Datavisualisatie die schaalbaar is voor een verzekeraar

Context en doelstellingen

Een toonaangevende verzekeringsmaatschappij in België wilde haar enorme stapel claimgegevens omzetten in bruikbare inzichten.

Omdat het bedrijf zijn schadebeheersysteem aan het veranderen was, was dit de perfecte gelegenheid om een nieuwe start te maken met de rapportage.

Tot nu toe was het rapporteren van claimgegevens op drie manieren inefficiënt.

Ten eerste was de rapportage niet gecentraliseerd in één team, wat leidde tot verschillende versies van de waarheid: verschillende teams rapporteerden dezelfde KPI's zonder dezelfde cijfers te verkrijgen. Het tijdverlies om dezelfde KPI's te rapporteren leidde tot een verlies van vertrouwen van de business in die rapporten.

Ten tweede was de rapportage vaak handmatig, waardoor het gevoelig was voor menselijke fouten en te tijdrovend. Medewerkers hadden minder tijd om gegevens te analyseren of op basis van die cijfers actie te ondernemen.

Tot slot distribueerde het team de rapporten vaak via Excel, wat minder intuïtief is dan moderne tools voor datavisualisatie zoals Power BI.

Benadering

Samen met de klant besloten we om alle rapportage-eisen te centraliseren in één afdeling, waarbij een tweefasenaanpak werd gevolgd.

In de eerste fase identificeerden we de applicaties die kritieke claimgegevens genereerden voor besluitvorming en creëerden we een "data lake" dat dagelijks de gegevens van de geïdentificeerde applicaties ophaalt. Het centraliseren van de gegevens in een "data lake" heeft twee belangrijke voordelen. Ten eerste wordt elke impact op de applicatie zelf vermeden. Sterker nog, zware rapportages die direct op de applicatie worden gemaakt, kunnen deze platleggen. Ten tweede is de informatie van alle applicaties aanwezig in één database, waardoor het combineren van gegevens van veel applicaties in één rapport geen probleem meer is.

Technische architectuur van de datavisualisatie

In de tweede fase, met alle gegevens tot onze beschikking via het data lake, begonnen we te werken aan de verschillende rapportagevereisten van het bedrijf.

Maar gezien het grote aantal eisen en de complexiteit van het bedrijf, was het cruciaal om ons team goed te organiseren. Zonder duidelijke rollen raakten teamleden verdwaald in het doen van alles en niets tegelijk. Daarom zetten we "driehoeken" op, bestaande uit een bedrijfsanalist, een ETL-ontwikkelaar en een Power BI-ontwikkelaar.

De oplossing ververste rapporten automatisch zonder menselijke tussenkomst en leverde via de cloudversie van Power BI een eenvoudige webpagina om te bezoeken.

In plaats van veel tegenstrijdige Excel-bestanden die overal in het bedrijf naartoe werden gestuurd, was er nu één versie van de waarheid.

Resultaten

Ten eerste vergrootte de creatie van het data lake de beschikbaarheid van gegevens in het hele bedrijf. Het maken van nieuwe rapporten en spot analyses was nu eenvoudiger te ontwikkelen dan voorheen.

Ten tweede leverde het team dankzij de nieuwe organisatiestructuur rapporten veel sneller. Bovendien waren de rapporten consistenter en nam de tevredenheid en het vertrouwen van de zakelijke gebruikers aanzienlijk toe. 

Tot slot konden teamleden die maand na maand dezelfde taken uitvoerden, dankzij geautomatiseerde rapporten tijd besteden aan het analyseren van bestaande rapporten en het maken van nieuwe.