Warum Datenprojekte mehr Kultur als Technik brauchen - mit Sören E., Provinzial

Was passiert, wenn zwei Unternehmen nicht nur Systeme, sondern auch
Denkweisen zusammenführen müssen? In der zweiten Folge der neuen
Podcast-Reihe von MY DATA IS BETTER THAN YOURS spricht Host Jonas
Rashedi mit Dr. Sören Erdweg von der Provinzial über genau diese
Herausforderung – und über den kulturellen und technischen Umbau
nach einer Fusion. Sören war ursprünglich als Data Scientist
gestartet und verantwortet heute als IT-Projektleiter große
Datenprojekte im Konzern. Er berichtet, wie operative Systeme und
historische Datenbestände zusammengeführt werden – mit dem Ziel,
ein konsolidiertes Data Warehouse aufzubauen, das nicht nur für
Reporting, sondern auch für moderne KI-Modelle nutzbar ist. Dabei
wird klar: Die größte Herausforderung ist nicht die Technologie. Es
sind die unterschiedlichen Modelle, fachlichen Logiken und
Erwartungshaltungen und der Weg, sie miteinander in Einklang zu
bringen. Sören erklärt, wie die Provinzial ein gemeinsames Zielbild
schafft, wie übergreifende Teams aus IT und Fachbereich aufgebaut
werden und was nötig ist, um aus Einzelinitiativen nachhaltige
Plattformen entstehen zu lassen. Auch über konkrete Anwendungsfälle
wird gesprochen: von Vorhersagemodellen und der Analyse von
Kundenverhalten bis zur Anwendung von GPT-Modellen in einem stark
textbasierten Umfeld wie der Versicherung. Zum Schluss geht’s noch
um die Frage: Ist das Data Game eigentlich ein Sprint oder ein
Marathon? Sörens Antwort: beides – und genau deshalb so spannend.
MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS,
der Marke für richtig gute Podcasts. Zum LinkedIn-Profil von Sören:
https://www.xing.com/profile/Soeren_Erdweg Zur Webseite der
Provinzial Versicherung: https://www.provinzial.de/west/ Zu allen
wichtigen Links rund um Jonas und den Podcast:
https://linktr.ee/jonas.rashedi Zeitstempel mit
Inhaltsbeschreibung: 00:00 Intro und Begrüßung 01:05 Rückblick auf
Teil 1 01:28 Vorstellung Sören 02:15 Datenprojekte und
Systemkonsolidierung nach der Fusion 04:33 Vom Data Scientist zum
IT-Projektleiter 07:31 Herausforderungen der Datenmodellierung in
der Versicherung 09:51 Kulturelle Unterschiede und dezentrale
Datenlogiken 13:54 Zielbild: ein gemeinsames Data Warehouse 16:50
Fachbereiche als Schlüssel zur Datenstrategie 18:00
Hub-and-Spoke-Modell aus der Praxis 20:38 Learnings aus früheren
Projekten 25:39 KI-Anwendungen 27:54 Herausforderungen bei
Empfehlungssystemen im Versicherungsumfeld 30:23 GPT und
Textverarbeitung im Versicherungsbereich 33:31 Innovationsspielraum
versus Ressourcenrealität 34:57 Lessons Learned: Was funktioniert
in der Praxis? 39:50 Private Datennutzung