AXA Deutschland setzt auf Data-Lake-Technologie und führt strukturierte und unstrukturierte Daten aus zunächst 20 internen Datenbanksystemen und 25 externen Quellen zu Analysezwecken zusammen. Das Data Management Office ist Product Owner über diesen Data Lake - aber ohne die Kollegen der dritten Instanz, dem Data Engineering, geht gar nichts. Sie bauen die Daten-Pipelines, bereinigen die Bestände, sorgen für die logische und physikalische Datenmodellierung, implementierten Integration, Ver- und Entschlüsselung, schaffen Zugangsmöglichkeiten und sorgen für die Löschung von Daten, wenn rechtliche Umstände dies erfordern.

Was hat AXA aus dieser dreigliedrigen Organisation des Data Innovation Lab gelernt? Data Analytics und Data Management können durchaus konkurrierende Ziele verfolgen. Das Data Management stellt den organisatorischen und technischen Wandel in den Vordergrund, ihm sind Aspekte wie ComplianceCompliance und stabile Prozesse wichtig. Die Analytiker sind eher rastlos, sie wollen schnell und agil Dinge ausprobieren und testen. Ihnen geht es um die zeitnahe Umsetzung von Smart-Data-Initiativen. Alles zu Compliance auf CIO.de

Bei AXA haben sich das Daten-Management- und das Data-Analytics-Team daher einen Shared-Office-Bereich auf dem Unternehmens-Campus eingerichtet, wo sie eng zusammenarbeiten und auch die Mitarbeiter anderer Abteilungen zu Smart-Data-Projekten einladen. Ein konsequenter Einsatz agiler Methoden sorgt dort für das nötige Tempo, gleichzeitig diffundiert das Wissen rund um agile Methoden in andere Geschäftsbereiche. Für AXA als klassischen Versicherer mit starken Hierarchien stellt dieses Shared Office bereits eine kleine Revolution darstellte.

Konzernweite Bottom-up-Datenkultur

Größere Herausforderungen für den Konzern sind aber der Aufbau einer konzernweiten Bottom-up-Datenkultur und das Umdenken der Mitarbeiter, die sich noch an den Gedanken gewöhnen müssen, dass Daten ein essenzielles Asset für das Kerngeschäft darstellen. Deshalb müssen die Geschäftsbereiche auf dem Weg zur Data-driven Company unbedingt im Boot sein. Sie arbeiten eng mit dem Data Innovation Lab zusammen, um ihre Prozesse gemeinsam mit den Spezialisten neu zu denken und zu gestalten. Bei AXA war es wichtig für das Data-Team, sich offen zu präsentieren, Brücken ins Business zu bauen und nicht den Eindruck eines Elfenbeinturms entstehen zu lassen.

Entscheidend für den Erfolg ist am Ende aber auch die Unterstützung und der lange Atem des Topmanagements. Angemessene Kennzahlen (KPIs) sowie die richtigen Kontroll- und Reporting-Systeme helfen dabei, den Umbau zu managen, auch wenn die Ergebnisse von Data-Management-Aktivitäten nur selten in monetären KPIs aufzuzeigen sind.