Group 1001 steigert die Produktivität um das 10-Fache

„Mit Snowflake, Fivetran und Coalesce ist die Produktivität meines Teams um das 10-Fache gestiegen. Wir können nun in nur zwei Tagen von der Idee zur Erkenntnis gelangen – im Vergleich zu bis zu drei Monaten mit unserer alten Legacy-ETL-Lösung.“
— Gu Xie, Head of Data Engineering bei Group 1001

Group 1001 ist ein Disruptor in der Versicherungsbranche, der über mehrere Marken hinweg mehr als 60 Milliarden US-Dollar verwaltet und ein breites Spektrum an Versicherungsprodukten anbietet, darunter auch Rentenversicherungen.

Als Gu Xie als Head of Data Engineering ins Unternehmen kam, setzte er sich zum Ziel, eine datengetriebene Kultur zu etablieren und die Geschäftsabläufe mit präzisen Daten zu verbessern. Zu diesem Zeitpunkt hatte Group 1001 keine Möglichkeit, sämtliche Vermögenswerte und deren Verteilung nach Unternehmen, Produktlinien oder Kunden zu überblicken.

Der veraltete Data Stack, den Xie übernahm, machte es unmöglich, die granulare Transparenz zu bieten, die die Führungsebene für wichtige Entscheidungen benötigte. Das System musste in der Lage sein, Datensätze zur Policenverwaltung sowie zusätzliche Datenquellen aus den Bereichen Kundensupport, Vertrieb und Marketing zu verarbeiten. Die Datenverarbeitungszyklen dauerten über fünf Stunden. Häufig kam es zu unbemerkten Fehlern bei Jobs, deren Behebung noch länger dauerte, sodass das Unternehmen in seinem Reporting mit unvollständigen und fehlerhaften Daten arbeitete. 

Es war ein neuer Ansatz erforderlich – einer, der die Erstellung von Pipelines aus zahlreichen Datenquellen automatisieren, Daten effizient transformieren und präzise Ergebnisse liefern konnte, um die Transparenz über die Customer Experience zu verbessern.

Aufbau eines modernen Data Stacks und Beschleunigung der Analytics

Xie und sein Team gestalteten den Data Stack von Group 1001 neu, wobei Automatisierung als zentraler Werttreiber für sein Team und das gesamte Unternehmen diente. 

In weniger als einem Jahr führte das kleine Data-Engineering-Team Snowflake ein, automatisierte sämtliche Deployments, migrierte 160 Power-BI-Berichte, verlagerte 200 verschiedene Pipelines auf Dagster und replizierte 66 Datenbanken. Mithilfe von Fivetran wurden täglich nahezu 4.000 Table-Feeds über Datenbank- und SaaS-Quellen hinweg geladen, was fast vier Terabyte unkomprimierter Daten entsprach. Dank des vollständig verwalteten Ansatzes der Plattform konnte Xie dies deutlich schneller und mit einem schlankeren Team umsetzen, als es beim manuellen Aufbau dieser Pipelines oder mithilfe von Legacy-Software möglich gewesen wäre.

Hätten sie einen Code-First-Ansatz verfolgt oder Legacy-Transformationslösungen eingesetzt, hätte sein Team „fünfmal so viele Mitarbeiter und doppelt so viel Zeit benötigt“. 

„Wir können uns nur dann auf strategische Ergebnisse konzentrieren, die das Unternehmen voranbringen, wenn wir keine Zeit mit dem Beheben von Zyklusproblemen verbringen müssen. Ich komme aus einem Informatica-Umfeld, und mit Fivetran, Coalesce und Snowflake vollziehen wir einen grundlegenden Wandel von manuellen Prozessen und Rätselraten hin zu vollständig automatisierten Erkenntnissen.“ 
— Gu Xie, Head of Data Engineering bei Group 1001

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Automatisierte Wertschöpfung bei der Bereitstellung von Rentenversicherungen und der Prozessoptimierung 

Berichte und Dashboards basieren nun auf hochwertigen Daten und bieten den Business-Anwendern von Group 1001 einfachen Zugriff auf Supportinformationen aus Servicetickets, Daten zur Kundenabsicht aus Zendesk sowie Marketing- und Traffic-Informationen aus Google Analytics.

„Indem wir im gesamten Unternehmen Daten und Erkenntnisse statt Spekulationen nutzen, kennen wir die tatsächlichen Probleme, wissen, wo wir scheitern und wo wir optimieren können“, sagt Xie. Ein wichtiger Aspekt des Rentenversicherungsgeschäfts ist beispielsweise die zeitnahe Bereitstellung von Policen für Kunden. Dieser Prozess kann leicht ins Stocken geraten, etwa durch das Sammeln von Dokumenten, das Einholen von Unterschriften, die Durchführung von Know-Your-Customer- und Anti-Money-Laundering-Analysen sowie weiteren regulatorischen Papierkram. 

Bei so vielen beweglichen Teilen war die Transparenz über den Sales-Funnel eine entscheidende Komponente, die Group 1001 mit seiner Legacy-Lösung fehlte.

Verkürzung der Time-to-Insight von drei Monaten auf zwei Tage

Da Business-Anwender mit guten Ideen jede Gelegenheit nutzen und schnell handeln möchten, war die Optimierung der Produktivität eine weitere Top-Priorität für Xie und sein Team. Die Kombination cloudbasierter Lösungen – Fivetran, Coalesce und Snowflake – ermöglichte es wichtigen Stakeholdern, in nur zwei Tagen von der Idee zur Erkenntnis zu gelangen. „Das war in unserem Unternehmen bislang undenkbar“, sagt Xie. „Unsere Produktivität ist um das 10-Fache gestiegen.“

Der Weg von der Idee zur Erkenntnis dauerte früher drei volle Monate, wobei 80 % der Zeit auf den Aufbau von ETLs zur Datenintegration entfielen. Da nun der Großteil der Daten von Group 1001 nahtlos nach Snowflake repliziert wird, kann Fivetran zusätzliche Datensätze integrieren und diese innerhalb eines Tages in Dashboards einspeisen. 

„Dieses Maß an Transparenz [mit Fivetran, Coalesce und Snowflake] hat es in der Branche noch nie gegeben, und was Sie hier ermöglichen, wird die Arbeitsweise von Datenteams grundlegend verändern.“
— Gu Xie, Head of Data Engineering bei Group 1001

Durch die Abschaffung veralteter Legacy-ETL-Systeme geben Datenverantwortliche wie Xie den Business-Anwendern die Werkzeuge an die Hand, die sie benötigen, um Probleme schnell und kostengünstig zu lösen. Xies Erfahrung bei Group 1001 zeigt, dass man kein großes Data-Engineering-Team benötigt, um bahnbrechende Ergebnisse zu erzielen, die Business-Anwendern helfen, ihre Kunden besser zu bedienen. 

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