Unternehmen

BARMER Ersatzkasse

Branche

Gesetzliche Krankenversicherung

Fachbereich

Privatkundemanagement, Vertrieb/Marketing, Beitrag, Finanzen, Leistungen, Unternehmenssteuerung

Verwaltungssitz

Schwäbisch Gmünd, Wuppertal

Mitarbeiter

13.429

Haushaltsvolumen

43,6 Mrd. €

Methode

Scrum
Data Vault

Technologien

SAP HANA SQL Data Warehouse
SAP Power Designer
Atlassian JIRA und Confluence
Automic UC4
Jenkins
GITLab

Ziel

  • Ablösung eines bestehenden IBM DB2 Data Warehouse-Systems durch eine moderne, agile und skalierbare Datenplattform
  • Steigerung der Performance beim Laden, Abrufen, Analysieren und Bereitstellen von Daten
  • Vereinfachte und flexible Datenmodellierung durch moderne Werkzeuge sowie eine zeitgemäße Systemoberfläche
  • Beschleunigung bei der Entwicklung von Lösungen durch standardisierte Prozesse und Methoden
  • Unterstützung aktueller analytischer Szenarien für datenwissenschaftliche Anwendungen wie z.B. Data Science und KI
  • Erweiterung der neuen Plattform um zusätzliche fachliche Anforderungen
  • Automatisierung des Entwicklungsprozesses

Lösung

  • Einführung von SAP HANA SQL Data Warehouse als zentrale Plattform zur Bereitstellung aller relevanten Daten
  • Performanceoptimierung durch datenbanknahe „In Memory“-Verarbeitung
  • Datenbankentwicklung via SAP HANA XSA
  • Realisierung von Prozessen zur Datenbewirtschaftung durch Datenflüsse innerhalb der SAP Web IDE for SAP HANA
  • Abwicklung komplexer Prozesse in SAP HANA SQL-Script
  • Implementierung von Data Marten mit SAP HANA Calculation Views
  • Verwendung von SAP ODP sowie eines eigens entwickelten Deltamechanismus für die Datenextraktion aus SAP-Quellsystemen über SAP Smart Data Access
  • Moderne und flexible Datenmodellierung nach Data Vault 2.0 mittels SAP Power Designer
  • Datenverarbeitungssteuerung im Automic UC4
  • Test- und Deployment-Prozess durch Jenkins
  • Versionsverwaltung mit Hilfe von GIT
  • Agile Projektsteuerung über JIRA & Confluence

Nutzen

  • Optimierte Bereitstellung von aktuellen und einheitlichen Informationen
  • Verbesserung der Datenqualität durch Konsistenz, Vollständigkeit, Validität und Genauigkeit
  • Performancesteigerung für Reporting, Analyse und zukünftige Anwendungen
  • Reduzierung der Komplexität vor dem Hintergrund einer zeitgemäßen Systemarchitektur
  • Zeitreduktion und Steigerung der Agilität in Bezug auf Anpassungen und Erweiterungen
  • Technologische Planungs- und Release-Sicherheit durch den Einsatz moderner Komponenten
Reporting-Analyse
Flowgraph

„Mit ihrem exklusiven Fokus auf SAP Data & Analytics ist die Windhoff Group ein kompetenter und verlässlicher Partner, mit dem wir gerne zusammenarbeiten.”
Jens Wrede, Teamleiter, BARMER