Nadenken over keuzes

1. 11 maart 2024, door Lex De Bruijn
2. 0 reacties

De eerste fundamentele keuze betreft de route van uw databronnen naar een data warehouse, dat fungeert als de centrale opslagplaats voor al uw gegevens. Dit warehouse vormt niet alleen de basis voor analyses en rapportages, maar ook voor toekomstige inzichten en voorspellingen. Het is cruciaal om de impact van deze beslissing op uw primaire transactiesystemen, zoals ANVA, DIAS, CCS, zorgvuldig te overwegen om prestaties, integratie en operationele efficiëntie te waarborgen.

Overweeg de mogelijkheid van een onafhankelijke entiteit die als veilige haven fungeert voor uw data, zonder beïnvloeding door andere belangen. Dit waarborgt de integriteit en veiligheid van uw gegevens, los van derde partijen.

Een kritieke vraag betreft de bewerking van data afkomstig van bronnen buiten uw systeemhuispakket. Het waarborgen van nauwkeurigheid en consistentie van deze gegevens is essentieel, en de keuze tussen bewerking door uw systeemhuis of een onafhankelijke entiteit vereist zorgvuldige overweging.

Om een effectieve BI-strategie te waarborgen, is het noodzakelijk om controle te hebben over alle tot stand gekomen koppelingen, zowel technisch als zakelijk. Begrip van hoe en wanneer gegevens worden uitgewisseld tussen systemen is van groot belang.

De keuze tussen een Microsoft-georiënteerde IT-strategie of een meer divers non-Microsoft pad beïnvloedt de selectie van BI-tools en verdere technologische ontwikkelingen binnen uw organisatie. Integreerbaarheid van systemen speelt hier een grote rol.

De strategische beslissing over het behoud van historische data vereist overweging van de duur en hoeveelheid, rekening houdend met de behoefte aan vergelijkingen met voorgaande jaren en toekomstige ontwikkelingen in kunstmatige intelligentie (AI).

Stadia van implementatie

Na het beantwoorden van deze cruciale vragen volgen verschillende stadia om tot een datavolwassen strategie te komen.

Fase 1: bron ontsluiting – De basis van beschikbare data komt vaak uit systeemhuispakketten zoals ANVA, DIAS, CCS, etcetera. Daarnaast kunnen er bronnen onstloten worden zoals Finly, Exact online, Postex, AWI en overige externe bronnen. Het is noodzakelijk gegevens uit verschillende bronnen te combineren, wat de nodige kennis van deze bronnen en koppelvlakken vereist.

Fase 2: data rationalisatie – Het rationaliseren van ruwe data vergt ervaring en programmeerwerkzaamheden om tot een bruikbare dataset te komen.

Fase 3: compleet, accuraat, betrouwbaar en consistent– Een dataset die na stap 1 en 2 compleet, accuraat en betrouwbaar is, is nu geschikt voor BItooling en andere toepassingen.

Fase 4: dashboarding – Het gebruik van BI-tooling, zoals Microsoft BI, maakt inzicht in uw data visueel. Een duidelijke strategie voor inzichten en rapportages is cruciaal.

Fase 5: implementatie van AI – Na het doorlopen van bovenstaande stappen is het tijd om AI in te zetten voor geavanceerde analyses, zoals het afzetten van klantwaarde tegen verwacht royementsrisico.

Reactie toevoegen

Naam

E-mailadres

Reactie

Organisatie

Telefoonnummer

VVPVIP HypothekenVVP Innovatie PlatformVIP SchadeVVP Twitter

Toevoegen 

Meer over

• Insurance Data