Elevate Data ist jetzt allgemein verfügbar: Daten in einen echten Wettbewerbsvorteil verwandeln

Ende letzten Jahres haben wir auf der Earnix E^xcelerate in London Elevate Data vorgestellt und unsere Vision geteilt, wie Finanzinstitute Daten für Pricing-, Underwriting- und Risikoentscheidungen verwalten und aktivieren können. Mit der allgemeinen Verfügbarkeit wird diese Vision nun für Unternehmen weltweit Realität. Die ursprüngliche Ankündigung und die Sessions können Sie jetzt on‑demand ansehen.

Finanzinstitute verfügen heute über mehr Daten als je zuvor. Versicherer und Banken investieren umfangreich in moderne Plattformen wie Snowflake, Databricks und Amazon S3, um riesige Datenmengen zu erfassen, zu speichern und zu verarbeiten.

Und doch bleibt eine altbekannte Herausforderung bestehen. Das Problem ist nicht mehr der Zugang zu Daten, sondern die Fähigkeit, diese effektiv für Pricing-, Underwriting- und Risikoentscheidungen zu nutzen.

Mit der allgemeinen Verfügbarkeit von Elevate Data führt Earnix eine neue Grundlage dafür ein, wie Daten im gesamten Unternehmen verwaltet und aktiviert werden. Eine Grundlage, die bestehende Datenplattformen direkt mit Entscheidungs-Workflows vernetzt und gleichzeitig Geschwindigkeit, Transparenz und Kontrolle verbessert.

Die eigentliche Herausforderung sind nicht die Daten selbst, sondern ihre Einsatzbereitschaft.

Die meisten Unternehmen haben leistungsstarke Datenökosysteme geschaffen. Doch diese Ökosysteme wurden für das gesamte Unternehmen konzipiert, nicht für die spezifischen Anforderungen von Pricing- und Underwriting-Teams.

Die Folge ist, dass sich kritische Workflows weiterhin auf fragmentierte Prozesse stützen. Daten werden manuell extrahiert, transformiert und übertragen. Teams sind für Aktualisierungen auf die Unterstützung der IT angewiesen. Mehrere Versionen desselben Datensatzes existieren in verschiedenen Projekten. Je mehr Daten zwischen Systemen ausgetauscht werden, desto schwieriger lässt sich Governance durchsetzen.

Dies führt in jeder Phase des Entscheidungsprozesses zu Reibungsverlusten. Die Datenaufbereitung dauert zu lange. Ihre Qualität ist uneinheitlich. Ihre Herkunft ist unklar. Und letztlich wird es schwieriger, den aus den Daten gewonnenen Erkenntnissen zu vertrauen.

Für Versicherer kann dies verzögerte Preisaktualisierungen oder eine weniger präzise Risikosegmentierung bedeuten. Für Banken kann es sich auf Kreditmodelle, Kundenstrategien und die Reaktionsfähigkeit auf Marktveränderungen auswirken.

In beiden Fällen wird die Lücke zwischen Daten und Entscheidung zu einem Wachstumshemmnis.

Ein neuer Ansatz für Daten in Earnix

Elevate Data wurde entwickelt, um diese Lücke zu schließen, indem in Earnix eine eigene, speziell für Entscheidungsfindung entwickelte Datenschicht eingeführt wird.

Es ersetzt bestehende Datenplattformen nicht, sondern ergänzt sie. Es vernetzt sich direkt mit Quellen wie Snowflake, S3 und Databricks und führt diese Daten in einer zentralen Umgebung zusammen, in der sie vertrauenswürdig aufbereitet, verwaltet und wiederverwendet werden können.

Dieser Ansatz verändert die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Daten umgehen.

Daten können sowohl bei Bedarf als auch nach einem festgelegten Zeitplan importiert werden, was es Teams ermöglicht, ohne manuelle Eingriffe mit frischeren Informationen zu arbeiten. Durch skalierbare Infrastruktur werden große Datenmengen rasch verarbeitet und die typischen Engpässe dateibasierter Workflows entfallen.

Gleichzeitig fließen alle Daten in ein einziges, versioniertes zentrales Repository. Teams erhalten so Einblick darin, welche Daten vorhanden sind, wie sie transformiert wurden und wie sie genutzt werden. Das reduziert Datenredundanz, verbessert die Konsistenz und schafft eine gemeinsame Grundlage für alle Funktionen.

Integrierte Profiling- und Transformationsfunktionen vereinfachen den Prozess zusätzlich. Probleme mit der Datenqualität werden frühzeitig erkannt, und wiederverwendbare Transformationspipelines stellen sicher, gewährleisten eine konsistente Aufbereitung jedes neuen Datensatzes. Mit GenAI‑gestützten Funktionen werden selbst komplexe Vorbereitungsschritte für Fachanwender einfacher handhabbar.

