Al hablar sobre Big Data hacemos referencia al conjunto de datos o combinaciones de conjuntos de datos de gran tamaño, complejidad y velocidad de crecimiento. Por estas características, para los softwares de procesamiento de datos convencionales resulta difícil gestionarlos.
Esta naturaleza compleja del Big Data se debe principalmente a que gran parte de los datos generados con las nuevas tecnologías no están estructurados, por ejemplo: datos multimedia, imágenes, audios, texto, entre otros. Este tipo de datos provienen de plataformas como redes sociales, smartphones, GPS, internet, sensores incorporados, etc.
Para conseguir un uso eficaz del Big Data, es necesario combinar datos no estructurados con datos estructurados, como bases de datos relacionales.
Importancia del Big Data
En la actualidad, el Big Data se ha vuelto una herramienta indispensable para muchas empresas, pues gran parte del valor agregado que éstas ofrecen proviene de los datos que analizan para optimizar sus diferentes procesos.
Esta recopilación de datos en grandes cantidades y el análisis de los mismos permite que las empresas se muevan de una manera mucho más rápida y de manera eficiente, además de identificar nuevas oportunidades. Las empresas que aprovechan el Big Data pueden conseguir valor de las siguientes formas:
- Reducción de coste: Con los avances tecnológicos en los últimos años, cada vez son más los servidores que proporcionan grandes capacidades de almacenamiento y como consecuencia, el coste se reduce significativamente.
- Toma de decisiones: Dado que estos servidores proporcionan analíticas mucho más rápido, las empresas pueden analizar información de manera inmediata y tomar mejores decisiones con base en los resultados aprendidos.
- Nuevos productos y servicios: Gracias a los resultados que arroja el análisis del Big Data, las empresas tienen el conocimiento de las necesidades reales de los consumidores y con esta información, desarrollan productos y servicios en función de las demandas de los clientes.
El Big Data en el sector asegurador
Con todos los atributos y características que ofrece el Big Data es posible abordar y optimizar diferentes actividades en la cadena de valor aseguradora.
En la fase de distribución, gracias a los datos recolectados por las redes sociales, smartphones, GPS, entre otras herramientas; las empresas pueden segmentar sus productos para nichos muy específicos, basándose en sus hábitos de consumo. Además que con esta misma información, es posible trabajar en el desarrollo de nuevos productos enfocados a mercados emergentes con necesidades particulares.
Para la fase de suscripción, que tradicionalmente suele ser un proceso muy tardado y complejo, el Big Data ofrece aportes como el “Machine learning” o “aprendizaje automático», que básicamente consiste en que las máquinas aprendan con base en los datos en lugar de ser programadas. Con estas herramientas, la toma de decisiones en la valoración del riesgo de los posibles consumidores se aceleran. Al implementar estas prácticas se obtienen resultados como:
- Homogeneizar criterios de evaluación en los procesos de contratación.
- Automatizar procesos que actualmente son manuales.
- Reducción de tiempo de valoración.
- Optimizar los procesos y minimizar los riesgos.
Anteriormente hemos hablado sobre cómo las Insurtech están implementando nuevas tecnologías que optimizan los procesos en la fase de reclamación; una de estas tecnologías es la telemática aplicada a los seguros. Con la información que se obtiene de los usuarios, las empresas aseguradoras pueden conocer los hábitos de consumo y anticipar (o incluso prevenir) los siniestros.
Otra de las ventajas de utilizar Big Data en la fase de reclamación es para la detección y prevención de fraudes, pues con esta información, se puede identificar patrones en los datos que sean indicativos de fraude, a su vez que éstos se categorizan en grandes cantidades para agilizar la generación de informes normativos.
Por último, en la fase del servicio a cliente, el Big Data nos ofrece un amplio panorama respecto a los hábitos de consumo de los usuarios. Como ya hemos mencionado en párrafos anteriores, esta información es recolectada de diferentes plataformas o dispositivos como teléfonos, internet, registros de llamadas, etc. El tratamiento de estos datos resulta de mucha utilidad para mejorar la experiencia del usuario, a la vez que la empresa ofrece un valor agregado en su catálogo de productos.
