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Marktführende Analytics. Mit den richtigen Einsichten ist alles möglich.
Für viele Data-Science-Teams ist das Internet of Things (IoT) bisher nur eine weitere Datenquelle. Für viele IoT-Projektteams sind Daten nur als ein weiteres Element, mit dem man sich beschäftigen muss. Aber jetzt, da immer mehr IoT-Implementierungen in die Realität umgesetzt werden, müssen sich beide Teams mit drei Tatsachen auseinandersetzen. Erstens:
Mit fortschreitender Digitalisierung entdecken immer mehr Versicherer neue Möglichkeiten der Tarifgestaltung. Hierzu zählen aktuell sogenannte Telematik-Tarife, die das individuelle Fahrverhalten der Versicherten berücksichtigt. Zur Bewertung des Fahrverhaltens werden mittels einer Blackbox Daten wie z. B. gefahrene Kilometer, Beschleunigung und Bremsverhalten gesammelt. Aus diesen unterschiedlichen Kennzahlen wird mittels analytischer Verfahren ein fahrerspezifischer
Was haben Ihr Auto und Bienen gemeinsam? Richtig: sie kommunizieren nonverbal. Die Biene tanzt auf ihrer „Straße“, um sich dem vorbeifliegenden Kumpel mitzuteilen. Und das Auto aktiviert dazu alle seine Sensoren und lässt die Daten über das Internet fließen. Zum Nachbarauto an der Ampel, in seine Werkstatt für den Ölwechsel
Die ganze IT-Welt spricht – meist im Zusammenhang mit Big Data und Echtzeit – von Data Streaming, Event Stream Processing, In-Stream-Datenanalyse. Doch was genau steckt dahinter? Und welche konkreten Anwendungsfälle gibt es? Als Einstieg eine kurze Definition.
Matchcodes spielen bei der Identifizierung von Dubletten eine zentrale Rolle. Um die Dubletten anhand von Matchcodes zu finden, müssen die Daten meistens erst noch aufbereitet werden. Stehen beispielsweise Anrede und Vor-/Nachname oder Straße und Hausnummer im selben Feld, müssen diese separiert werden, dadurch können bessere Match-Ergebnisse erzielt werden.
Die deutschen Versicherer haben sich zusätzlich zum Bundesdatenschutzgesetz, das die Datenverarbeitung und die Speicherung von personenbezogenen Daten festlegt, zur Einhaltung des brancheneigenen Code of Conduct verpflichtet. Kundendaten aus verschiedenen Versicherungssparten werden aber aus wirtschaftlichen Gründen, um Cross-Selling-Potenziale zu identifizieren oder Risikoklassen zu berechnen, häufig zu Auswerte- und Analysezwecken in einer Datenbank gespeichert oder