Versicherungen auf Raster gestellt – warum der nächste Data-Stack keine SHAPES mehr braucht

Die Versicherungs-IT ist ein komplexer Datenmoloch, der auf einer veralteten geographischen Grundlage operiert. Mit dem „globalen Reference Grid“ tritt eine neue Struktur an, die Adressen, Shape-Dateien und Koordinaten durch universelle Raster-IDs ersetzt. Dieser Schritt verändert die Grundlage der Datenverarbeitung in der Versicherungsbranche radikal: Prozesse werden neu strukturiert, historische Daten vergleichbar gemacht und regulatorische Anforderungen präzise erfüllbar.

von Prof. D. Roman Brylka, The Green Bridge 

Einleitung: Legacy killt Innovation – Vektordaten als Systembremse

In heutigen Versicherungs-IT-Systemen basieren nahezu alle ortsbezogenen Informationen auf absoluten Vektorobjekten – einzelne Koordinatenpunkte, Adressen, PLZ-Regionen oder Verwaltungsgrenzen. Diese Objekte besitzen eine festgelegte Geometrie. Ihre Form, Lage und Gültigkeit können sich über die Zeit verändern. Darin liegt das strukturelle Problem: Vektorobjekte sind nicht vergleichbar, da sie keiner übergreifenden, normierten Referenzstruktur folgen.

Eine PLZ-Region etwa verändert ihre Bedeutung je nach Datenquelle, Jahr oder Maßstab.”

Das erschwert Analysen, verhindert automatisierte Prozessketten und macht den Einsatz von Machine Learning nahezu unmöglich. Aufgrund fehlender stabiler Strukturen erkennen Modelle, die auf solchen Vektorobjekten trainieren, keine Muster.

Ein globales, mehrstufiges geo-räumliches Reference Grid begegnet diesem Problem grundlegend anders. Es teilt die Erdoberfläche in gleichmäßige Rastereinheiten – in 2D oder 3D – und weist jeder Einheit eine eindeutige, maschinenlesbare ID zu. Diese Raster sind stabil, vergleichbar, historisierbar und logisch verknüpfbar. Über definierte Parent-Child-Beziehungen lassen sie sich in Detailtiefe und Aggregation analysieren. Als Ergebnis folgt ein vollständig normalisierter Datenraum, der sich unabhängig von Quelle oder Datenformat direkt für BI- und AI-Workflows eignet. Wer weiterhin auf alte Vektordatenstrukturen setzt, riskiert nicht nur Skalierungsprobleme, sondern auch den Verlust regulatorischer Kontrolle und unternehmerischer Geschwindigkeit.

Technologischer Kern: das weitergedachte EEA Reference Grid als universelle Datennormalisierungsschicht

Heterogene georeferenzierte Daten in regulierten Branchen wie der Versicherung unter einen Hut zu bringen, stellt hohe Ansprüche. Klassische Vektordaten oder Rasterbilder stoßen an Grenzen, da sie weder eindeutige Identifizierbarkeit noch Vergleichbarkeit liefern. Das weiterentwickelte EEA Reference Grid erfüllt Anforderungen durch ein exakt definiertes, global einheitliches Kodierungssystem mit 17 Rasterebenen von 100 Kilometern bis zu 1 Millimeter.

Jede Rastereinheit besitzt eine eindeutige ID, die ihre Position, Größe und vertikale Lage kodiert. Ein Code wie „RG101_1km_X453120000000Y533480000000Z0“ verweist eindeutig auf ein 1-Kilometer-Raster an exakt definierter Stelle. In jedem BI-, AI- oder SQL-System agieren Anwender über diese IDs und erhalten stabile räumliche Referenzierung über Zeit, Systeme und Datenquellen.

Vektorobjekte können durch einfaches Mapping in diese Rastercodes überführt werden. Gleichzeitig operieren alle Geschäftsprozesse von der Risikoanalyse bis hin zur regulatorischen Berichterstattung auf einheitlicher Datenbasis.

Zeitliche Veränderungen, Versionierungen und Transformationen bleiben über die Rasterreferenz nachvollziehbar.”

Beispielanwendungen in der Versicherungs-IT: Rasterbasierte Intelligenz statt Geometrie-Chaos

Die Umstellung von vektorbasierten Raumobjekten auf Raster-IDs nach dem EEA Reference Grid markiert einen grundlegenden Wechsel in der Datenverarbeitung regulierter Versicherungs-IT. In der Schadenshistorie beispielsweise verknüpfen Nutzer jeden Vorfall mit einer stabilen Raster-ID und genießen damit langfristige konsistente Referenzierbarkeit der Schäden.

In der Risikomodellierung profitieren Underwriting-Engines von der Einheitlichkeit. Externe Datenquellen wie Wetterdaten, ESG-Risiken oder Kriminalitätsstatistiken lassen sich auf ein gemeinsames Raster projizieren; aufwändige Geometrievergleiche weichen einfachen ID-Joins.

