/ Datos y reporting
Reporting System
Datalake y reporting para el negocio asegurador
Cada programa de seguros guarda su información a su manera. El reporting se atasca porque no hablan el mismo idioma.
- 01Conectas tus fuentes por programa. Reporting System las carga con un ETL sobre un modelo común del negocio asegurador.
- 02La información se consolida en cubos OLAP, de modo que los distintos programas conviven en una única base de datos.
- 03Extraes reportes y KPIs con procesos comunes, en Excel o en Power BI, sin rehacer el trabajo para cada programa.
/ Ficha técnica
- Ámbito
- Negocio asegurador · datalake, consolidación y reporting de programas
- Cliente
- Equipos de negocio, control de gestión y reporting del sector asegurador
- Entrada
- Fuentes de datos de los distintos programas, mapeadas a un modelo común del negocio
- Salida
- Reportes y KPIs sobre procesos comunes, explotables en Excel y en Power BI
01
Definición
¿Qué es Reporting System?
Reporting System es el datalake de MV Dataworks para el negocio asegurador. Abstrae los conceptos comunes del seguro, como programas, carteras, primas, siniestros y comisiones, en un modelo de datos único, de modo que los distintos programas puedan convivir en una misma base de datos y explotarse con procesos comunes. Se apoya en cuatro patas encadenadas: un ETL que carga la información de cada fuente, una capa OLAP que la consolida en cubos, un módulo de calidad del dato que la depura y la documenta, y una capa de explotación que extrae reportes y KPIs tanto en Excel como en Power BI. Definido el modelo común una vez, cada nuevo programa se incorpora y se reporta sin rehacer el trabajo desde cero.
-
/ Un modelo común del seguro
Los conceptos comunes del negocio abstraídos en un único modelo, para que todos los programas hablen el mismo idioma.
-
/ Todos los programas, una base de datos
Distintos programas conviviendo en un mismo datalake, explotables con procesos comunes en lugar de un silo por programa.
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/ Calidad del dato, por diseño
Glosario que define cada concepto y KPIs que detectan incoherencias, para dejar el dato limpio antes de explotarlo.
-
/ Reportes donde ya trabajas
Reportes y KPIs sobre procesos comunes, entregados en Excel y en Power BI.
02
El problema
Qué resuelve
Cuatro problemas del reporting en el negocio asegurador: cada programa guarda la información a su manera, el reporte se rehace a mano para cada uno, los KPIs no son comparables entre programas y explotar los datos exige tocar los sistemas de origen.
-
01
Cada programa habla su propio idioma
Cada programa de seguros modela primas, siniestros o comisiones a su manera, y juntarlos para reportar es un trabajo de conciliación constante. Reporting System abstrae esos conceptos en un modelo común al que se mapea cada fuente al cargarla.
-
02
El reporte se rehace para cada programa
Sin una base común, cada informe se construye a mano por programa y hay que rehacerlo cuando entra uno nuevo. Reporting System aplica procesos comunes de extracción, de modo que un reporte definido una vez sirve para todos los programas del modelo.
-
03
Los KPIs no son comparables entre programas
Si cada programa calcula sus métricas a su manera, comparar el negocio entre ellos deja de ser fiable. Al consolidar todo en cubos OLAP sobre el mismo modelo, los KPIs se calculan igual para todos y se pueden agregar y comparar.
-
04
Explotar los datos obliga a tocar los sistemas de origen
Consultar directamente contra los sistemas operativos es lento, arriesgado y difícil de repetir. Reporting System separa la explotación del origen: el ETL carga el datalake y los reportes y KPIs se extraen desde ahí, en Excel o en Power BI, sin cargar los sistemas de producción.
03
Fases
Cómo funciona
Dos fases sobre cuatro patas. La primera carga la información de cada programa en el datalake con un ETL que la mapea a un modelo común y la somete al módulo de calidad del dato; la segunda la consolida en cubos OLAP y la explota en reportes y KPIs, en Excel y en Power BI. Las dos se ejecutan como una sola cadena, y el modelo común es lo que las une: sin él cada programa sería un silo, y con él todos se cargan, depuran, consolidan y reportan igual.
Fase 1 · ETL y calidad del dato
De cada fuente al modelo común, con el dato limpio
- 01Se define el modelo común del negocio asegurador y se documenta cada concepto y métrica en un glosario, para que todos entiendan lo mismo por cada término.
- 02El ETL lee las fuentes de cada programa, las transforma al modelo común y las carga en la base de datos del datalake, de forma programada.
- 03El módulo de calidad del dato calcula KPIs que detectan incoherencias e inconsistencias en la información cargada.
- 04Con esos KPIs se afinan los procesos de carga y se corrigen los errores, dejando el dato limpio antes de explotarlo.
