Date post: | 03-Jan-2016 |
Category: |
Documents |
Upload: | archana-krishnan |
View: | 26 times |
Download: | 1 times |
Implementace kompletního BI Implementace kompletního BI řešení na platformě SAS řešení na platformě SAS
v České podnikatelské v České podnikatelské pojišťovně, a.s.pojišťovně, a.s.
odborný seminář ČSSI
Praha
24.března 2006
Josef VejlupekČeská podnikatelská pojišťovna, a.s.Projekt manager
Česká podnikatelská pojišťovna, a.s.Česká podnikatelská pojišťovna, a.s.
7. největší pojišťovna v ČR 5. největší neživotní pojišťovna v ČR Specializace na pojištění vozidel – 3. místo na trhu v povinném
ručení 800 tisíc smluv, předepsané pojistné - za rok 2005 4,1 mld Kč 60 poboček, 650 kmenových zaměstnanců, >6500
spolupracovníků Strategičtí partneři: VZP, HVP, Česká pošta – prodej
produktů v prodejních sítích
…a vznikla očekávání
Podpora rozhodování pro různé úrovně řízení Zajištění jednotné datové základny = jediné pravdy Zdroj nezkreslených finančních a provozních statistik Výkaznictví vzhledem ke státu, ČKP, ČAP Uživatelské vytváření pokročilých analýz Podpora tvorby nových produktů Hodnocení ziskovosti produktů Hodnocení prodejních kanálů Sledování výkonů pracovníků Sledování škodních průběhů Sledování a analýza pohledávek Predikce cash-flow Segmentace klientské základny Vytěžení potenciálu zákazníků Prevence a odhalování pojistných podvodů
Faktory úspěchu projektuFaktory úspěchu projektu
Identifikován sponzor (CIO) Během prvních dnů realizován POC nad daty ČPP Workshopy s vrcholovým vedením definovaly obchodní cíle Zvolen přírůstkový přístup – budování ve více etapách Každá etapa měla fáze s definovanými výstupy k odsouhlasení• Assessment a sběr požadavků• Návrh• Realizace• Testování
Kombinovaný tým SAS a ČPP (projektový manager na obou stranách)
Česté workshopy s uživateli, řízení očekávání Transfer know-how a spolupráce při následném rozvoji řešení
Implementaci SAS přizpůsobil prioritám ČPP a Implementaci SAS přizpůsobil prioritám ČPP a datovým zdrojůmdatovým zdrojům
První etapa 03 - 09 / 2003
Druhá etapa 12 / 2003 - 04 / 2004
Smlouvy, rizika, objekty, klienti, pojistné události a výplaty, škodní rezervy, zaměstnanci, předpisy,
platby, pohledávky
Rezervy a podíly ŽP, regresy, zajištění,
sjednatelé a provize, účetnictví, náklady a
plány
Třetí etapa 06 – 10 / 2004
extranet, zákaznické analýzy, analýzy rizik, podpora call centra, podpora detektivů
Následná spolupráce
Knowledge transferSpráva a další vývoj interně (geografické
analýzy, rizikové profily)Školení pro IT a business
Řešení nyní pokrývá celou činnost pojišťovnyŘešení nyní pokrývá celou činnost pojišťovny
Datamarty(unifikované a opakovaně použitelné) MART1 MART3MART2
Aplikace(nad datamarty) OLAP REPORTING DATAMINING
Navazující aplikace
ETL
PROCESY
Exportní rozhraní(přímý přístup do DBMS, výjimečně textové extrakty)
txttxttxt Řízenémetadaty
Staging area(kopie primárních dat, nebo vytváření inkrementů) Staging area
ArchitekturaArchitektura
Master Data StoreOperational Data Store(integrovaný datový model nezávislý na prim. systému, denní načítání)
DWH - historie
DWH - aktuální
Primární systémy(měnící se) Provozní systémy Účetnictví Externí data Plány Evidence
Technické parametryTechnické parametry
Každý den se načítá několik set tabulek (>50 GB) a návaznými ETL procesy každodenně projde >300 GB dat
Automatizované ETL procesy řízené metadaty a kvalitou dat Automaticky generovaná dokumentace obsahu pro uživatele Provozní a vývojové prostředí Zahrnuje technologie ETL, čištění a uložení dat, reporting i
datamining Několik stanic pro vývoj nové funkcionality Plný přístup k DWH pro cca 25 uživatelů – analytiků Všichni zaměstnanci mohou k DWH přistupovat přes portál• Statické a dynamické reporty (>100)• OLAP analýza (>20)• Detailní info o zákaznících (call centrum, detektivové, ...)• Analytické aplikace (geografická analýza, segmentace, ...)
