Von fragmentierten Daten zu einer integrierten Analytics-Plattform

Einheitliches KPI-Verständnis

Fachübergreifend definierte Kennzahlen und Begriffe sorgen heute für konsistente Reports und belastbare Steuerungsimpulse. Entscheidungen basieren auf einer gemeinsamen Datengrundlage statt auf isolierten Auswertungen.

Digitalisiertes & automatisiertes Reporting

Das Reporting wurde weitgehend automatisiert und tagesaktuell verfügbar gemacht. Manuelle Aufbereitungen entfallen, Auswertungen stehen schneller bereit und Managemententscheidungen werden beschleunigt.

Etablierte Data Governance

Klare Verantwortlichkeiten, definierte Datenmodelle und strukturierte Governance-Artefakte schaffen Transparenz und Vertrauen in die Daten. Qualität, Nachvollziehbarkeit und Compliance sind nachhaltig abgesichert.

Betriebsarme Systemlandschaft

Durch den Einsatz des Data Vault Generators (DVG) entstand eine hochautomatisierte DWH-Architektur. Betrieb und Weiterentwicklung sind mit schlanken Ressourcen möglich und skalieren mit dem Wachstum.

Reproduzierbares Self-Service-Reporting

Mit Power BI wurde ein intuitives, visualisiertes Reporting implementiert. Fachbereiche können Analysen eigenständig weiterentwickeln und Trends schnell identifizieren – ohne Abhängigkeit von IT-Ressourcen.

Gestärkte Datenkultur im Unternehmen

Die Einführung eines modernen BI-Tools und einheitlicher KPI-Definitionen förderten Akzeptanz und Nutzung von Daten in allen Fachbereichen. Datenbasierte Entscheidungen sind heute fester Bestandteil der Organisation.

Die Herausforderung bestand darin, mit einem modernen Data Warehouse und einem unternehmensweiten Reporting die Basis für datengetriebene Steuerung zu schaffen.

Ziel war es, eine skalierbare Analytics-Landschaft aufzubauen. Dabei sollte:

  • ein sicheres, cloudbasiertes Data Warehouse als zentrale Datenquelle etabliert werden,
  • ein konsistentes Reporting für unterschiedliche Stakeholder entstehen,
  • ein geeignetes BI-Tool in die bestehende Systemlandschaft integriert werden,
  • Data-Governance-Strukturen implementiert werden,
  • ein einheitliches KPI-Verständnis im gesamten Unternehmen verankert werden.

Cloudbasierte Data-Warehouse-Architektur

Auf Basis einer Vorstudie wurde ein zentrales Data Warehouse auf Snowflake in AWS aufgebaut. Mit dem firmeneigenen Data Vault Generator (DVG) erfolgte die Anbindung der Kern- und SAP-Systeme hochautomatisiert und revisionssicher. So entstand eine skalierbare, zukunftsfähige Datenplattform als technisches Fundament für Reporting und Steuerung.

Harmonisiertes Datenmodell

Alle relevanten Datenquellen wurden in einem einheitlichen, fachlich abgestimmten Datenmodell zusammengeführt. Der systemübergreifende Abgleich stellt Konsistenz und Integrität über alle Ebenen hinweg sicher. Dadurch wurde eine verlässliche Grundlage für unternehmensweite Auswertungen und Analysen geschaffen.

Modernes BI-Ökosystem

Im Zuge des Aufbaus des cloudbasierten Data Warehouse organisierten wir den Auswahlprozess für das BI-Tool. Die identifizierte Software-as-a-Service-Lösung wurde anschließend von uns als zentrales Reporting-Tool etabliert und bildet die Basis für ein strukturiertes Management-Reporting mit klar definierten KPI-Logiken.

Definition unternehmensweiter Kennzahlen

Im Projekt wurden zentrale KPIs und Begriffe fachübergreifend definiert und verbindlich festgelegt. Diese Standards schaffen Transparenz und Vergleichbarkeit über Bereiche hinweg. Sie bilden heute die Leitplanken für Reporting, Steuerung und Performance-Messung im gesamten Unternehmen.

Organisatorische Verankerung von Data Governance

Neben technischen Maßnahmen wurden klare Rollen, Prozesse und Verantwortlichkeiten etabliert. So wird Datenqualität nicht nur systemseitig, sondern auch organisatorisch nachhaltig gesichert. Die geschaffenen Governance-Strukturen stellen langfristige Transparenz und Verlässlichkeit im Umgang mit Daten sicher.

>> "Der Aufbau eines DWH war eine große Herausforderung für uns. Ohne crossnative als verlässlichen und kompetenten Partner hätten wir unsere Ziele in dieser Form nicht realisieren können. Besonders überzeugt hat uns die Kombination aus technischer Expertise und strukturiertem Vorgehen." <<

Maximilian Weingarten, Projektleiter, GVV Kommunalversicherung

Im Zentrum der Lösung steht ein cloudbasiertes Data Warehouse auf Snowflake (AWS), aufgebaut nach dem Data-Vault-Ansatz.

Data Vault Generator (DVG)

Der eigens entwickelte Data Vault Generator (DVG) automatisiert Modellierung, Ladeprozesse und technische Artefakte. Dadurch werden Integrationsaufwände reduziert, Datenmodelle konsistent gehalten und Erweiterungen effizient umgesetzt – eine skalierbare Grundlage für langfristiges Wachstum.

Die GVV Kommunalversicherung VVaG ist ein spezialisierter Versicherer für kommunale Risiken. Das Unternehmen entwickelt Versicherungslösungen für Städte, Gemeinden, Landkreise sowie kommunale Unternehmen und deckt zentrale Sparten wie Haftpflicht-, Sach-, Unfall- und Kraftfahrzeugversicherungen ab.
Mit der GVV Direktversicherung AG verfügt die Gruppe zudem über einen digitalen Versicherer, der sich auf moderne, direkte Angebote für Privatkundinnen und -kunden konzentriert.

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Ein modernes Data Warehouse ist mehr als Technologie – es ist die Grundlage für bessere Entscheidungen. Lassen Sie uns gemeinsam Ihre Analytics-Landschaft auf das nächste Level bringen.

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