ipt > Dragonfly – Die Enterprise Daten- und Analytics Plattform

Schweizer PaaS Lösung für regulierte Branchen

Dragonfly, das Enterprise-Datenplattform-Angebot von ipt, ist eine Daten- und Analytics-Plattform für Banken, Versicherungen und das Gesundheitswesen. Als übergeordnete Self-Service-Plattform ermöglicht sie eine skalierbare, auditierbare und compliance-konforme Datennutzung in der gesamten Organisation. Dragonfly bringt zentrale Governance in Ihre Data-Workloads – nahtlos integriert auf Analytics-Plattformen wie Microsoft Fabric, Databricks oder eigenen On-Premise-Installationen.

Die Herausforderung

Moderne Daten- und KI-Initiativen scheitern selten an der Technologie, sondern an Datensilos, fehlender Governance und regulatorischen Hürden. Die Folgen sind hohe Kosten, lange Projektlaufzeiten und vermeidbare Risiken. Die Hauptgründe dafür sind:

Starre IT-Landschaften: Daten sind an Applikationen gebunden, statt als eigenständige Wirtschaftsgüter genutzt zu werden.
Manuelle Governance: Komplexe Freigabeprozesse und regulatorische Auflagen (z.B. DSG, FINMA, BAG) bremsen Innovationen aus und sind fehleranfällig.
Teure Eigenentwicklungen: Der Aufwand für den Aufbau und Betrieb einer eigenen Plattform wird oft massiv unterschätzt.
Fehlendes Fundament: Unzureichende Governance und Metadaten-Konzepte verhindern den Sprung vom Proof of Concept (PoC) in den produktiven KI-Betrieb.

Dragonfly schliesst die Lücke zwischen technologischer Grundlage und Business Nutzen

Cloud-Plattformen von Hyperscalern liefern die Technologiebausteine, Dragonfly liefert das übergreifende Betriebsmodell. Als skalierbare Datenplattform löst Dragonfly die zentralen Herausforderungen datengetriebener Organisationen:

Einheitliches Datenmanagementkonzept

Berechtigungen, Ownership und regulatorische Vorgaben sind direkt durch das Datenmanagementkonzept «Data as a Product» in der Plattformarchitektur verankert.
Effizienzte Data-Engineering Prozesse

Self-Service-Funktionen für die Nutzer:innen reduzieren manuelle Prozesse und standardisieren die Datenverarbeitung.
Abhängigkeiten und Datenpflege

Daten werden in modulare Produkte mit nachvollziehbaren Abhängigkeiten strukturiert. Dadurch werden Daten auffindbar und deren Datenqualität transparent gemacht.
Plattform-Agnostizität

Dragonfly ermöglicht sowohl den On-Premise-Betrieb im eigenen Rechenzentrum als auch die Nutzung moderner Cloud-Plattformen und abstrahiert die zugrundeliegende Technologie.

Warum Dragonfly statt Eigenbau?

Kein mehrjähriges Plattformprojekt mit hohen Kosten
Integration automatisierter Governance von Anfang an
Nutzung bestehender Investitionen in Microsoft Azure, Microsoft Fabric oder Databricks
Offene Standards statt Vendor Lock-in durch Entkopplung der Infrastruktur (bspw. Microsoft Fabrics, Databricks) von der Daten- und Analytics Plattform
Schnellerer Time-to-Value für Analytics und KI
Reduzierter Betriebs- und Governance-Aufwand

Essenzielle Zusatzfunktionen durch Dragonfly für bestehende Plattformen

Governance

Vereinheitlichtes Zugriffsmanagement durch Integration bestehender IAM-Systeme und Steuerung des gesamten Datenlebenszyklus.

Catalog

Fachliche Auffindbarkeit von Datenprodukten und grafische Visualisierung von Datenflüssen (Data Lineage).

Self-Service

Plattformweiter Self-Service für Teams mit automatisierter Bereitstellung der benötigten Entwicklungsinfrastruktur.

Orchestration

Individuelle, zeitgesteuerte oder ereignisbasierte, platformunabhängige Orchestrierung von Datenbeladungsstrecken in Dragonfly.

Dragonfly ersetzt bestehende Cloud-Plattformen nicht, sondern ergänzt sie um die Fähigkeiten, die regulierte Unternehmen für den produktiven Einsatz von Analytics und KI benötigen.

Ein Produkt. Vier Perspektiven.

Mehr Business Value. Weniger Plattformaufwand.

Der Aufbau einer Enterprise-Datenplattform wird hinsichtlich Kosten, Komplexität und Zeitaufwand häufig unterschätzt. Für den produktiven Einsatz werden durchgehende Governance- und Security-Mechanismen zur Erfüllung der Compliance-Vorgaben schnell zur grössten Herausforderung.

Dragonfly PaaS stellt genau diese Grundvoraussetzungen automatisiert als Service bereit. Dadurch können sich die Teams vom ersten Tag an auf wertschöpfende BI- und Analytics-Aufgaben statt auf Infrastrukturbereitstellung und Plattformbetrieb konzentrieren.

Governance wird automatisiert durchgesetzt.