80 % completado (4/5)
- 01 · Mapeo de las fuentes al modelo comúnAplicada
- 02 · Transformación, normalización y cargaAplicada
- 03 · Glosario de conceptos y métricasAplicada
- 04 · KPIs de calidad · detección de incoherenciasAplicada
- 05 · Corrección de procesos · dato limpioEn curso
Datos dispersos por programa
fuentes por programa
Cargados sobre el modelo común
modelo común en el datalake
Captura del producto · las fuentes de cada programa cargadas y normalizadas en el datalake
Fase 2 · OLAP y explotación
Del datalake al reporte
- 01La capa OLAP consolida la información del datalake en cubos por las dimensiones del negocio: programa, cartera, periodo, ramo.
- 02Sobre los cubos se calculan los KPIs con procesos comunes, de modo que las métricas se computan igual para todos los programas.
- 03La capa de explotación extrae la información en reportes de Excel y en cuadros de mando de Power BI.
- 04Un reporte o KPI definido una vez queda disponible para todos los programas del modelo, sin rehacerlo por cada uno.
Entrada · datalake consolidado en cubos
cubo OLAP consolidado
Salida · reportes y KPIs
reportes Excel + Power BI
Salidas de explotación
- Excel
- Power BI
- KPIs
Modelo
común
Consolidación
cubos OLAP
Procesos
comunes
Salida
Excel + Power BI
| Dimensiones del cubo | Ejemplo | Uso |
|---|---|---|
| Programa · cartera | por entidad | agregación |
| Periodo · ramo | temporal | comparación |
Captura del producto · KPIs y reportes calculados con procesos comunes sobre el modelo del negocio
Menos silos por programa. Más reporting común.
Cuéntanos tus programas y sus fuentes, y valoramos contigo cómo unificarlos en un datalake con reporting común.
04
Automatización
De la fuente al reporte, en una sola cadena
Lo que abarata el reporting no es la herramienta: es no tener a un analista conciliando a mano las fuentes de cada programa y rehaciendo los informes en cada cierre. En Reporting System ese recorrido está automatizado de extremo a extremo. Quedan dos intervenciones humanas, y son las dos que deben seguir siendo humanas: mapear cada fuente al modelo común y definir qué se quiere reportar.
Entrada · manual
Fuentes de cada programa y mapeo al modelo común
- 01Lectura de las fuentes de cada programa
- 02Transformación al modelo común del negocio
- 03Carga en la base de datos del datalake (ETL)
- 04KPIs de calidad · detección de incoherencias
- 05Corrección de procesos y depuración del dato
- 06Consolidación en cubos OLAP
- 07Cálculo de KPIs de negocio con procesos comunes
- 08Reportes de Excel y cuadros de mando de Power BI
- 09Publicación para todos los programas del modelo
Salida · manual
Revisión de los reportes y de los KPIs entregados
Captura del producto · la misma cadena para un programa nuevo o para un nuevo cierre
Qué cambia en el coste
El esfuerzo deja de escalar con cada programa
- Añadir un programa es mapearlo al modelo común, no rehacer el reporting
- El grueso del trabajo deja de ser conciliar y montar informes a mano
- Un reporte o KPI definido una vez sirve para todos los programas
- Sin conciliación manual, no hay variabilidad entre analistas ni entre cierres
- El tiempo humano se concentra donde decide: el mapeo y qué se reporta
El coste depende del número de fuentes y programas, de la complejidad del mapeo al modelo común y del catálogo de reportes y KPIs; se cierra por proyecto sobre esas variables.
Dónde sigue haciendo falta una persona
Al principio y al final, a propósito
- Mapear cada fuente de programa al modelo común del negocio
- Definir el catálogo de reportes y KPIs que se quiere obtener
- Revisar los reportes y los KPIs antes de darlos por buenos
- Decidir qué se hace con la información
Automatizar el proceso no es automatizar el criterio: cómo se mapea cada programa y qué KPIs importan siguen siendo decisiones de un responsable de negocio.
05
Confianza
Calidad del dato y trazabilidad
Reporting System alimenta reportes sobre los que se toman decisiones de negocio. Ni las cifras ni el camino desde la fuente hasta el reporte pueden ser una caja negra, y el dato tiene que estar limpio antes de explotarlo.
Calidad del dato
Glosario común y dato depurado
- Cada concepto y métrica definido en un glosario común
- Todos entienden lo mismo por cada término del reporting
- KPIs de calidad que detectan incoherencias e inconsistencias
- Los procesos se afinan a partir de esos KPIs
- El dato se deja limpio antes de consolidarlo y explotarlo
La calidad no es un paso final: el glosario y los KPIs de calidad actúan sobre la carga, de modo que lo que llega a los cubos ya está depurado y documentado.
