Munich Re realisiert strategische Big-Data-Plattform mit SAS und Hortonworks / Rückversicherer trei

Munich Re realisiert strategische Big-Data-Plattform mit SAS und Hortonworks / Rückversicherer treibt Digitalisierung seines Geschäfts mit Hadoop und Big Data Analytics voran

ID: 1396951
(ots) - Die Munich Re, der größte Rückversicherer der
Welt, baut bei ihrer Big-Data-Initiative auf Analytics von SAS und
die Hortonworks Data Platform (HDP). Mit diesen beiden Partnern hat
die Versicherung eine innovative Plattform zur Analyse auch größter
Datenmengen aufgebaut, die seit dem Frühjahr 2016 im produktiven
Betrieb läuft.

Die Big-Data-Initiative der Munich Re ist ein zentraler
Bestandteil ihrer Strategie, aktiv datengetriebene neue Lösungen für
die sich verändernde weltweite Risikolage zu entwickeln. So will die
Munich Re ihre Kunden widerstandsfähiger etwa gegen ökonomische und
politische, aber auch Cyber-Risiken machen und gleichzeitig Trends im
Versicherungsmarkt setzen und aufnehmen. Mit der Plattform bekommen
Fachabteilungen effiziente Werkzeuge an die Hand, um neue
Geschäftsideen auszuprobieren, neue Geschäftsfelder zu erschließen
und Kundenservices noch weiter zu verbessern.

Mitentscheidend für die Wahl der Technologiepartner war die enge
Zusammenarbeit von SAS und Hortonworks, die eine rasche und wirksame
Umsetzung auch komplexer Analytics-Projekte auf Basis von
Hadoop-Infrastrukturen erlaubt.

"Als weltweit operierende Versicherung verfügen wir über enorme
Datenbestände. Jetzt wollen wir sie noch umfassender nutzen, um unser
Business voranzubringen und zukunftsweisende Geschäftsmodelle
umzusetzen", erklärt Marc Wewers (Lead IT Architect Big Data &
Analytics, Munich Re). Entscheidend sind für die Analyse auch semi-
und unstrukturierte Daten - also alles, was nicht bereits in
strukturierter Form vorliegt, von Papierdokumenten bis zu E-Mails
oder Videodateien. Zusätzlich wollen die Münchner verstärkt externe
Daten einbinden - beispielsweise Wetterinformationen oder Sensordaten
von Fahrzeugen, Maschinen und anderen vernetzten Geräten. Aus der
Kombination erwarten sie sich neue Einsichten und Ansätze für


innovative Produkte, Services und Prozesse.

SAS und Hortonworks: erprobte Partnerschaft

Angesichts der Datenmengen kamen für ein solches Vorgehen nur die
leistungsfähigsten Softwaresysteme infrage. Big Data Analytics von
SAS hatte sich bei der Munich Re bereits bewährt. Als Infrastruktur
für die Speicherung und Verarbeitung der Daten hat sich die
Versicherung für einen Hadoop-Cluster von Hortonworks entschieden.

Ausschlaggebend für diese Wahl war laut Marc Wewers insbesondere
die bestehende und nachweislich leistungsfähige strategische
Partnerschaft von SAS und Hortonworks. "Wir wollen die Vorteile von
SAS Analytics nutzen und zugleich die Möglichkeiten eines
Hadoop-Clusters inklusive der Open Source Tools voll ausschöpfen.
Gemeinsam können SAS und Hortonworks genau das gewährleisten."

Die gesamte Plattform arbeitet mit einem offenen Ansatz: Die Data
Scientists der Munich Re sollen möglichst frei und kreativ mit den
Daten umgehen können. In einem Business-Intelligence-Lab lassen sich
unabhängig vom Tagesgeschäft neue Ideen testen. Zudem betreibt die
IT-Innovation Abteilung von Axel Stockmann einen technischen
Trend-Radar, um die Wünsche der Mitarbeiter rund um Analytics
möglichst genau abbilden zu können. Das Prinzip funktioniert: Seit
dem operativen Start im Februar 2016 sind bereits weit über 200 neue
analytische Fragestellungen umgesetzt worden. Rund 700 User arbeiten
bereits mit dem System, das stufenweise weiter ausgebaut wird. "Eine
solche Plattform muss 'leben', und das funktioniert nur, wenn die
Anwender zufrieden sind. Die schnell steigenden Userzahlen und die
hohe Anzahl an analytischen Projekten beweisen, dass wir auf dem
richtigen Weg sind", betont Wolfgang Hauner, Chief Data Officer bei
Munich Re.

"SAS und Hortonworks haben ihre Technologien im Rahmen ihrer
Partnerschaft exakt aufeinander abgestimmt und für den gemeinsamen
Einsatz optimiert. Das macht es für Unternehmen wie Munich Re
möglich, ihre Analytics-Strategie neu zu gestalten. Die
Big-Data-Plattform von Munich Re zeigt exemplarisch, wie effizient
Hadoop und Analytics zusammenwirken. Damit kann das Unternehmen alle
Ressourcen gezielt und strategisch einsetzen, um seine Angebote für
die Kunden zukunftssicher auszubauen", erklärt Scott Van Valkenburgh,
Senior Director Alliance Management von SAS.

"Hadoop ist heute die Plattform der Wahl für Unternehmen, die
große Mengen von Daten zur Verfügung haben und sie effizient nutzen
wollen", sagt John Kreisa, Vice President of International Marketing
von Hortonworks. "Dank unserer Partnerschaft mit SAS und unseren
Technologien ist Munich Re in der Lage, Daten optimal zu sammeln, zu
speichern und auszuwerten - und damit schneller bessere
Entscheidungen treffen zu können. Das ist in den immer
schnelllebigeren Märkten von heute und morgen das A und O."

Über SAS

SAS ist weltweit Marktführer im Bereich Analytics und mit 3,16
Milliarden US-Dollar Umsatz einer der größten Softwarehersteller. In
Deutschland hat SAS im vergangenen Jahr 142 Millionen Euro Umsatz
erzielt. Kunden an 80.000 Standorten setzen innovative Analytics-,
Business-Intelligence- und Datenmanagement-Software und -Services von
SAS ein, um schneller bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Seit 1976 verschafft SAS Kunden rund um den Globus THE POWER TO KNOW.
Mit SAS entwickeln Unternehmen Strategien und setzen diese um, messen
den eigenen Erfolg, gestalten ihre Kunden- und Lieferantenbeziehungen
profitabel, steuern in Echtzeit die gesamte Organisation und erfüllen
regulatorische Vorgaben.

Firmensitz der US-amerikanischen Muttergesellschaft ist Cary,
North Carolina. SAS Deutschland hat seine Zentrale in Heidelberg und
weitere Niederlassungen in Berlin, Frankfurt, Hamburg, Köln und
München. Weitere Informationen unter
http://www.sas.com/de_de/company-information.html.



Pressekontakt:
SAS Institute GmbH
Thomas Maier
Tel. +49 6221 415-1214
thomas.maier@sas.com

Dr. Haffa & Partner GmbH
Anja Klauck, Ingo Weber
Tel. +49 89 993191-0
sas@haffapartner.de

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