Zürich Versicherung
Erhöhte Standards für Datenqualität und Datengovernance schaffen eine praxistaugliche Grundlage für intelligentere Entscheidungen, schnellere Implementierungen und eine nachhaltige Transformation des Unternehmens.
Das Unternehmen
Im Zuge ihrer Entwicklung zu einem globalen Versicherer entwickelte oder erwarb Zurich zahlreiche ERP-Systeme. Obwohl diese Systeme auf die Erfüllung lokaler regulatorischer oder finanzieller Berichtspflichten ausgelegt waren, verwendeten sie häufig unterschiedliche Datenstandards. Die Migration mit einem individuell angepassten Toolset erschwerte die Identifizierung widersprüchlicher Geschäftsregeln und die Erstellung effektiver und wiederverwendbarer Abstimmungsberichte. Dadurch war die Wiederverwendung zwischen länderübergreifenden Implementierungen oder zur Datenbereinigung unmöglich. Um dies zu beheben, entschied sich Zurich für die Implementierung eines integrierten Datenmigrations-Toolsets, das diese Unterschiede besser identifizieren, harmonisieren und beheben sowie die Datenqualität in der Ziellösung sicherstellen kann.
Hintergrund des Projekts
Um Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern, startete die Zurich Insurance Group ein mehrjähriges Finanztransformationsprogramm zur Konsolidierung von 23 bestehenden SAP-Systemen in einer einzigen Produktionsumgebung. Da es sich um ein mehrstufiges Programm handelte, benötigte Zurich mehr als nur eine einfache Datenmigration per Lift-and-Shift. Vielmehr war eine wiederholbare, qualitätsorientierte Methodik erforderlich, die für jede Implementierungsphase präzise und geschäftsfähige Daten gewährleisten sollte.
„Wir können unseren Geschäftsanwendern nun klar aufzeigen, wie und wo ihre Altdaten bei den Transformationen und Validierungen des Zielsystems zu Fehlern führen würden.“
Challenges
Im Zuge des Wachstums von Zurich als globaler Versicherer wurden zahlreiche ERP-Systeme eingeführt. Obwohl diese Systeme zur Erfüllung lokaler regulatorischer oder finanzieller Berichtspflichten entwickelt wurden, basierten sie auf uneinheitlichen Datenstandards. Diese Inkonsistenzen erschwerten die Erkennung widersprüchlicher Geschäftsregeln, die Abstimmung von Finanzdaten und die Wiederverwendung von Geschäftslogik für zukünftige Migrationen.
Zurich wusste, dass sie von ihrem Datenpartner mehr erwarten konnten, als herkömmliche Migrationstools leisten konnten. Sie wollten mehr als nur eine integrierte Lösung für Datenmigration und Datenqualität; sie brauchten eine, die Unterschiede frühzeitig erkennen, harmonisieren und beheben konnte und gleichzeitig nachhaltige Datenqualitätsprozesse in neue Lösungen integrierte.
Projektziele
- Reibungslose Migration von mehr als 23 verschiedenen ERP-SystemenElemente zu einem einzigen, zentralen SAP FI (Finanzwesen) Rechnungswesen)/CO (Controlling) und BW (Geschäftslager-)Lösung
- Schnell und zuverlässig reinigen und integrieren Daten aus diesen Altsystemen in die neues Zielsystem
- Einhaltung von Zeit- und Budgetvorgaben
- Verbessern Sie die Datenqualität und implementieren Sie ein nachhaltige Daten-Governance-Fähigkeit
- Implementieren Sie bewährte Verfahren projektübergreifend einschließlich der Wiederverwendung von Geschäftsregeln und technische Datenzuordnung
„Wir haben mit lokalen Verantwortlichen zusammengearbeitet, um die wichtigsten Geschäftsressourcen optimal zu nutzen und komplexe Fragen so früh wie möglich zu klären. Dies hat die Datengenauigkeit messbar erhöht und das Risiko verringert, je näher wir der Produktionsmigration kamen.“
Highlights der Umsetzung
Datenqualität in den Mittelpunkt stellen
Zurich gab sich nicht mit „gut genug“ zufrieden. Sie gingen eine Partnerschaft mit Syniti ein, um komplexes, risikoreiches Datenmanagement in einen präzisen, geschäftstauglichen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln. Vom ersten Tag an Synitis datenorientierter Ansatz—in Kombination mit Automatisierung, vorgefertigten Inhalten, wiederverwendbaren Vorlagen und fundiertem Fachwissen — machten außergewöhnliche Datengenauigkeit und Daten-Governance zu einer unabdingbaren Voraussetzung.
