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«El propósito de la computación es la comprensión, no los números». Esta cita del matemático Richard W. Hamming resuena actualmente con fuerza, ya que los problemas derivados de la comprensión y el análisis de cantidades ingentes de datos han aumentado significativamente en los últimos años. Aunque se utilicen herramientas y sistemas potentes para el análisis automatizado de los datos, la comprensión - y la visualización - de datos analíticos sigue siendo problemática.
Esto es particularmente cierto en el sector de los seguros, y especialmente en la gestión de siniestros, donde son tan importantes aspectos como la velocidad y la calidad en la evaluación de las reclamaciones y la experiencia del reclamante. Afortunadamente, la evolución de las técnicas de visualización de datos está permitiendo generar valor añadido en áreas como las operaciones de siniestros.
En términos sencillos, los procesos de visualización representan los valores numéricos estáticos de una forma más tangible y, por tanto, más comprensible para el observador. Son el enlace entre la gestión de datos pura y la elaboración de modelos de datos complejos.
Con la ayuda de la analítica visual, la visualización permite detectar y representar de forma multidimensional anomalías, anormalidades y patrones. Los resultados se pueden evaluar e interpretar no solo por parte de los científicos de datos, sino también de los expertos de otras divisiones. Por consiguiente, la analítica visual contribuye a la transferencia de conocimiento a las diversas secciones de una empresa.
La visualización no es un instrumento de control optimizado, sino más bien una oportunidad para el intercambio colaborativo entre departamentos internos.
La visualización de los datos se puede dividir en tres subtemas diferentes: diseño de la información, inteligencia de negocios visual (Visual Business Intelligence, VBI) y analítica visual.
Una gran ventaja de los instrumentos de analítica visual es que la creatividad, la comprensión cognitiva y la experiencia del ser humano se combinan con las habilidades analíticas de un ordenador. La interacción del usuario con la visualización es necesaria para hacer visible la información revelada, por ejemplo, haciendo un zoom sobre diversas áreas de datos o visualizando en dichos datos diferentes capas visuales multidimensionales.
Los paneles de control son una herramienta popular y útil para visualizar los procesos de reclamación. Desde un punto de vista operativo, esto puede implicar una representación visual de la carga de casos de reclamación y los tiempos de servicio, una potencial mejora de la preparación de informes de auditoría o la flexibilización en la monitorización de los costes y las tasas de crecimiento. En el caso de las pérdidas aseguradas, un panel de control sirve de ayuda para la evaluación directa de los datos relacionados con un contrato, ya que permite una visualización eficiente y eficaz.
La analítica visual se puede individualizar en función de productos específicos. En el seguro de discapacidad, por ejemplo, los paneles de control pueden contribuir a mejorar la presentación de la información de un asegurado acerca de la situación de sus ingresos financieros, así como para resaltar irregularidades.
El análisis visual y los paneles de control interactivos pueden crear una visualización de 360 grados de un caso de prestación si hay disponibles suficientes datos básicos. Esto también se puede utilizar al nivel directivo para monitorizar los valores de efectivo medios, los tiempos de procesamiento u otros efectos externos. La acumulación aleatoria de siniestros prematuros o la localización de varios siniestros procedentes del mismo entorno son solo dos ejemplos de ello.
El sector de los seguros ya no puede depender de una premiosa monitorización por parte de los empleados, de informes impresos en papel nocivos para el medio ambiente o de tablas de Excel insondables. Los procesos de elaboración de informes se pueden y se deben implementar de una forma mucho más eficiente y, por encima de todo, más clara mediante el uso de la analítica visual.
La analítica visual y sus herramientas facilitan la combinación entre el conocimiento humano y el análisis de datos lo que, a su vez, incrementa el valor de la monitorización y la visualización de datos complejos y diversos al representarlos en tiempo real.
Es importante ser consciente de los significativos requisitos en cuanto a diseño que conlleva desarrollar una solución de analítica visual a nivel interno. Como alternativa, puede ser preferible emplear un software de inteligencia de negocios moderno desde el principio. De cualquier forma, el objetivo siempre debe ser optimizar la sencillez de la herramienta para el usuario y, en consecuencia, conseguir una tasa de aceptación más alta entre los usuarios.
Si desea hacer alguna pregunta o si está interesado en otros ámbitos de aplicación de la analítica básica visual, no dude en ponerse en contacto conmigo o con mis colegas.
