Name: Data Analytics und Power BI für Versicherungsanalysen
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Data Analytics und Power BI für Versicherungsanalysen

Ein praxisnaher, businessorientierter Kurs für Fachkräfte in der Versicherungsbranche, die operative und Bestandsdaten mit Power BI in nutzbare Analysen und entscheidungsrelevante Dashboards überführen möchten. Die Agenda verbindet analytisches Grundverständnis mit Power BI Fähigkeiten, die direkt auf Schadenbearbeitung, Storno, Bestandsbindung, Schadenquoten, Betrugsindikatoren und Kundendashboards zugeschnitten sind. Der Kurs legt den Schwerpunkt auf klare Kennzahlen, verlässliche Daten und Visualisierungen, die konkrete Maßnahmen unterstützen.

Was werden Sie lernen?

Sie lernen, wie Versicherungsdaten für Analysen strukturiert und in Power BI als belastbare Modelle, Kennzahlen und Dashboards aufgebaut werden. Sie arbeiten mit praxisnahen Sichten zu Schadenbearbeitung, Bestandsbindung, Stornoverhalten, Profitabilität, Betrugsindikatoren und Kundenmonitoring. Zusätzlich lernen Sie, Ergebnisse so aufzubereiten, dass sie Managemententscheidungen, operative Steuerung und kontinuierliches Reporting unterstützen.

Power BI Berichte und Dashboards für zentrale Versicherungsanwendungen aufbauen
Schäden, Storno, Bestandsbindung, Schadenquoten, Betrugsindikatoren und Kundenkennzahlen analysieren
Verlässliche Kennzahlen, Filter und Visualisierungen für operative und steuernde Entscheidungen erstellen
Praxistaugliche Muster für Datenaufbereitung, Governance und verständliche Ergebnisdarstellung anwenden

Voraussetzungen:

Geeignet für Fachkräfte aus Schadenbearbeitung, Operations, Fachsteuerung, Kundenservice und Management
Grundkenntnisse in Excel oder ähnlichen Datentools sind hilfreich
Keine Vorkenntnisse in Power BI erforderlich, erste Erfahrung mit Reporting oder KPI Steuerung ist nützlich

Kursübersicht*:

*Wir passen den Kursaufbau und die Inhalte an Ihre spezifischen Anforderungen und relevanten Anwendungsfälle an.

Modul 1: Datenanalyse im Versicherungsgeschäft

Rolle von Analytik für Steuerung, Transparenz und operative Entscheidungen
Typische Datenquellen Policen, Schäden, Kunden, Vertrieb und Finanzen
Businessfragen in Kennzahlen, Dimensionen und Dashboardlogik übersetzen
Praktische Analysefelder für Schadenbearbeitung, Storno, Bestandsbindung und Service

Modul 2: Power BI Grundlagen und Datenaufbereitung

Überblick über Arbeitsoberfläche, Berichtsaufbau und Datenfluss in Power BI
Datenimport aus Dateien, Tabellen und Fachsystemen
Daten bereinigen und transformieren mit Power Query
Tabellen so strukturieren, dass nachgelagerte Analysen konsistent und gut verständlich bleiben

Modul 3: Datenmodellierung für Versicherungsreporting

Fakt und Dimensionslogik für Versicherungsdaten
Beziehungen zwischen Schaden, Kunde, Vertrag und Produkt aufbauen
Datumslogik, Hierarchien und Segmentfelder für sinnvolle Filterung nutzen
Typische Modellierungsfehler vermeiden, die Geschäftsergebnisse verfälschen

Modul 4: Zentrale Versicherungskennzahlen und KPI Logik

Kennzahlen für Schadenanzahl, Schadendurchschnitt und Abwicklungstrends erstellen
Storno, Bestandsbindung und verlängerungsbezogene Kennzahlen sauber definieren
Schadenquoten und verwandte Profitabilitätssichten berechnen
Kennzahlen so aufbauen, dass sie für Fachbereiche und Management nachvollziehbar bleiben

Modul 5: Schadenanalysen mit Power BI

Analyse von Schadenmeldung, Bearbeitung, Reserve, Abschluss und Zahlung
Schäden nach Sparte, Ursache, Region, Kanal und Bearbeitung segmentieren
Entwicklungsverläufe, Alterung und operative Engpässe sichtbar machen
Schadenverläufe und Fallstrukturen verständlich für Fachbereiche darstellen

Modul 6: Storno und Bestandsbindungsanalysen

Storno und Bindungsmuster nach Produkten und Kundengruppen identifizieren
Kundenkohorten, Verlängerungszeiträume und Vertragsdauern vergleichen
Abbruchpunkte und Verlängerungsleistung visualisieren
Maßnahmen zur Verbesserung der Bestandsbindung analytisch unterstützen

Modul 7: Schadenquoten und Bestandsperformance

Dashboards für Prämien, Schadenkosten und Quotensichten strukturieren
Ergebnisse nach Produkten, Regionen, Vermittlern und Zeiträumen vergleichen
Trends, Volatilität und Ausreißerverhalten unterscheiden
Sichten aufbauen, die Managementgespräche zur Bestandsqualität unterstützen

Modul 8: Betrugsindikatoren und Frühwarnsichten

Dashboards für verdächtige Muster und Auffälligkeiten gestalten
Wiederholverhalten, ungewöhnliche Zeitpunkte, Zahlungsbilder oder Schadencluster sichtbar machen
Geschäftsregeln und Indikatorlogik in visuelle Berichtssichten überführen
Betrugsbezogene Analysen so darstellen, dass sie Ermittlungen unterstützen, ohne vorschnelle Schlüsse zu ziehen

Modul 9: Kunden und Servicedashboards

Kundendashboards zu Serviceanfragen, Beschwerden und Kontaktmustern aufbauen
Kundenkennzahlen mit Bestandsbindung und Schadenverläufen verknüpfen
Dashboards nach Kanal, Produkt und Kundentyp segmentieren
Serviceverbesserungen mit klaren kundenbezogenen Visualisierungen unterstützen

Modul 10: Interaktives Reporting und Dashboard Design

Slicer, Drillthrough, Bookmarks und Navigation für fachliche Nutzbarkeit einsetzen
Dashboards für Führungskräfte, Teamleitungen und operative Nutzer gestalten
Überfrachtung vermeiden und Visuals passend zur Businessfrage auswählen
Detailtiefe und Klarheit in Versicherungsreporting Umgebungen ausbalancieren

Modul 11: Erkenntnisse kommunizieren und Entscheidungen unterstützen

Dashboardergebnisse in verständliche Business Narrative und Maßnahmen übersetzen
Trends, Ausnahmen und Unsicherheiten in klarer Sprache erklären
Statische Berichte mit interaktiven Steuerungssichten vergleichen
Dashboardstrukturen für Meetings, Reviews und Folgeaktivitäten gestalten

Modul 12: Governance, Refresh und langfristige Reportingreife

Datenqualitätsprüfungen und Refresh Disziplin für belastbares Reporting
KPI Definitionen, Ownership und konsistente Versionierung steuern
Dashboards verantwortungsvoll über Teams und Führungsebenen hinweg teilen
Eine praktische Roadmap für stärkere Versicherungsanalytik und Reportingreife aufbauen

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