Regulatorische Anforderungen dürfen den Innovationswillen eines Unternehmens nicht ausbremsen.

Dragonfly integriert Governance direkt in die Plattformarchitektur. Richtlinien, Zugriffsmodelle und Vorgaben gemäss DSG, GDPR, FINMA und BAG werden automatisiert und nachvollziehbar dokumentiert. Das reduziert Risiken, vereinfacht Audits und schafft Vertrauen in Daten und KI-Anwendungen.

Weniger Plattformbetrieb. Mehr Engineering.

Statt Datenverarbeitungsketten immer wieder neu aufzubauen, arbeiten Teams mit einem standardisierten technischen Aufbau von Datenprodukten. Apache Spark, Microsoft Azure, Microsoft Fabric, Databricks oder bestehende On-Premise-Landschaften werden nahtlos integriert.

Die Kombination aus Self-Service-Funktionen, nativ eingebetteten Data-Engineering-Bibliotheken und durchgehender Automatisierung steigern die Produktivität in der Entwicklung.

Einfacher Zugang und schnelle Entscheidungen

Business User können Erkenntnisse aus verschiedenen Quellen kombinieren, eigene Datenprodukte kreieren und bedarfsgerecht Reports teilen. Dabei behalten sie stets den vollen Überblick über die Verwendung ihrer Daten.

Die Grundlage für Enterprise KI

Erfolgreiche KI (inklusive Generative AI und Agentic AI) benötigt kontrollierte, verständliche und vertrauenswürdige Daten. Durch nachvollziehbare Herkunft (Lineage), rollenbasierte Zugriffe und integrierte Governance schafft Dragonfly die Voraussetzungen, um KI-Anwendungen in regulierten Branchen produktiv und sicher einzusetzen.

Branchenfokus Krankenversicherungen

DLX, die Integration von Syrius in Dragonfly

Für das führende Schweizer Kernversicherungssystem Syrius, betreibt unser Partner Centris AG, spezifische Shared-IT-Services. Zu den zentralen Leistungen gehört dabei das Syrius-Datenprodukt-Offering. Um dieses gezielt für den Schweizer Gesundheitsmarkt bereitzustellen, hat ipt in Zusammenarbeit mit Centris AG das DLX-Offering entwickelt.

DLX stellt die Syrius-Datenprodukte voll integriert und als Managed Service auf der Dragonfly-Plattform zur Verfügung. Dadurch löst DLX strategisch klassische Data-Warehouse-Lösungen ab und fungiert als vollumfängliche, moderne Daten- und Analytics-Plattform zur Integration und analytischen Aufbereitung von Syrius-Daten. Krankenversicherer können so die Erfüllung regulatorischer Anforderungen sowie spezifische geschäftsrelevante Analysen als standardisiertes Produkt beziehen.

Der Businessnutzen von DLX für Krankenkassen

Qualitätsgesicherte Datenbasis

DLX stellt die technisch und fachlich validierten Syrius-Datenprodukte zentral im Dragonfly-Self-Service-Katalog zur Verfügung. Der Zugriff erfolgt über die bestehenden Datenzugriffsmechanismen, abgesichert durch die Governance-Prozesse der Plattform.

Nahtlose Datenkombination

Fachbereiche können verlässliche Kernversicherungsdaten standardisiert mit weiteren Datenquellen verknüpfen, um Geschäftsbereich übergreifende Analysen durchzuführen.

Time to Business Value

Anstatt komplexe Data Engineering Prozesse wie Datenintegration, Historisierung und Datenbereinigung und die anschliessende Wartung selbst zu übernehmen, nutzen Fachbereiche direkt einsatzbereite Syrius-Daten für ihre Business-Analysen.

Zukunftssicherheit für Analytics & KI

Neben dem operativen Business-Reporting bilden die strukturierten Datenprodukte die direkte, rechtskonforme Basis, um innovative KI-Anwendungsfälle aus den eigenen Kerngeschäftsdaten zu erschliessen.

Buche jetzt deine persönliche Produkt-Tour

In einer individuellen Demo zeigen wir, wie Dragonfly Governance, Compliance und Analytics gesamtheitlich auf einer einzigen Enterprise-Plattform vereint.

Gemeinsam betrachten wir bestehende Architekturen, regulatorische Anforderungen und konkrete Einsatzszenarien.

Das erwartet dich:

Live-Einblick in Datenzugriffs-, Kontroll- und Approval-Mechanismen
Kennenlernen von Data-Engineering-Mechanismen in Dragonfly
Architektur-Überblick für Microsoft Fabric, Databricks oder On-Premise
Diskussion konkreter Use-Cases für Banking, Insurance oder Healthcare
Empfehlungen für einen möglichen Einstieg

Kontaktiere uns für eine Demo

Häufig gestellte Fragen zu Dragonfly

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Unsere Expert:innen für Dragonfly stehen dir gerne für ein Gespräch zur Verfügung

Lukas Kern

Managing Partner

Michael Meier

Associate Partner

Head of Product Business

Dragonfly – Die Enterprise Daten- und Analytics Plattform