Las técnicas sólidas de infraestructura, los métodos de gestión de datos, el amplio contenido funcional y una hoja de ruta para la implementación ayudan a reducir los costos de desarrollo del almacén de datos y a minimizar los riesgos del proyecto.
La solución ayuda a hacer frente a los problemas de conformidad normativa asociados a la elaboración de informes proporcionando el nivel adecuado de granularidad de los datos.Algunos ejemplos incluyen el RGPD, la CCPA y Solvency II.
La consolidación de los datos financieros y actuariales le proporciona un mayor control, mientras reduce el tiempo necesario para alcanzar los requisitos, realizar la personalización posterior y ampliar el almacén de datos.
Sin modelado ni abstracción de por medio, los términos de negocio definen en lenguaje llano los conceptos del sector implicados en la industria aseguradora.Unos términos de negocio claramente definidos apoyan la estandarización y la comunicación dentro de una organización.Correlacionarlos con los modelos de datos permite crear una imagen común para toda la empresa de los requisitos de los datos y transformar las estructuras de datos informáticos en función de dichos requisitos.
El modelo de almacén de datos dimensional proporciona el soporte de diseño de datos necesario para transformar los requisitos de negocio a nivel empresarial en estructuras eficientes y específicas de negocio dedicadas al diseño de un repositorio de datos dimensionales.Los modelos de datos lógicos integrales contienen las estructuras de almacén de datos predefinidas necesarias para almacenar todos los datos de los servicios financieros en una disposición eficiente para la analítica.
El contenido de apoyo captura los requisitos no informativos de un dominio concreto y los relaciona con las entidades, relaciones y atributos del modelo de almacén de datos.Proporciona un método para correlacionar términos externos e internos, desde estándares de negocio y otros requisitos hasta términos empresariales y modelos de almacén atómicos y dimensionales.
La solución de IBM proporciona un vocabulario específico del sector que puede ayudar a descubrir y gestionar los datos de privacidad.Incluye las plantillas de los KPI para la elaboración de informes normativos y una jerarquía de la terminología del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA).El glosario y los modelos de almacén de datos subyacentes ayudan a las organizaciones a garantizar que su arquitectura de datos empresariales sea capaz de proporcionar los artefactos de datos necesarios para informar sobre temas de protección de datos.
Los requisitos analíticos reflejan las consultas y los análisis más habituales para la medición del rendimiento del negocio y la elaboración de informes, al tiempo que respaldan otras funciones analíticas como la elaboración de informes ad hoc y el apoyo a la toma de decisiones.Se proporcionan más de 140 plantillas predefinidas de requisitos de elaboración de informes empresariales, que hacen frente a las solicitudes habituales de elaboración de informes y análisis empresariales de los usuarios de riesgos, finanzas, conformidad, CRM y línea de negocio.
IBM Insurance Information Warehouse proporciona las herramientas de modelado y el soporte necesarios para la recopilación de requisitos con el fin de acelerar las implementaciones de Solvency II y crear un almacén de gestión de riesgos flexible y adaptado a sus fines.Los modelos conforman una solución flexible y escalable y proporcionan una visión unificada de los datos críticos del negocio para la gestión de riesgos.La cobertura para Solvency II incluye soporte para la gestión de activos; el balance; las primas, siniestros y gastos, así como las disposiciones técnicas de reaseguro, de vida y no vida.Alineado con el modelo de punto de datos 2.3.0.
Este es el primer punto donde se reúnen diversos requisitos empresariales y se modelan en un formato de relación de entidades.Este componente incluye diseños comunes que pueden transformarse en modelos separados para fines específicos, como almacenes de datos operativos, almacenes y mercados de datos.Diseñado para el sector de los seguros, el modelo de datos empresariales contiene miles de definiciones de negocios y proporciona una visión empresarial de los datos comunes a todas las aseguradoras.
El modelo de almacén atómico es un modelo lógico que consta de las estructuras de datos que suele necesitar una aseguradora para un almacén de datos.Los modelos de datos lógicos integrales contienen las estructuras de almacén de datos predefinidas que son necesarias para almacenar todos los datos de servicios financieros en una disposición eficaz para datos históricos y atómicos.