DataHub

DataHub ist ein Versicherungsdatenspeicher, der sowohl die Daten aus internen Systemen als auch aus externen Quellen vereinheitlicht, standardisiert und speichert.

Mit Guidewire DataHub™ erstellen Versicherer eine einzige einheitliche Datenquelle (single source of truth) mit einem detaillierten Transaktionsspeicher, in dem interne wie externe Daten themenbezogen, konform und in einem gemeinsamen Kontext vorliegen. DataHub unterstützt bei der einfachen Datenextraktion aus Guidewire InsuranceSuite™, Konsolidierung mit Daten aus Legacy-Systemen und der Publikation in nachgelagerte Systeme.

Vorteile von DataHub
 

Geringeres Risiko für Transformationsprojekte
Eine der größten Herausforderungen im Zusammenhang mit Transformationsvorhaben ist das Management der operativen Daten die in Legacy-Systemen und neuen Kernsystemen gespeichert sind. Mit DataHub erreichen Sie:

  • Einfache Datenextraktion aus Guidewire InsuranceSuite™
  • Konsolidierung mit Daten aus Legacy-Systemen
  • Weitergabe an nachgelagerte Systeme, wie Enterprise Data Warehouse und andere Systeme für Finanzdaten, Betrieb und Regulatorik

Strategische Speicherung von Daten erzielen
DataHub ist eine grundlegende Komponente der Guidewire-Strategie für Analytikanwendungen, und dient Kunden als strategisches Asset. Die Breite und Tiefe der in DataHub speicherbaren Daten übertrifft die jedes einzelnen Moduls von InsuranceSuite bei weitem, sodass wir DataHub als Datenquelle für die Guidewire Analytik-Anwendungen wie InfoCenter™ und Guidewire Live™ verwenden.

Kostensenkung
Langfristig erzielen Sie durch den Einsatz von DataHub erhebliche Kostensenkungen:

  • Verbesserung von Datenqualität, Datenintegrität, Datenvollständigkeit und Datenkonsistenz.
  • Ermöglicht die Migration von Legacy-Daten und die Ablösung von Legacy-Systemen.
  • Keine einzelnen Integrationen von System zu System mehr notwendig

Daraus resultiert eine viel effizientere Ablösung von alten Systemen bzw. Einführung von neuen Systemen, und Ihre Datennutzer gewinnen gewinnen mehr Vertrauen in die Daten.