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Wie ITSV 9.000 Datenqualitätsregeln mit KI-gesteuerter Observability eliminierte

Team von ITSV-Experten arbeitet an einem Holztisch mit Laptops und Kopfhörern zusammen und repräsentiert ITSVs Transformation zu datengetriebener Qualität und Observability mit digna.
Team von ITSV-Experten arbeitet an einem Holztisch mit Laptops und Kopfhörern zusammen und repräsentiert ITSVs Transformation zu datengetriebener Qualität und Observability mit digna.

INDUSTRIE

Gesundheitswesen, Sozialversicherung

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ANWENDUNGSFÄLLE

Datenqualitätsüberwachung, Terminüberprüfung

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Datenqualitätsüberwachung, Terminüberprüfung

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Datenqualitätsüberwachung, Terminüberprüfung

VERWENDE MODULE

digna Data Anomalies, digna Data Timeliness

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digna Data Anomalies, digna Data Timeliness

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digna Data Anomalies, digna Data Timeliness

„Die mühelose Konfigurierbarkeit von digna ermöglicht ihre Nutzung als Self-Service-Datenqualitätsplattform im gesamten Bereich der Sozialversicherung.“

Thomas Schauer

Leiter der Datenanalyse

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Die Herausforderung: 9000 Regeln. Keine Kontrolle.

Vor der Implementierung von digna verwaltete ITSV – das IT-Rückgrat der sozialen Versicherung Österreichs – die Datenqualität durch 9000 handgefertigte Regeln in seinem Data Warehouse. Doch dieser traditionelle Ansatz konnte mit dem Tempo oder der Komplexität moderner Daten nicht Schritt halten:

Kurz gesagt: Die Datenqualität war nicht mehr kontrollierbar, und das Vertrauen in das System war gefährdet.

Die Lösung: KI-gestütztes Anomalie- und Zeitüberwachung

Bereits im September 2021 haben wir mit dem Proof of Value mit ITSV begonnen und das gesamte regelbasierte Framework durch digna Data Anomalies und digna Data Timeliness ersetzt – mit einem vollständigen Wechsel zu KI-gesteuerter Observability und Vertrauen.

Anwendungsfall: Bundesweit Sozialversicherungsdaten

Das Lager von ITSV integriert Daten von fünf Krankenversicherungsanbietern und bedient Millionen von Österreichern. Dies umfasst hochheterogene, sensible Datensätze, die in der Abrechnung, bei medizinischen Ansprüchen, Patienteninformationen und mehr verwendet werden.

Die Herausforderung bestand nicht nur in der Datenqualität — es ging um Datenvolumen, -geschwindigkeit und -verantwortung. digna machte es möglich:

✦ Alle eingehenden Tabellen zu überwachen, ohne eine einzige Regel schreiben oder umschreiben zu müssen
✦ Die Datenaktualität in verschiedenen Regionen und Pipelines sicherzustellen — sogar ohne festgelegte Zeitpläne
✦ Selbstbedienungsanomalieerkennung über Teams hinweg bereitzustellen — was die Akzeptanz und Abdeckung steigert

Die Ergebnisse: Vom Chaos zum Vertrauen

Metrisch

Vor-digna (2021)

Mit digna (2025)

Verbesserung

Datenqualitätsregeln

9.000

0

100% Reduzierung

Fallabdeckung

25%

90%

3,6x Erhöhung

Tägliche Warnungen

140 (meist ignoriert)

20 (umsetzbar)

86% weniger Fehlalarme

Regelwartung

Ständige Anpassungen

Vollautomatisiert

0 Stunden/Monat

86% Alarmlautstärke — nur die bedeutendsten Probleme werden hervorgehoben

86% Alarmlautstärke — nur die bedeutendsten Probleme werden hervorgehoben

+260 % Anstieg der Fallabdeckung – ohne zusätzliche Wartung

+260 % Anstieg der Fallabdeckung – ohne zusätzliche Wartung

Teams können sich jetzt auf Erkenntnisse und nicht auf Infrastruktur konzentrieren.

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Bis Dezember 2022 beschloss ITSV, digna als Plattform Nr. 1 für Datenqualität für die gesamte österreichische Sozialversicherungsorganisation zu implementieren, über das Data Warehouse von ITSV hinaus.

Bis Dezember 2022 beschloss ITSV, digna als Plattform Nr. 1 für Datenqualität für die gesamte österreichische Sozialversicherungsorganisation zu implementieren, über das Data Warehouse von ITSV hinaus.

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Möchten Sie Ihren Ansatz zur Datenqualität modernisieren – genau wie ITSV?

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