Načítání dat (I)
Z počátku 1x týdně, postupně tlak na zvýšení počtu načítání Od nasazení druhé etapy se načítá denně Postupně se čas prodlužoval Po zavedení třetí etapy začala být délka načítání neúnosná Jeden z důvodů prodlužování času načítání – fragmentace disku
(způsobuje současný běh více úloh načítání) Upřesňovaly se požadavky, vznikaly nové požadavky, některé
požadavky se opouštěly
Načítání dat (II)
Jednou týdně se provádí defragmentace paměti Převedení části načítacích úloh vytvořených SASem do týdenního
zpracování (datamarty, OLAPy, reporty) Vytvoření vlastních ETL procesů jako doplněk k ETL procesům
vytvořených SASem – dva důvody:1. Požadované změny2. Zkrátit čas načítání
Negativní vlivy na načítání – spouštění dávek v provozních a dalších systémech
Uživatelé datového skladu
Během prvních dvou etap jen pracovníci centrály Později umožněn přístup pracovníkům na pobočkách Ve třetí etapě umožněn nepřímý přístup externím organizacím
(sjednatelům)
Dělení uživatelů: Uživatelé aplikace datového skladu (OLAPY, statické a dynamické
reporty) Uživatelé využívající produkt SAS Enterprise Guide (poskytuje
širokou škálu nástrojů od jednoduchých dotazů po pokročilé statistické analýzy)
Automaticky generovaná dokumentace datAutomaticky generovaná dokumentace dat
Vytvářena ETL
procesy z
těchto tabulek
Vytvářena ETL
procesy z
těchto tabulek
Popisovaná tabulka
Popisovaná tabulka
Je využita při vytváření těchto tabulek
Je využita při vytváření těchto tabulek
Smlouvy - aktuální
Smlouvy
GOLEM – univerzální kmen
GOLEM – životní kmen
Údaje ke smlouvám
Smlouvy
Smlouvy - aktuální
Segmentacepojištění vozidel
Smlouvy - aktuální
Údaje ke smlouvám
Výplaty pojistnýchudálostí - aktuální
Dobře připravená a dokumentovaná data Dobře připravená a dokumentovaná data jsou základem Business Intelligence ...jsou základem Business Intelligence ...
Přínosy projektu pro ČPP (I)Přínosy projektu pro ČPP (I)
Zpřístupnění denně aktualizovaných provozních dat pro odborné útvary ÚPMV, ÚŽP, ÚNŽP• Nástroje pro analýzy OLAP, statistické metody
Zlepšení přímé komunikace se zákazníky• On-line podpora Call centra
Poskytování vybraných informací obchodním partnerům• On-line podpora prostřednictvím webu, datové extrakty
Kontrola interních procesů• Rekonciliace finančních informací s provozními daty
Přínosy projektu pro ČPP (II)Přínosy projektu pro ČPP (II)
Podpora mandatorního výkaznictví a obchodního plánování • Různé úrovně agregace dat• Detail na úrovni elementárních rizik
Rozšíření podpory odborných útvarů• Segmentace zákazníků• Výpočet rezerv ŽP, bilanční sestavy a solventnost
Podpora úseků Pojistné matematiky a Zajištění• Run-off analýzy, IBNR rezervy, analýza rizik
Geografická analýza Fraud management, cílený marketing
Business IntelligenceBusiness Intelligence
Vliv naobchoda řízení
Návratnost
Zdrojovádata
Standardní reporting
Popisnémodelování
Prediktivní modelování
Data Informace Znalost Inteligence
Optimalizace
Co se staloCo se stalo ? ?
Proč se to staloProč se to stalo ? ?
Ad hoc reportinga OLAP
Konsolidovanádata
Co se staneCo se stane ? ?
Čeho by se daloČeho by se dalodosáhnoutdosáhnout ? ?
Řešení SAS pro pojišťovnictvíŘešení SAS pro pojišťovnictví
Referenční datový model, předpřipravená řešení, metodologieUložení dat a sledování historie, uložení OLAP, metadataPopis historie – reporting, OLAP, specializované aplikace, ad-hoc analýzyPohled do budoucna – analýzy, pochopení, predikce, řízení
DATA
INTELIGENCE
Integrovaná datová základna, čištění dat a odvozené datamarty
Josef VejlupekČeská podnikatelská pojišťovna, a.s.