Cloud vs. Klimawandel: Mit cloudbasierten Datenanalysen Naturkatastrophen begegnen

München, Starnberg, 17. Jan. 2018 - Münchner Rückversicherer setzt auf In-Memory Analytics mit Microsoft Azure; Datenmenge hat sich seit 2008 vertausendfacht...

Zum Hintergrund: Munich Re, einer der weltweit führenden Rückversicherer, setzt für die Risikoberechnung - unter anderem von Wetter- und Klimarisiken - auf virtuelle Maschinen und Speicher von Microsoft Azure. Mit der Verarbeitung riesiger Datenmengen reduziert Munich Re demnach drastisch den Zeitaufwand für die Berechnung einzelner Klimamodelle, vergrößert den Nutzerkreis von Datenanalysen und eröffnet sich zudem eine Reihe neuer Geschäftsmodelle. So will Munich Re zum Beispiel Unternehmen aus Schwellenländern besser gegen Klimarisiken absichern und dabei unterstützen, das finanzielle Risiko von Schäden aus Naturkatastrophen abzufedern.

Vor zehn Jahren betrug die bei Munich Re gespeicherte Menge an strukturierten, unternehmensinternen Daten rund drei Terabyte. Seitdem hat sich die Datenmenge in etwa vertausendfacht: Der gesamte Konzern speichert heute rund drei Petabyte. Kommentar von Robin Johnson, CIO bei Munich Re: „In den vergangenen drei Jahren wurden weltweit mehr Daten generiert als in allen Zeiten zuvor. Und das wird weitergehen, die Cloud ist der Wegbereiter dafür. Sie gibt uns die Fähigkeit, Daten sehr kostengünstig zu speichern und zu verarbeiten. Deshalb verwenden wir Microsoft Azure und eröffnen uns damit enorme, neue Möglichkeiten... Cloud Computing stellt uns eine enorme Rechenleistung zur Verfügung. In Microsoft Azure können wir die Rechenleistung praktisch nach Belieben hochfahren und die CPU-Power ist enorm günstig verfügbar – in dem Moment, in dem man sie braucht.“

Risikobewertung und Klimaforschung aus der Cloud

Munich Re bezieht bereits seit 2016 Services aus der Microsoft Cloud, darunter High Performance Computing (HPC) mit Microsoft Azure, Azure SQL-Datenbanken sowie Azure Cosmos DB (1); zudem evaluiert der Versicherer für die Datenverarbeitung als virtuelle Maschine auch SAP Hana auf Azure.

Berechnung aufwändiger Klimamodelle jetzt eine Sache von Sekunden

Nahm früher das Durchrechnen eines einzigen Szenarios mehrere Stunden in Anspruch, so ist das heute durch die Verarbeitung von Daten in der Cloud innerhalb weniger Sekunden erledigt. Kommentar von Wolfgang Hauner, Chief Data Officer bei Munich Re: „Das ermöglicht es uns, in wenigen Stunden 10.000 Schleifen eines Modells durchzurechnen... Weil die Verarbeitung sehr viel schneller geht, arbeiten wir iterativer und probieren deutlich mehr Modelle aus.“

Die neuen Möglichkeiten der schnellen Datenverarbeitung haben auch den Kreis der Mitarbeiter erweitert, die diese Daten nutzen: Zu den Statistikern und Informatikern kommen nun auch Business-Analysten bei Munich Re hinzu. Zudem arbeiten die Analyse-Experten stärker interdisziplinär mit den verschiedenen wissenschaftlichen Fachrichtungen zusammen und gestalten gemeinsam neue Modelle. Dabei können alle Anwender mehr Daten nutzen als jemals zuvor.

Datenanalysen aus der Cloud eröffnen neue Geschäftsfelder

Munich Re nutzt Daten nicht nur für die Berechnung aufwändiger Klimamodelle, sondern zunehmend auch als strategischen Erfolgsfaktor. Heute versuchen die Experten von Munich Re beispielsweise, Daten und daraus abgeleitete Erkenntnisse noch tiefer auf regionale Ebenen herunterzubrechen und auf Schwellenländer zu übertragen. Damit will Munich Re Unternehmen in diesen Ländern künftig ermöglichen, sich besser gegen finanzielle Risiken aus Naturkatastrophen abzusichern. Gleichzeitig möchte der Rückversicherer dabei unterstützen, das finanzielle Risiko zu minimieren und die Anpassungsfähigkeit gegenüber Katastrophen zu verbessern.

Fazit (Auszug) von CIO Robin Johnson: „Die Art und Weise, wie wir Daten betrachten, ist revolutionär. Vor zehn Jahren wäre das, was wir tun, noch unmöglich gewesen…“


Abb. 1: Azure Cosmos DB, global verteilter Datenbankdienst mit Unterstützung mehrerer Datenmodelle (Bildquelle: Microsoft)


Link > Vollständiger Munich Re Anwenderbericht

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