Trotz historischer Systemlandschaften, begrenzter Ressourcen und strenger regulatorischer Anforderungen ist es einem Versicherungsunternehmen (HanseMerkur) gelungen, ein leistungsfähiges, near-real-time Data Warehouse aufzubauen – ganz ohne Cloud, moderne ETL-Plattform oder Big-Bang-Ansatz. Der Vortrag und ergänzende techn. Deep-Dive reflektieren, wie unter realen Rahmenbedingungen eine zukunftsfähige Datenplattform entstehen kann: mit klarer Strategie, konsequenter Automatisierung, modularer Architektur und Fokus auf Business-Fragen.

Zielpublikum: Entscheider aus Data and Analytics Bereichen, BI Verantwortliche, DWH-Architekten, Data Engineers
Voraussetzungen: Keine.
Level: Advanced

Extended Abstract:
Im Vortrag berichten wir über den Weg, wie wir unter herausfordernden Bedingungen – alte Systemlandschaften, komplexe Datenhistorien, geringe Ressourcen – ein stabiles, near-real-time DWH auf Basis einer on-prem Technik aufgebaut und modernisiert haben. Ohne Hype, dafür mit klarer Strategie, evolutionärem Antritt, viel Automatisierung, Eigenverantwortung und starkem Business-Fokus. Ergänzend beleuchten wir unter anderem die entscheidenden Erfolgsfaktoren: Neben der technischen Pragmatik vor allem die interdisziplinäre Teamstruktur, ein minimal-invasives Data-Governance-Modell und die enge Verzahnung mit den Fachbereichen. Der Vortrag richtet sich an alle, die nicht (nur) auf neue Tools setzen, sondern echte und nachhaltige Weiterentwicklung gestalten wollen.

Der dem Vortrag anschließende Deep-Dive zieht einen dieser Faktoren aus technischer Sicht heraus und geht auf diesen (interaktiver) ein. Im Fokus steht der Umgang mit historischen Datenständen im DWH: Automatisierung, Modellierung und Betriebsstrategien aus erster Hand von unseren Data Engineer Spezialisten.