Trazabilidad
De la fuente al reporte, sin cajas negras
- Capas separadas: ETL, calidad del dato, OLAP y explotación
- El origen de cada dato es rastreable hasta su fuente de programa (data lineage)
- Las reglas de mapeo y de cálculo de KPIs quedan documentadas
- La explotación no toca los sistemas de origen, trabaja sobre el datalake
- Salidas estándar en Excel y en Power BI
El modelo común y el glosario sostienen todo: sin ellos cada programa sería un silo, y con ellos la información se carga, depura, consolida y reporta de la misma forma.
06
La pregunta
¿Por qué no basta con un Excel por programa?
El problema no es hacer una tabla dinámica. Es que cada programa guarda sus datos a su manera, que consolidarlos a mano se rehace en cada cierre y que un KPI calculado de forma distinta en cada hoja no se puede comparar. Un Excel por programa hereda todo ese trabajo de conciliación. Reporting System no consolida a mano: carga cada fuente sobre un modelo común y explota los cubos con procesos comunes, de la fuente al reporte.
| Criterio | Un Excel por programa | / Reporting System |
|---|---|---|
| Modelo de datos | Distinto en cada hoja | Modelo común para todos los programas |
| Consolidar programas | A mano en cada cierre | Automática en el datalake vía ETL |
| Cálculo de KPIs | Cada hoja a su manera | Procesos comunes sobre cubos OLAP |
| Comparar entre programas | Poco fiable | Métricas agregables y comparables |
| Añadir un programa | Otra hoja que mantener | Mapearlo al modelo común, sin rehacer |
Las cuatro patas de Reporting System
ETL · carga sobre el modelo común
Lee las fuentes de cada programa, las transforma al modelo común del negocio asegurador y las carga en la base de datos del datalake, de forma programada. Es la base sin la cual no hay consolidación ni reporte posible.
Calidad del dato · glosario y KPIs
Cada concepto y métrica se define en un glosario común, y unos KPIs de calidad detectan incoherencias e inconsistencias. Con ellos se afinan los procesos y se deja el dato limpio antes de consolidarlo.
OLAP · consolidación en cubos
Consolida el datalake en cubos por las dimensiones del negocio (programa, cartera, periodo y ramo) y calcula los KPIs con procesos comunes, iguales para todos los programas del modelo.
Explotación · del cubo al reporte
Extrae la información de los cubos en reportes de Excel y en cuadros de mando de Power BI, de modo que cada equipo consume los mismos KPIs donde ya trabaja.
Fuente de un programa nuevo
datos de un programa nuevo
Reportando con los demás programas
integrado en el modelo común
Carga
ETL
Consolidación
Cubos OLAP
Modelo
común
Explotación
Excel + Power BI
Conceptos del modelo común
- Programa
- Cartera
- Primas
- Siniestros
- Comisiones
Un programa nuevo se incorpora mapeándolo al modelo común y reporta junto al resto sin rehacer el trabajo
07
Preguntas
Preguntas sobre Reporting System
Acceso a las fuentes de datos de los programas que se quieren integrar y el detalle de cómo representa cada una los conceptos del negocio: primas, siniestros, comisiones y carteras. Con eso se mapean al modelo común y se configura el ETL de carga.
Es la abstracción de los conceptos que comparten todos los programas de seguros. Al mapear cada fuente a ese modelo, los distintos programas conviven en la misma base de datos y se pueden consolidar, comparar y reportar con procesos comunes en lugar de un silo por programa.
Con dos mecanismos. Un glosario que define cada concepto y métrica, para que todos entiendan lo mismo por cada término, y unos KPIs de calidad que detectan incoherencias e inconsistencias en la información cargada. Con esos KPIs se corrigen y afinan los procesos, de modo que el dato llega limpio a los cubos antes de explotarlo.
La explotación se entrega en reportes de Excel y en cuadros de mando de Power BI, ambos alimentados desde los mismos cubos OLAP. Así el equipo consume la información donde ya trabaja, con KPIs calculados de la misma forma en las dos salidas.
Se mapea su fuente al modelo común y se incorpora al ETL. A partir de ahí queda consolidado en los mismos cubos y hereda los reportes y KPIs ya definidos, sin rehacer el reporting para él.
No. El ETL lee las fuentes y carga el datalake; la consolidación y la explotación trabajan sobre esa base, no contra los sistemas operativos. Así se reporta sin cargar los sistemas de producción y sobre una foto de datos consistente.
En que no empieza en el cuadro de mando: carga cada fuente sobre un modelo común, depura el dato y lo consolida en cubos OLAP, y de esos cubos salen los reportes de Excel y los cuadros de mando de Power BI.
08
Enlaces