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Glossare und Datenmodelle für die Versicherungswirtschaft

Frau, die an ihrem Schreibtisch arbeitet

IBM Insurance Information Warehouse ist ein branchenspezifischer Lösungsentwurf, der Geschäftsvokabulare, Data-Warehouse-Designmodelle und Analysevorlagen bereitstellt. Die Lösung trägt dazu bei, die Entwicklung von Datenarchitektur-, Datengovernance- und Data-Warehouse-Initiativen zu beschleunigen. Das IBM Insurance Information Warehouse-Datenmodell bietet ein umfassendes, skalierbares und flexibles Framework für strategische Initiativen in Bezug auf Versicherungsdaten.

Vorteile

Reduzierung von Kosten und Projektrisiko

Fundierte Infrastrukturverfahren, Datenmanagementmethoden, umfassende funktionale Inhalte und eine Implementierungsroadmap tragen dazu bei, die Kosten für die Data-Warehouse-Entwicklung zu senken und Projektrisiken zu minimieren.

Unterstützung bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Die Lösung hilft bei der Behebung von Problemen bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften im Zusammenhang mit der Berichterstellung, indem die richtige Datengranularität bereitgestellt wird. Beispiele hierfür sind unter anderem DSGVO, CCPA, IFRS und Solvency II.

Datenkonsolidierung

Durch Konsolidierung von Finanz- und versicherungsmathematischen Daten erhalten Sie mehr Kontrolle, während Sie den Zeitaufwand für die Abschätzung von Anforderungen, die Durchführung nachfolgender Anpassungen und Data-Warehouse-Erweiterungen reduzieren.

Wichtige Leistungsmerkmale

Geschäftsbegriffe

Ohne Modellierung oder Abstraktion definieren Geschäftsbegriffe in einfacher Sprache die Branchenkonzepte der Versicherungswirtschaft. Klar definierte Geschäftsbegriffe unterstützen Standardisierung und Kommunikation in einem Unternehmen. Durch Zuordnung zu den Datenmodellen ist es möglich, sich ein einheitliches, unternehmensweites Bild der Datenanforderungen zu machen und IT-Datenstrukturen basierend auf diesen Anforderungen zu transformieren.

Dimensionales Data-Warehouse-Modell

Das dimensionale Data-Warehouse-Modell bietet die Unterstützung für Datendesign, die erforderlich ist, um Geschäftsanforderungen auf Unternehmensebene in effiziente, geschäftsspezifische Strukturen umzuwandeln, die für das Design eines dimensionalen Datenrepositorys vorgesehen sind. Die umfassenden logischen Datenmodelle enthalten die vordefinierten Data-Warehouse-Strukturen, die notwendig sind, um alle Finanzdienstleistungsdaten in einem effizienten Layout für die Analyse zu speichern.

Unterstützender Inhalt

Unterstützender Inhalt erfasst berichtsunabhängige Anforderungen in einem bestimmten Bereich und setzt sie in Beziehung zu den Data-Warehouse-Modellentitäten, -abhängigkeiten und -attributen. Dies ist eine Methode der Zuordnung sowohl externer als auch interner Begriffe, von Geschäftsstandards und anderen Anforderungen bis zu Geschäftsbegriffen und atomaren sowie dimensionalen Data-Warehouse-Modellen.

Unterstützung für Datenschutz (DSGVO/CCPA)

Die IBM Lösung bietet branchenspezifisches Vokabular, um Erkennung und Governance von Datenschutzdaten zu verbessern. Die Lösung umfasst KPI-Vorlagen für aufsichtsrechtliche Meldeverfahren und eine Hierarchie der Terminologie aus Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und California Consumer Privacy Act (CCPA). Das Glossar und die zugrunde liegenden Data-Warehouse-Modelle unterstützen Unternehmen dabei, dass ihre Unternehmensdatenarchitektur die erforderlichen Datenartefakte bereitstellen kann, um Berichte zu Datenschutzfragen zu erstellen.

Analyseanforderungen

Analyseanforderungen bilden die häufigsten Abfragen und Analysen für die Messung und Meldung der betrieblichen Leistung ab, während andere Analysefunktionen wie Ad-hoc-Berichterstellung und Entscheidungshilfe unterstützt werden. Es werden über 140 vordefinierte Vorlagen für die Anforderung von Geschäftsberichten bereitgestellt, die den Anforderungen allgemeiner Geschäftsberichte und Analysen von Benutzern aus den Bereichen Risiko, Finanzen, Compliance, CRM und den Geschäftsbereichen gerecht werden.

Solvency II

IBM Insurance Information Warehouse bietet die erforderlichen Modellierungstools und Unterstützung für die Erfassung von Anforderungen, um Implementierungen in Bezug auf Solvency II zu beschleunigen und ein flexibles, zweckmäßiges Risikomanagement-Data-Warehouse zu erstellen. Die Modelle stellen eine flexible, skalierbare Lösung dar und bieten eine einheitliche Sicht kritischer Geschäftsdaten für das Risikomanagement. Die Abdeckung für Solvency II umfasst Unterstützung für Asset-Management, Bilanz, Prämien, Schadensfälle und Aufwendungen sowie Rückversicherung und Schadenreserven für Lebens- und Sachversicherungen. Ausgerichtet auf Datenpunktmodell 2.3.0.

IFRS-Unterstützung

International Financial Reporting Standards (IFRS) 17 ist der vom International Accounting Standards Board ausgegebene Standard für Versicherungsverträge. IFRS 7 und IFRS 9 unterstützen Finanzinstrumente. IBM Insurance Information Warehouse bildet diese Standards in einem geschäftsorientierten Glossar ab, wodurch es einfacher ist, die Anforderungen zu verstehen. Dieses Glossar mit Begriffen wird den Datenmodellen zugeordnet, die die Datenstrukturen zur Unterstützung einer Vielzahl von Information-Warehouse-Anwendungsfällen abbilden.

Geschäftsdatenmodell

Dies ist der erste Punkt, an dem verschiedene Geschäftsanforderungen zusammengeführt und in einem Entitätsbeziehungsformat modelliert werden. Diese Komponente beinhaltet allgemeine Designanweisungen, die für spezielle Zwecke, wie z. B. Betriebsdatenspeicher, Data-Warehouses und Datamarts, in separate Modelle umgewandelt werden können. Das Geschäftsdatenmodell, das für die Versicherungsbranche entwickelt wurde, enthält Tausende von Geschäftsdefinitionen und bietet eine unternehmensweite Sicht von Daten, die für alle Versicherer einheitlich sind.

Atomares Data-Warehouse-Modell

Das atomare Data-Warehouse-Modell ist ein logisches Modell, das aus den Datenstrukturen besteht, die ein Versicherer normalerweise für ein Data-Warehouse benötigt. Die umfassenden logischen Datenmodelle enthalten die vordefinierten Data-Warehouse-Strukturen, die notwendig sind, um alle Finanzdienstleistungsdaten in einem effizienten Layout für Langzeit- und atomare Daten zu speichern.

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