Use Case

Regulatory Data Fabric für nachvollziehbares regulatorisches Reporting

Wie Versicherer mit einem zentralen Data Fabric IFRS 17, Solvency II, ESG-Reporting und DORA aus einer Quelle bedienen. Regulatory Data Fabric schafft einen Single Point of Truth, macht jede Kennzahl rückverfolgbar und verkürzt regulatorische Berichtszyklen spürbar.

Nachvollziehbares Reporting statt manueller Abgleichrunden 

Versicherungskonzerne müssen parallel IFRS 17, Solvency II, ESG-Reporting und zunehmend DORA bedienen. Die Daten stammen häufig aus denselben Quellsystemen, werden jedoch mit unterschiedlichen Definitionen, Granularitäten und Formaten verarbeitet. Heute entstehen diese Berichte oft in getrennten Prozessen, mit manuellen Übergaben, Excel-Zwischenschritten und Abgleichrunden, die Wochen dauern. Das eigentliche Risiko ist nicht nur der Aufwand, sondern die mangelnde Nachvollziehbarkeit. Wenn die BaFin fragt, woher eine Zahl stammt, beginnt häufig erst die Suche.

Vorsprung durch regulatorische Datentransparenz: Die Vorteile eines Regulatory Data Fabric
Ein zentrales Regulatory Data Fabric harmonisiert relevante Datenquellen und schafft eine belastbare Grundlage für aufsichtsrechtliche Berichte. Jede Zahl wird nachvollziehbar, jedes Framework aus derselben Datenbasis bedient und neue regulatorische Anforderungen können aufgenommen werden, ohne jedes Mal ein neues Datenprojekt auszulösen.
Single Point of Truth für regulatorische Berichte
Bestandsführung, Schadenmanagement, Kapitalanlage, Rechnungswesen und HR werden in ein harmonisiertes Datenmodell überführt. Dadurch entsteht eine zentrale, konsistente Datenbasis für IFRS 17, Solvency II, ESG-Reporting und DORA.
Lückenlose Rückverfolgbarkeit jeder Kennzahl
Jeder Datenpunkt erhält vollständiges Lineage-Tracking mit Herkunft, Transformation und letzter Aktualisierung. So lässt sich jede Zahl im aufsichtsrechtlichen Bericht bis zur Quelle zurückverfolgen und gegenüber internen sowie externen Prüfinstanzen belegen.
Berichtszyklen von Wochen auf Tage verkürzen
Durch automatisierte Datenpipelines, harmonisierte Modelle und vorkonfigurierte Datensichten wird der manuelle Abstimmungsaufwand drastisch reduziert. Regulatorische Reports können schneller erstellt, geprüft und bereitgestellt werden.
Automatisierte Qualitätsprüfungen vor dem Reporting
Anomalien werden automatisch erkannt und markiert, bevor sie in Berichte einfließen. Dadurch steigt die Datenqualität im regulatorischen Reporting und Risiken durch fehlerhafte oder inkonsistente Zahlen werden frühzeitig reduziert.
Neue regulatorische Anforderungen schneller aufnehmen
Für jedes Framework werden eigene Datensichten aus demselben Bestand gespeist. Kommt ein neues regulatorisches Framework hinzu, wird eine neue Sicht konfiguriert, statt die gesamte Pipeline neu zu bauen. So bleibt die Architektur flexibel und zukunftsfähig.
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
Chat GPT Image 15. Juni 2026, 15 07 05
„Die Zusammenarbeit liefert uns genau die Flexibilität und Expertise, die wir benötigen, um anspruchsvolle Projekte zuverlässig und zukunftssicher umzusetzen.“
Uwe Mahlberg
Head of Data Engineering, Control Expert

Mit einem Regulatory Data Fabric aufsichtsrechtliches Reporting aus einer Quelle bedienen 

Diese Lösung unterstützt Versicherungskonzerne, Versicherungsgruppen und regulierte Finanzorganisationen, die mehrere regulatorische Anforderungen parallel erfüllen müssen. Besonders relevant ist der Einsatz für Unternehmen, die IFRS 17, Solvency II, ESG-Reporting und DORA aus heterogenen Quellsystemen bedienen und dabei Nachvollziehbarkeit, Datenqualität und Effizienz sicherstellen müssen. Durch die Zusammenführung von Bestandsführung, Schadenmanagement, Kapitalanlage, Rechnungswesen und HR in einem harmonisierten Datenmodell entsteht ein Single Point of Truth. Fachbereiche, Risikomanagement, Finance, IT und Vorstand erhalten damit eine belastbare Grundlage für transparente, prüfbare und zukunftsfähige regulatorische Berichte. 

Eingesetzte Technologien
Image Christian Straube