Fundierte Entscheidungen Dank Data Streaming 

Gefühlt beginnt jeder dritte Artikel hinsichtlich Innovation und bald jede zweite wissenschaftliche Arbeit mit dem Statement „Alles ändert sich“. Tatsächlich ändert sich das mögliche Zeitfenster, in dem Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und auf Veränderungen reagieren müssen – dies wird immer kleiner; Optimierungsiterationen sei Dank.

Das dritte Newtonsche Gesetz: Actio – Reactio 

Als These steht im Raum: Nur wenn ein Unternehmen ein verlässliches Datenmanagement betreibt, das eine Verarbeitung in Echtzeit erlaubt, kann es auf Veränderung adäquat reagieren und den Markt dominieren.

Entscheidungen treffen – auf welcher Basis? 

Heute werden enorme Mengen an Daten produziert, die für Unternehmen von unschätzbarem Wert sein könnten. Dafür müssen aber alle vorhandenen Daten effektiv genutzt und aggregiert werden, um Entscheidungen in Echtzeit treffen zu können und langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben. 

Historisch gewachsene IT-Landschaften sind jedoch häufig komplex, sie bestehen aus verschiedenen Systemen, Technologien und Schnittstellen. Die Daten liegen somit in verschiedensten Anwendungen vor. Diese Systeme sind nicht darauf ausgelegt, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen, sodass immer alle Systeme den gleichen Datenstand haben.

Eine Möglichkeit diesen Zustand zu überwinden, besteht darin, auf Datenströme zu setzen. 

Data Streaming – kontinuierlicher Datenfluss 

Data Streaming bezieht sich auf die kontinuierliche Übertragung von Daten in Echtzeit von einer Quelle zu einem Empfänger. Im Gegensatz zur Batch-Verarbeitung, bei der Daten in großen Mengen gesammelt und verarbeitet werden, werden bei Data Streaming die Daten kontinuierlich und in Echtzeit verarbeitet. Hier sind die wichtigsten Schritte: 

  • Datenquelle: Die erste Phase des Data Streaming ist die Datenerfassung. Daten können aus verschiedenen Quellen stammen. 
  • Datenverarbeitung: Sobald die Daten erfasst sind, müssen sie verarbeitet werden. Hierbei können verschiedene Schritte wie Datentransformation, Filterung, Aggregation, Analyse und Mustererkennung durchgeführt werden. 
  • Datenbereitstellung: Die verarbeiteten Daten müssen dann an eine Zielanwendung oder einen Zielprozess weitergeleitet werden. Die Daten können entweder in Echtzeit an eine Anwendung oder ein System gesendet oder in einer Datenbank oder einem Data Lake gespeichert werden. 
  • Datenanalyse: Die verarbeiteten Daten können dann analysiert werden, um Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen fundiert zu treffen. Unternehmen können mithilfe von Data Streaming Einblicke in ihre Geschäftsprozesse und ihre Kund*innen gewinnen, die sie zur Optimierung ihrer Prozesse nutzen können. 
     

Vorteile von Data Streaming 

Die Verwendung von Datenströmen bietet Unternehmen eine Reihe von Vorteilen, darunter: 

  • Echtzeit-Entscheidungen: Da Datenströme in Echtzeit verarbeitet werden, können Unternehmen schnell auf Veränderungen reagieren und fundierte Entscheidungen treffen. 
  • Bessere Vorhersagefähigkeit: Durch die kontinuierliche Analyse von Datenströmen können Unternehmen Muster erkennen und Vorhersagen treffen, die auf aktuellen Ereignissen basieren. 
  • Effektivere Datenanalyse: Die kontinuierliche Übertragung von Datenströmen ermöglicht es Unternehmen, die Analyse und Verarbeitung von Daten zu automatisieren, was zu einer effektiveren Nutzung von Ressourcen führt. 
  • Kostenreduzierung: Durch die Verwendung von Data Streaming können Unternehmen ihre Infrastrukturkosten senken, da sie keine großen Datenmengen speichern und verarbeiten müssen. 
  • Geschwindigkeit: Im Gegensatz zu historisch gewachsenen Datenversorgungsqueues, die die Datenversorgung der Anwendungen sicherstellen, aber dafür teilweise mehrere Tage benötigen, bis der gesamte Datenversorgungsvorgang abgeschlossen ist, ermöglichen Data Streaming Plattformen die Versorgung der Daten in sehr kurzer Zeit und entsprechend dem Zielsystem aufbereitet. 

Anwendung von Data Streaming in der Versicherungsbranche 

Data Streaming kann in vielen bestehenden Geschäftsprozessen einen hohen Mehrwert bringen. Hier sind einige Einsatzbeispiele: 

  • Betrugsbekämpfung: Data Streaming kann auch bei der Bekämpfung von Versicherungsbetrug eingesetzt werden, indem es Versicherungsunternehmen ermöglicht, potenziell betrügerische Aktivitäten in Echtzeit zu erkennen und zu verhindern. 
  • Kundenerfahrung: Data Streaming kann dazu beitragen, die Kundenerfahrung zu verbessern, indem es Versicherungsunternehmen ermöglicht, Echtzeit-Daten von Kundeninteraktionen zu sammeln und zu analysieren, um personalisierte Angebote und Empfehlungen zu generieren. 
  • Schadenmanagement: Durch die Verwendung von Datenströmen können Versicherungsunternehmen Schäden in Echtzeit verarbeiten und schneller auf Schadenmeldungen reagieren. Sie können auch Echtzeit-Daten von Sensoren in Autos oder Häusern nutzen, um Schäden vorherzusagen und zu verhindern. 
  • Schadenvorhersage: Versicherungsunternehmen können Echtzeit-Datenströme nutzen, um Schäden vorherzusagen, zum Beispiel indem sie Wetterdaten oder Erdbebenwarnungen nutzen. 
  • Risikobewertung: Durch die kontinuierliche Analyse von Datenströmen können Versicherungsunternehmen Risiken in Echtzeit, beispielsweise beim Online-Vertragsabschluss bewerten und effektive Prämienstrategien entwickeln. 

Zusammenfassung und Ausblick 

Data Streaming ist eine wichtige Technologie, die Unternehmen dabei unterstützt, Daten in Echtzeit zu verarbeiten und wertvolle Einblicke in ihre Geschäftsprozesse und Kund*innen zu gewinnen. Mit der zunehmenden Bedeutung von Big Data und dem Internet der Dinge wird Data Streaming zu einem immer wichtigeren Bestandteil der digitalen Transformation. 

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