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Willis Towers Watson - Innovative Analyseanwendungen für die Versicherungsbranche

Willis Towers Watson ist dafür bekannt, erstklassige Analysetools und Daten für die Versicherungsbranche zu liefern. Um die höchsten Standards aufrechtzuerhalten, beschloss Willis, seine zentralen Risikoanalysesysteme auf eine NoSQL-Datenbank umzustellen. Nach einer Untersuchung der führenden Anbieter entschied man sich für Couchbase aufgrund der hohen Verfügbarkeit, der hervorragenden Caching-Performance und des flexiblen Datenmodells für unstrukturierte Daten. Nachdem sie in ihren ersten Projekten durchweg eine hohe Performance erreicht hatten, entschied sich Willis für Couchbase als NoSQL-Datenbanklösung für eine Vielzahl von geschäftskritischen und kundenorientierten Anwendungen.

Über Willis Towers Watson

Herausforderungen

  • Schnelle Leistung für branchenführende Anwendungen
  • Flexibles Datenmodell für unstrukturierte Daten
  • Keine Ausfallzeiten für geschäftskritische Anwendungen
  • Massive Skalierbarkeit zur Bewältigung hoher Datenmengen
  • Integration in eine bestehende Microsoft-Entwicklungsumgebung

Ergebnisse

  • Konsistente hohe Performance machte Couchbase zur bevorzugten Datenbank für geschäftskritische Anwendungen
  • Ein schemaloses Datenmodell unterstützt problemlos unstrukturierte Daten
  • Hohe Verfügbarkeit durch rechenzentrumsübergreifende Replikation und Auto-Failover
  • Neue Cluster können auf Knopfdruck und ohne Ausfallzeiten bereitgestellt werden
  • Einfache Integration mit Microsoft
Couchbase wird als grundlegender Bestandteil der Risikoanalysesysteme der Willis Group eingesetzt. Das In-Memory-Computing, das Couchbase ermöglicht, hat dem Risikoanalysesystem der Willis Group die hohe Leistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit verliehen, die es braucht, um die Herausforderungen von Big Data zu bewältigen.

Nigel Davis Leiter der Abteilung Analytik IT, Willis Towers Watson

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Willis Group verbessert Risikoanalyse

Willis Group setzt auf die NoSQL-Datenbank von Couchbase für belastbare Risikoanalysen.

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