Project Description
AUTOMATISIERTER UND VERBESSERTER PROZESS
EIN ROBUSTES, SKALIERBARES UND
ZUKUNFTSSICHERES DATA WAREHOUSE
KURZ GESAGT
Einer unserer Kunden ist ein Versicherer, der EU-weit einzigartige Lösungen in den Bereichen Gesundheitsfürsorge, Arbeitsunfähigkeit und Abwesenheit im Krankheitsfall anbietet. Das Unternehmen arbeitet eng mit Partnern zusammen, die in direktem Kontakt mit den Endnutzern stehen. Aufgrund ihres umfangreichen Kundenstamms ist es von entscheidender Bedeutung, fundierte Entscheidungen zu treffen und genaue Dateneinblicke zu erhalten! Aus diesem Grund haben wir ein Team aus Datenvisualisierungsexperten, Dateningenieuren, Lösungsarchitekten und Projektmanagern zusammengestellt, um ein robustes und zukunftssicheres Data Warehouse aufzubauen. Unser Team hat umfassend mit dem Datenanalysten des Kunden und weiteren Stakeholdern zusammengearbeitet, um Unterstützung in den Bereichen Datenengineering, Cloud-Entwicklung, Projektmanagement, Power BI-Dashboard-Entwicklung und Lösungsarchitektur zu bieten.
Dieses Projekt bietet eine End-to-End-Lösung: von der Erfassung der Rohdaten bis zur Visualisierung der Erkenntnisse auf einem Power BI-Dashboard. Alles mit dem Ziel, dem Kunden die folgenden Vorteile zu bieten:
Ein Data Warehouse mit einem automatisierten Dashboard, das zuverlässige und aktuelle Einblicke liefert, die jederzeit und überall verfügbar sind.
Schnelle Erkennung und Behebung von Problemen durch gründliche Datenprüfung.
Konsolidierung und Vergleich von Daten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Excel und SQL, und Umwandlung dieser Daten in ein einheitliches Format.
Analyse verschiedener Zeiträume und Trends zur Erstellung von Zukunftsprognosen.
DAS KONZEPT
Ein robustes und effektives Data Warehouse erfordert eine gut strukturierte Datenpipeline für die Extraktion, Umwandlung und Aufbereitung von Daten. Durch die Einrichtung einer automatisierten Datenpipeline entfiel die Notwendigkeit der manuellen Kodierung und Bereinigung von Daten. Außerdem haben wir ein Standarddatenmodell entwickelt, um einheitliche Berichte zu erstellen. Diese Berichte werden dann in einem Power BI-Dashboard visualisiert. Wichtig ist, dass das gesamte Data Warehouse auf Azure läuft, was es zukunftssicher und skalierbar macht.
DIE HERAUSFORDERUNG
Unser Kunde möchte Einblick in alle seine Datenquellen, die oft unterschiedliche Formate haben. Er möchte sicherstellen, dass er die richtigen Informationen vergleicht. Um dies zu erreichen, mussten wir sicherstellen, dass das zentrale Data Warehouse automatisch verschiedene Datenquellen (wie Excel-Dateien und SQL-Datenbank) verarbeitet, sie in ein standardisiertes Format übersetzt und die Daten für die Berichterstattung aufbereitet. Für einen Versicherer sind genaue Informationen von entscheidender Bedeutung. Unser Kunde möchte in der Lage sein, automatisch Berichte zu erstellen, die einen Überblick über seine Einnahmen und Ausgaben, einschließlich Prämieneinnahmen, Schadensrückerstattungen und die Gültigkeit früherer Ansprüche, geben. Die Minimierung der manuellen Datenverarbeitung ist daher unerlässlich, um Fehler zu vermeiden. Darüber hinaus mussten wir sicherstellen, dass zahlreiche Kontrollen durchgeführt werden, um eine fehlerfreie Schadensbearbeitung und genaue Aufzeichnungen bei allen Partnern zu gewährleisten.
AUTOMATISIERTER UND VERBESSERTER PROZESS
Zuvor musste unser Kunde die von seinen Partnern erhaltenen Daten manuell verarbeiten. Glücklicherweise ist dies nun nicht mehr notwendig, da der Prozess wie folgt automatisiert wurde:
MEDIAAN IN ACTION
Während dieses Projekts stellten wir ein Team zusammen aus einem Experten für Datenvisualisierung, einem Daten-Ingenieur, einem Projektmanager und einem Lösungsarchitekten. Unser Team hat eng mit dem Datenanalysten des Kunden und deren Stakeholdern zusammengearbeitet, die die Endbenutzer des Dashboards repräsentieren.
Data Factory, um automatisierte Datenpipelines mit einer einfachen Schnittstelle zu bauen.
Azure, um Hosting zu betreiben und den Zugang zu verwalten.
Power BI, um Daten in Dashboards zu visualisieren, damit Kunden schnell eine aktuelle Übersicht erhalten und tief in ihre Daten eintauchen können.
ERGEBNISSE
Mit einem robusten Datenlager haben Entscheidungsträger einfachen Zugang zu sowohl aktuellen als auch historischen Daten. Dadurch erhalten sie einen Überblick über ihre Ausgaben und Einnahmen, wie erwartete Prämien, erwartete Schadensfälle und den Status von Versicherungsansprüchen aus vorhergehenden Jahren. Wir sorgen auch für eine hohe Datenqualität, indem wir verschiedene Prüfungen in automatisierte Daten-Pipelines integrieren. Diese Prüfungen erfüllen verschiedene Funktionen und folgen verschiedenen Geschäftsregeln, wie das Vereinheitlichen von Datumsformaten, das Überprüfen der Anwesenheit spezifischer Spalten in Excel-Dateien und das Durchsetzen von Beschränkungen, wie einer maximalen Schadensdauer von 1 Jahr. Dank dieses robusten Datenlagers kann unser Kunde schnell fundierte Entscheidungen treffen und seine Leistung stetig verbessern. Es bietet zudem die Möglichkeit, in Zukunft weitere innovative und fortschrittliche Data-Science-Technologien zu implementieren.
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