Die cloud native Health Data Platform dient beim Kunden in einer zentralen Data Mesh Infrastruktur als Ökosystem semi-strukturierter medizinscher und klinischer Daten. Das Ziel des Data Enablement Teams ist, ein ganzheitliches Verständnis der Daten zu ermöglichen. - Schnittstelle zwischen fachlichen Use-Case-Projekten und der technischen Welt - Beratung für Datenmodellierung und -strukturen - Logische, konzeptuelle und technische Daten- und Geschäftsobjektsmodellierung (Domain Driven) - Erstellung einer "single source of truth" für einheitliches und konsolidiertes Datenverständnis

Das Projektteam verantwortet sowohl die Beladung sämtlicher Kundenstamm- und Kundenservicedaten in das konzernweite Core DWH als auch die passgenaue Bereitstellung der Daten in die Fachbereiche und Domänen nach Data Mesh Prinzip. ? Schnittstelle zwischen Fachbereichen und Entwicklungsteam ? Discovery und Analyse neuer Quellsysteme und -daten ? Geschäftsobjekts- und Datenmodellierung ? Pflege des Data Catalogs ? Fachliche Dokumentation diverser Schnittstellen ? Neuentwicklung und Betrieb von Data Pipelines

Erweiterung eines bestehenden Datenbestands um weitere Analysemöglichkeiten, u.a. einer Zu- und Abgangsstatistik für Versicherungsverträge. Teilweise Neumodellierung des Core-DWH und übergreifende Lösungskonzeption für die Belieferung weiterer Data Marts.

Verproben der Transformation von bestehenden Datenmodellen und SQL-Notationen unterschiedlicher RDBMS-Hersteller auf Snowflake, Betrachtung von Übernahmeverfahren von Massendaten, Evaluierung von Backup- und Restore-Anpassungen, Anbindung von ETL-Werkzeugen mit Cloud als Quelle- und Ziel, Erstellung von Migrationsleitfaden und Best-Practice-Anleitungen. - Erfolgreiche Migration der Daten mit Data Stage als auch mit Snowflake Utilities - Erarbeitung eines Leitfadens für eine Lift & Shift Migration mit der Beschreibung einer Standard-Notation für ein Cloud Migrationsprojekt

Im Rahmen der Digitalisierungsinitiative der Kunde in den letzten Jahren zahlreiche versicherungsfachliche Kernprozesse ?End-to-End? transformiert und auf Basis von Camunda automatisiert. Derzeit werden alle Berichte, die zur Überwachung und Steuerung der End-to-End Prozesse benötigt werden, manuell erstellt. Das Zielbild ist ein umfassendes, automatisiertes und zeitgemäßes Berichtswesen aufzusetzen. - Integration einer Schnittstelle in ein bereits bestehendes Core Data - Warehouse ? Adaption des bisher genutzten Frameworks ? Integration in - bestehendes Datenmodell (Ankermodellierung)

Im Rahmen der Ablösung der BS2000 Großrechner Infrastruktur des Kunden sind Cobol Programme für die bisherigen Berichtsschnittstellen des Gesamtverbands der Deutschen Versicherungswirtschaft abzulösen. - Konzeption und Entwicklung einer geeigneten Datenarchitektur zur Migration von Berichtsschnittstellen auf eine Oracle / DataStage Plattform - Anforderungserhebung mit Fachbereichen zur Erfüllung der Richtlinien des GDV-Verbands