Globales Rückversicherungsunternehmen:
3-4 Wochen → 30 Minuten
Wie wir einen komplexen geospatialen Analyse-Workflow auf Unternehmensebene automatisierten und dabei 99%+ Zeitersparnis und eine 20-fache Kapazitätssteigerung erreichten.
ERGEBNISZUSAMMENFASSUNG
Zeitersparnis
99%+
3-4 Wochen → 30 Minuten
Kosteneinsparungen
90%+
Compute + Lizenzierung
Skalierungssteigerung
20×
2-3 → 50+ Länder/Jahr
Keine Theorie. Keine Schätzungen. Echtes Produktionssystem, das jährlich 50+ Länder bei einem Top-5-Global-Rückversicherer verarbeitet.
Die Herausforderung
Ein globales Rückversicherungsunternehmen führte geospatiale Analysen für Katastrophenrisikobewertungen in mehreren Ländern durch. Jede Länderanalyse erforderte 3-4 Wochen Vollzeit-Analyst-Arbeit von Anfang bis Ende.
PROBLEM 1: GETRENNTE TOOL-SEQUENZEN
ArcGIS Desktop → Excel → Manuelle QA → ArcGIS → Report-Zusammenstellung. Jeder Übergang erforderte manuellen Datenexport, Neuformatierung und Re-Import.
PROBLEM 2: EXTENSIVE DATENAUFBEREITUNG
80%+ der Zeit für repetitive Datenvorbereitung: Herunterladen, Zuschneiden, Reprojektion, Zusammenführen, Bereinigen. Nur 20% für tatsächliche Analyse.
PROBLEM 3: MANUELLE QUALITÄTSPRÜFUNGEN
Analysten validierten Ergebnisse manuell durch visuelle Inspektion und Stichproben. Spät entdeckte Fehler erforderten einen Neustart.
PROBLEM 4: SKALIERUNGS-ENGPASS
Verarbeitung von 2-3 Ländern pro Jahr manuell. Erweiterung auf 50 Länder hätte 17× mehr Analysten erfordert - finanziell unmöglich.
Das Unternehmen stand vor einer strategischen Entscheidung: entweder begrenzte Portfolio-Abdeckung akzeptieren oder einen Weg zur Automatisierung des Analyse-Workflows finden.
Vorher vs. Nachher Automatisierung
Vergleich des manuellen vs. automatisierten Workflows
Unsere Lösung
Wir haben den gesamten Workflow als cloud-native automatisierte Pipeline auf Databricks mit Azure-Infrastruktur neu aufgebaut.
TECHNISCHE ARCHITEKTUR
Cloud-Plattform
Skalierbare Compute- und Speicher-Infrastruktur
Databricks · Azure Blob Storage · Azure Functions
Python-Automatisierung
Geospatiale Datenverarbeitung und -analyse
GeoPandas · Rasterio · Dask · NumPy
Datenformate
Cloud-native Formate für Performance und Skalierbarkeit
GeoParquet · Cloud Optimized GeoTIFF · STAC Catalog
Orchestrierung
Automatisierte Ausführung und Integration
Databricks Workflows · REST API · Event-driven triggers
WICHTIGE IMPLEMENTIERUNGS-ENTSCHEIDUNGEN
Vektorisierte Verarbeitung mit GeoPandas
Cursor-basierte ArcPy-Operationen durch vektorisierte GeoPandas-Operationen ersetzt. Diese einzelne Änderung lieferte 10-100× Geschwindigkeitssteigerung für räumliche Operationen.
Cloud-Native Datenformate
GeoParquet für Vektordaten und Cloud Optimized GeoTIFFs für Rasterdaten verwendet. Ermöglichte paralleles I/O und eliminierte Serialisierungs-Engpässe.
Automatisierte Qualitätsvalidierung
QA-Prüfungen direkt in die Pipeline integriert: Geometrievalidierung, Vollständigkeitsprüfungen, statistische Ausreisser-Erkennung. Fehler sofort gekennzeichnet.
Ein-Klick-Bedienung
Einfache REST API erstellt. Stakeholder geben Ländercode ein, klicken auf "Ausführen". Pipeline übernimmt alles. Ergebnisse per E-Mail in 30 Minuten geliefert.
Was wir geliefert haben
Geschäftsauswirkungen
PORTFOLIO-ERWEITERUNG OHNE PERSONALAUFSTOCKUNG
Das Unternehmen kann nun die geospatiale Risikoanalyse auf 50+ Länder jährlich ausweiten, ohne zusätzliche Analysten einzustellen. Zuvor hätte dies 17× mehr Personal erfordert - ein unmögliches Budget.
ANALYSTEN KONZENTRIEREN SICH AUF WERTVOLLE ARBEIT
Von repetitiver Datenaufbereitung befreit, verbringen Analysten ihre Zeit nun mit strategischer Analyse, Modellverbesserungen und Erkenntnisgewinnung - Arbeit, die tatsächlich menschliche Expertise und Urteilsvermögen erfordert.
SCHNELLERE STAKEHOLDER-ANTWORT
Geschäfts-Stakeholder erhalten Ergebnisse in 30 Minuten statt wochenlang zu warten. Dies ermöglicht schnellere Entscheidungsfindung für Underwriting, Portfolio-Management und Markteintrittanalysen.
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