Das Ergebnis ist nicht nur eine schnellere Datenaufbereitung. Es ist eine kontrolliertere, transparentere und skalierbarere Methode, Daten unternehmensweit zu verwalten.

Von Fragmentierung zu organisatorischer Abstimmung

Zu den wichtigsten Veränderungen, die Elevate Data ermöglicht, gehört die bessere Abstimmung der Teams untereinander.

Data Engineers entwickeln und betreiben skalierbare Pipelines, die sich reibungslos in vorhandene Tools und codebasierte Workflows einfügen. Data Scientists erhalten schneller Zugriff auf modellfertige Datensätze und können ihre Iterationen effizienter gestalten. Pricing-, Underwriting- und Risikoteams nutzen stets aktuelle Daten, ohne auf manuelle Abläufe oder externe Abhängigkeiten angewiesen zu sein.

Gleichzeitig behalten IT- und Compliance-Teams die vollständige Kontrolle. Datenherkunft, Versionierung und Zugriffskontrollen sind fest in den Prozess integriert und stellen sicher, dass die Governance trotz steigender Geschwindigkeit nicht beeinträchtigt wird.

Dieses Gleichgewicht zwischen Autonomie und Kontrolle ist entscheidend. Unternehmen müssen sich nicht länger zwischen Agilität und Governance entscheiden, sondern können beides erreichen.

Praktische Auswirkungen auf Versicherungen und Banken

Der Wert dieses Ansatzes zeigt sich im täglichen Betrieb.

Unternehmen können große Datensätze innerhalb von Minuten statt Tagen einlesen und verarbeiten und so mit dem wachsenden Datenvolumen Schritt halten. Daten lassen sich so häufig aktualisieren, wie es erforderlich ist, was dynamischere Pricing- und Risikostrategien unterstützt.

Mehrere Datenquellen können zu einer einheitlichen Sicht zusammengeführt werden– sei es Schaden- und Vertragsdaten in der Versicherung oder Transaktions- und Verhaltensdaten im Bankwesen. Dies schafft eine \numfassendere Grundlage für Modellierung und Entscheidungsfindung.

Manuelle Schritte werden reduziert oder ganz eliminiert. Es besteht keine Notwendigkeit für Dateiextraktion, lokale Übertragungen oder wiederholte Transformationen. Workflows werden stärker automatisiert, zuverlässiger und leichter skalierbar.

Gleichzeitig wird die Governance eher stärker als schwächer. Jeder einzelne Schritt im Lebenszyklus der Daten wird protokolliert und ergibt so einen transparenten, prüffähigen Verlauf von der Quelle bis zur Entscheidung.

Warum die allgemeine Verfügbarkeit wichtig ist

Mit der allgemeinen Verfügbarkeit von Elevate Data wird diese Fähigkeit von einer frühen Einführung zu einer skalierbaren, produktionsbereiten Lösung für Finanzinstitute weltweit.

Unternehmen können die Lösung mit minimalen Unterbrechungen in ihre bestehenden Umgebungen integrieren. Sie ist dafür ausgelegt, mit aktuellen Datenplattformen und Earnix-Anwendungen zusammenzuarbeiten und so eine schrittweise, aber substanzielle Weiterentwicklung im Datenmanagement zu ermöglichen.

Wichtiger noch: Unternehmen können damit ihre bereits getätigten Investitionen in Dateninfrastruktur voll ausschöpfen. Anstatt ein weiteres Datensilo hinzuzufügen, verbindet und aktiviert Elevate Data das, was bereits vorhanden ist.

Daten aufwerten, um bessere Entscheidungen zu treffen

Die Fähigkeit, schnelle, präzise und nachvollziehbare Entscheidungen zu treffen, wird zu einem entscheidenden Faktor in der Finanzbranche. Ob es darum geht, das Pricing zu optimieren, die Genauigkeit des Underwritings zu verbessern oder Risikostrategien zu optimieren – alles hängt von der Qualität und Verfügbarkeit der Daten ab.

Elevate Data geht diese Herausforderung direkt an. Die Lösung verwandelt verstreute, komplexe Datenlandschaften in eine schlanke, gesteuerte und entscheidungsreife Grundlage.

Für Versicherer und Banken bedeutet das mehr als nur operative Effizienz. Es bedeutet, mit Zuversicht auf Veränderungen reagieren zu können, schneller zu innovieren und in einem datengetriebenen Markt wettbewerbsfähiger zu agieren.

Denn letztendlich sind es nicht die Unternehmen, die mit den meisten Daten gewinnen, sondern diejenigen, die diese Daten in konkrete Maßnahmen umsetzen können.

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