Interview – Big Data Analytics in der Versicherungsbranche

Datenkonsolidierung ist eine maßgebliche Herausforderung

Data Science Blog: Welche technischen Herausforderungen haben Sie ganz besonders im Blick in Sachen Big Data Analytics? Und auf welche Strategien zur Bewältigung setzen Sie?

Schattner: Es gibt nicht einige wenige besonders große Herausforderungen, sondern sehr viele kleinere über den gesamten Workflow hinweg. Big Data Analytics beginnt mit der Datenerhebung und ETL-Prozessen, umfasst weiter die Datenaufbereitung, statistische und visuelle Analyse und geht noch weiter bis hin zum Reporting mit Handlungsempfehlungen.

Zurzeit arbeiten wir sehr daran, den Umfang an Datenbeständen zu erweitern, Daten zu konsolidieren und die Datenqualität zu verbessern, denn die besten Analyseverfahren nützen wenig, wenn die Datenquellen nicht gut sind. Basierend auf den Datenquellen entwickeln wir für uns wichtige Informationsprodukte, mit denen wir unsere Leistungs- und Servicequalität erhöhen können, daher lohnt sich jede Investition in das Data Warehouse.

Wir verfolgen derzeit zwei Strategien parallel:

Auf dem Fast-Track stellen wir unternehmenskritische und für die dringende Einführung wichtige Informationen schnell zur Verfügung stellen. Dies läuft über einen agilen Ansatz, so dass wir hier schnell reagieren können und flexibel bleiben.

Dann verfolgen wir parallel dazu einen langfristigen Weg, gesicherte Datenflüsse nachhaltig aufzubauen, die viel besser administrierbar und erweiterbar sind.

Data Science Blog: Gerade in der Versicherungsbranche ist sicherlich der Datenschutz ein besonders wichtiges Thema, was können Sie dazu sagen?

Schattner: Die Informationen aus dem Data Warehouse unterliegen vielen Schutzauflagen, da unser Geschäft reich an Personen- und Diagnosedaten ist. Datenschutz und auch Datensicherheit haben höchste Priorität. Wir haben dabei auch Schutzmaßnahmen eingeführt, dass sich Mitarbeiter aus den Systemen heraus nicht über Diagnosen anderer Mitarbeiter informieren können.

Data Science Blog: Was für Analysen betreiben die Fachbereiche beispielsweise? Werden auch bereits unstrukturierte Daten systematisch analysiert?

Schattner: Wir unterstützen mit unseren statistischen Analysen die Forschung. Ein Beispiel aus der Gesundheitsökonomie ist die Ritalin-Forschung. Ritalin ist ein Medikament, das gegen die Aufmerksamkeitsstörung ADHS eingesetzt wird und die Konzentration betroffener Patienten steigert. Wir können basierend auf unseren Daten streng anonymisierte Analysen betreiben,  ob in bestimmten Regionen mit ansonsten vergleichbaren Gesundheitsstrukturen unterschiedliche Häufigkeiten und Dosen auftreten. Finden wir sogenannte Hotspots, können kausale Zusammenhänge gesucht werden. Ursachen könnten beispielsweise Hypes unter lokalen Ärztegruppen sein oder schwierige soziale Verhältnisse unter Familienverbänden.

Ferner vergleichen wir Leistungserbringer und analysieren unterschiedliche Kostenverhältnisse unter Ärztestrukturen und Krankenhäusern.

Auch unstrukturierte Daten fließen in Form von Texten in manche unserer Analysen ein. Alle Dokumente zu Schadensfällen werden von unserer hausinternen Post eingescannt. Die Textinformationen aus den Schadensmeldungen speist unser Data Warehouse in BLOBs relationaler Datenbanken, auf die dann wieder der Fachbereich parsend zugreift.

Darüber hinaus stehen für uns Daten über unsere Leistungen und die Kundenzufriedenheit im Vordergrund, denn dadurch können wir uns als Unternehmen kontinuierlich verbessern.

Benjamin Aunkofer

Benjamin Aunkofer ist Lead Data Scientist bei DATANOMIQ und Hochschul-Dozent für Data Science und Data Strategy. Darüber hinaus arbeitet er als Interim Head of Business Intelligence und gibt Seminare/Workshops zu den Themen BI, Data Science und Machine Learning für Unternehmen.