In Echtzeitverarbeitung spielt das System eine weitere Stärke aus. Präzise korrelieren auf Rasterebene kodierte Ereignisse mit anderen Datenströmen wie GPS-Positionen oder Sensordaten und entfalten Verdachtsfälle, Muster oder Anomalien.

Feinkörnige Rasterlogik erlaubt Integration hochauflösender Gebäudedaten mit ESG-Klassifikationen.”

Die in Rastereinheiten zerschnittenen und mit Attributen versehenen Gebäudepolygone bieten eine ideale Grundlage für nachhaltige Berichte und zeitliche Analysen.

Technischer Deep Dive: EVA-Architektur als Fundament für räumlich normalisierte Datenbanken

Das EVA-Modell – Entity, Value, Attribute – strukturiert flexibel. Jede Entität besitzt eine eindeutige UID wie etwa ein AreaSeal, Attribute und Werte werden dynamisch und versioniert gespeichert. Die so entstehende Datenbasis lässt sich kontinuierlich erweitern und interpretieren.

Da alle Entitäten über ihre Raster-ID referenziert sind, stehen Informationen auf räumlicher Ebene bereit zum Aggregieren, Filtern und Analysieren. Das merzt Probleme klassischer Geometrievergleiche aus.

Daten werden über Zeit und Raum historisiert, Attribute kombiniert und durch semantische Regeln analysiert.”

Diese Struktur eignet sich für maschinelles Lernen, Feature Engineering und kontextbasiertes Clustering.

Ob Dashboards, Alerts oder ML-Modelle, über APIs greift jedes System auf semantische Filter zu. Die Datenstruktur selbst erweist sich durch die getrennte Speicherung von Entität, Attributtyp und Gültigkeit als flexibel, erweiterbar und veränderungsrobust. Für Versicherungsunternehmen, die mit Raum-Zeit-Daten operieren, bildet das EVA-Modell die logische Basis für alle Analyse- und Automatisierungsprozesse.

Praxisnutzen für regulierte Versicherungs-IT: Rasterlogik als regulatorisches und operatives Fundament

Regulierte Versicherer gewinnen in vielerlei Hinsicht von der Einführung rasterbasierter UID-Systeme und EVA-Strukturen. In der regulatorischen Datenhaltung können standortbezogene Risikobewertungen, ESG-Reports oder Gebäudeklassifikationen eindeutig dokumentiert, historisiert und validiert werden. Jeder Datenpunkt ist unabhängig von Adressänderungen oder politischen Gebietsreformen ortsfest über den AreaSeal referenzierbar.

IT-Integration vereinfacht sich: Schnittstellen zwischen GIS-Systemen, Datenbanken und Reporting-Tools nehmen ab. Mit dem AreaSeal-Code nutzen alle Systeme denselben Join-Key. Parsing komplexer Geometrien entfällt, Wartungsaufwand sinkt.

DevOps-Prozesse beschreiten neue Wege: Datenpipelines lassen sich automatisieren, Tests auf Rasterebene durchführen, Versionierungen nachvollziehen. Qualitätssicherung avanciert zur integrierten Systemfunktion.

In puncto Governance herrscht gegenüber Datenmanipulationen durch über UID, Gültigkeitsregeln und Logging vollständige Nachvollziehbarkeit.”

Fachkräfte konfigurieren Zugriffskontrollen fein abgestuft auf Rasterebene – revisionssicher und auditfähig.

Raster statt SHAPES – die neue Logik versicherungsbezogener Geointelligenz

Die hier vorgestellte Architektur ist mehr als nur eine technische Option. Für die moderne Versicherungs-IT rückt sie zur Notwendigkeit auf. Das bisherige Paradigma, bei dem interpretierbare Geometrien Orte beschreiben, weicht einer neuen Logik, die sagt: Orte sind maschinenlesbare IDs. Damit wandelt sich räumliche Interpretation in eindeutige Referenzierung. Datenzugriff, Aggregation und Analyse erfolgen relational und nicht geometrisch.

Einen idealen Einstiegspunkt bildet ein Proof-of-Concept auf Basis historischer Schadensdaten. Die Transformation in Raster-UIDs, EVA-Attributmodelle und Clustering schält Nutzen, Performance und Qualität klar messbar heraus.

Die Migration sollte entlang der Prinzipien frühe Rasterisierung im Datenfluss, API-zentrisches EVA-Backend, UID-basierte Versionierung und Layer-orientierte Architektur erfolgen.”

Die Zukunft der Versicherungs-IT ist rasterbasiert. Langfristig eröffnet diese Struktur neue Perspektiven für AI, denn Merkmale lassen sich über konsistente Rasterlogik extrahieren, Modelle auf EVA-Attributen trainieren und Zusammenhänge transparent darstellen. In dieser Umgebung arbeitet AI nicht nur mit Raumdaten – sie versteht sie sogar. Roman Brylka, The Green Bridge