themen wie Data Mining, Predictive Analytics, etc. im Rahmen von Big Data eine neue Dimension der Anwendbarkeit erreichen.

Um Big Data erfolgreich umzusetzen, müssen Maßnahmen auf dem Input-, Transformation- und Output-Level getroffen werden.“

Big Data Herangehensweise

Der inhaltliche Fokus der Vorstudie wurde, wie mit dem Produktboard vereinbart, auf Themen rund um die Kundenschnittstelle gelegt. Diese Entscheidung hat sich als zielführend erwiesen, da sich so die Synergiepotenziale für die Gemeinschaft als am größten erwiesen haben.

Mögliche Anwendungsfälle wurden identifiziert, strukturiert und priorisiert. Auch erste fachliche und technische Anforderungen an Daten wurden definiert und in den Kontext von Big Data-Projekten gebracht. Deren Verfügbarkeit und Qualität bei den Öffentlichen Versicherern wurden diskutiert und Handlungsbedarf erkannt.

Eine Testinfrastruktur zur Pilotierung zweier Use Cases wurde geschaffen. Externe Daten wurden mit internen zusammengeführt und auf Korrelationen getestet. In einem zweiten Case wurde die Erhebung mobiler Daten und deren Auswertung erprobt sowie eine App zur Erschließung der Themenwelt „Haus & Wohnen“ skizziert.

Synergiepotenziale und Erfolgsfaktoren für eine gemeinsame Umsetzung wurden bewertet und in eine Handlungsempfehlung eingearbeitet.

Ergebnisse der Vorstudie und Maßnahmenplanung

• Die Vorstudie hat das Schlagwort Big Data für die ÖV konkretisiert und anwendbar gemacht. Die Projektgruppe hat vorhandene Erfahrungen ausgetauscht und nun ein gemeinsames Verständnis zu dem Thema und zu erforderlichen nächsten Schritten geschaffen.
• Im Team konnte eine Aufbruchsstimmung erzeugt werden, die sich in Diskussionen in den Häusern zum Thema Digitalisierung fortsetzt.
• Auf Basis der Erkenntnisse aus der Vorstudie, wird dem Produktboard, dem Aufsichtsrat und der Gemeinschaft der öffentlichen Versicherer eine Entscheidung über die Investition in die OEV, für die kommenden Jahre, ermöglicht.

Das Projektteam empfiehlt, das Thema Big Data als Gemeinschaftslösung in der OEV fortzuführen. In diesem Ansatz konzentriert sich die OEV auf die Kundenschnittstelle.

Fazit des OEV Produktboards 

Die Mitglieder des Produktboards haben festgestellt, dass das gesamte Projektteam außerordentlich effizient gearbeitet hat und ein sehr gutes Ergebnis gelungen ist.

Die ausprobierten Anwendungsfälle sowie die daraus resultierenden Erfahrungen haben sehr deutlich gemacht, was Big Data in der Praxis bedeutet – nämlich völlig neue Denkmodelle zuzulassen und zu praktizieren.

Ausblick

Die OEV wird für die kommende Aufsichtsratssitzung am 27. Oktober eine Beschlussfassung präsentieren. Bei einer entsprechenden Sicherstellung der Finanzierung durch die Auftraggeber aus der Gemeinschaft der Öffentlichen Versicherer über die nächsten drei Jahre, wird die OEV entsprechende Kompetenzen sowie eine Betriebsplattform für Big Data aufbauen.