Verwendung eines wiederholbaren, nachvollziehbaren und vollständig auditierbaren Datenmigrationsmethodik Durch die parallele Durchführung mehrerer Migrationswellen konnte die Projektlaufzeit deutlich verkürzt werden. Daten aus über 23 bestehenden, nicht miteinander verbundenen ERP-Systemen wurden bereinigt und in das neue Zielsystem integriert. Syniti setzte Best Practices ein, darunter wiederverwendbare Geschäftsregeln, zielbasierte Validierungsberichte und Datenmapping über mehrere Migrationswellen hinweg, um Konsistenz und Genauigkeit zu gewährleisten.
Die strategische Bereitstellung, Architektur, Prüfung und Bereinigung von Syniti gewährleisteten nachhaltige Datenqualität und Compliance weit über den Go-Live hinaus. Proaktive Datenqualitätssicherung in Form von Datenbewertungen, automatisierter Fehlererkennung und kontinuierlichen Abgleichsberichten bereits zu Beginn der Datenmigration verbesserte Transparenz und Kontrolle erheblich.
„Wir haben mit lokalen Ansprechpartnern zusammengearbeitet, um die wichtigsten Geschäftsressourcen optimal zu nutzen und komplexe Fragen so früh wie möglich zu klären. Dadurch wurde die Datengenauigkeit messbar erhöht und das Risiko im Vorfeld der Produktionsumstellung verringert“, sagte Smith.
„Wir verfügen nun über ein vorhersehbares, zuverlässiges Toolset, ein Team und einen Prozess, die zur Aufrechterhaltung der Datenqualität in der Produktion wiederverwendet werden können und von anderen Initiativen zur Datenqualität, -bereinigung und -governance genutzt werden können.“
Ergebnisse
Mehr als nur Datenmigration
Zurich Insurance hat nicht einfach nur Daten migriert – sie haben sie in ein strategisches Asset verwandelt. Synitis datenorientierter AnsatzSie reduzierten Risiken und kontrollierten Kosten durch Automatisierung, vorgefertigte Inhalte, wiederverwendbare Vorlagen und Expertenleistungen.
Durch den Einsatz bewährter Datenanalysen, zentraler Tools und Ressourcen, harmonisierter Ladezyklen und standardisierter Abgleichsberichte erzielte Syniti durchweg erfolgreiche Ergebnisse bei der Datenmigration, verbesserte die Datenqualität und kontrollierte die Kosten.
„Wir können unseren Geschäftsanwendern nun klar aufzeigen, wie und wo ihre Altdaten bei der Transformation und Validierung des Zielsystems zu einem Fehler führen würden“, kommentierte Smith.
Beschleunigter Go-Live-Zeitplan
Deutlich verkürzte sich die Implementierungszeit für die Datenmigration aus mehr als 23 ERP-Systemen in eine einzige SAP-Lösung für Finanzbuchhaltung/Controlling (FI/CO) und Business Warehousing (BW).
Kostenreduktion
Reduzierung der Kosten für die Datenmigration um 7 % im Vergleich zum Vorjahr durch wiederverwendbare Regeln und Automatisierung
Bereinigung großer Datenmengen
230 Millionen Datensätze aus 14 Jahren Altdaten wurden in nur 8 Monaten auf eine Genauigkeit von 99.9 % bereinigt.
Erhöhte Genauigkeit
Alle Hauptbuch- und Sachbuchdaten wurden abgeglichen und mit einer Genauigkeit von über 99 % freigegeben.
Geschäftsvorteile
Zukunftsfähige Daten für ein zukunftsfähiges Unternehmen
Bei diesem Projekt ging es nicht darum, Aufgaben abzuhaken, sondern darum, Standards anzuheben. Indem Zurich Insurance höhere Ansprüche an ihre Daten und ihren Partner stellte, ging das Unternehmen über eine einmalige Migration hinaus und schuf eine wirklich zukunftsfähige Grundlage.
„Wir verfügen nun über ein vorhersehbares, zuverlässiges Toolset, ein Team und einen Prozess, die zur Aufrechterhaltung der Datenqualität in der Produktion wiederverwendet werden können und von anderen Initiativen zur Datenqualität, -bereinigung und -governance genutzt werden können“, sagte Smith.
- Verbesserte Datenqualität und nachhaltige Datenverwaltung
- Kontinuierliche Transparenz durch Berichterstattung und Validierung von Korrekturmaßnahmen
- Genaue, sofort einsatzbereite Daten unterstützen geschäftskritische Anwendungen.
- Die Implementierung automatisierter Regelvalidierung und Wertzuordnungen vor der Produkteinführung gewährleistete Vertrauen und Transparenz im Unternehmen.
- Zugang zu einem vorhersehbaren, wiederverwendbaren Toolset, Team und Prozess für langfristige Datenqualität und Innovation