Big Data en el Sector Asegurador

Big Data
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En primer lugar, ¬Ņqu√© es el Big Data?

Hablar del big data es referirnos a una de las plataformas que se desarrollaron durante los √ļltimos a√Īos y en donde se han dado a conocer conforme a datos masivos o datos a gran escala, siendo este un t√©rmino que hace referencia a todos aquellos conceptos en conjunto a todas las bases que se tengan ya sean grandes o complejas para las referencias sobre aplicaciones inform√°ticas o que no sean tradicionales hacia el procesamiento de datos para que as√≠ se puedan tratar de manera adecuada, por lo tanto estos ser√°n procedimientos que se utilizar√°n para que sean encontrados todos aquellos patrones repetitivos dentro de los que ser√°n datos un tanto m√°s sofisticados, requiriendo as√≠ de un software que sea lo suficientemente especializado, ya que con frecuencia el big data es una herramienta que ha revolucionado el tema de los datos masivos.

Ahora bien, para poder dimensionar el tipo de uso que en la actualidad se le da al big data se enfoca directamente hacia todas las tendencias, as√≠ como a los an√°lisis que tienen que hacerse en cuanto al comportamiento de los usuarios, extrayendo as√≠ el valor que puedan tener los mismos datos almacenados junto a las f√≥rmulas que predicen los patrones que puedan observarse, adem√°s de toda la disciplina que se dedica y especializa hacia todos los datos masivos que vean por todos los sectores de las tecnolog√≠as de informaci√≥n y comunicaci√≥n junto a todas las dificultades que sean un tanto m√°s habituales, pero que tambi√©n se vinculen hacia las gestiones sobre cada base de datos que se tenga, siendo esto lo que tomar√° el big data para que se puedan recolectar y almacenar todas las b√ļsquedas, an√°lisis, compartimientos y visualizaci√≥n, siendo estas algunas de las herramientas atacadas gracias a esta plataforma.

Es as√≠ como las tendencias que rodean al big data se enfocan √ļnica y exclusivamente a la manipulaci√≥n de las cantidades de datos que se obtengan, debi√©ndose principalmente a las necesidades que incluyen esta informaci√≥n para crear informes estad√≠sticos junto a los modelos que sean predictivos que en su uso vean hacia distintas materias, dado que los an√°lisis de su negocio ven hacia los fines publicitarios, as√≠ como a los datos para que se d√© un seguimiento apropiado a un determinado segmento o n√ļmero de clientes, tratando de evitar cualquier tipo de violaci√≥n a la informaci√≥n personal de los usuarios junto a muchas otras herramientas.

Y de esta manera podemos decir que el big data es una serie de microdatos que en el tema de su informaci√≥n es un t√©rmino que en todo momento hace referencia hacia las determinadas cantidades de datos que a su vez ser√°n encargados de superar todas las capacidades que se tengan por el software convencional, mismos que pueden ser capturados, administrados y procesados dentro de un tiempo razonable, dado que el volumen de todos estos datos crece de manera incalculable, es como se estima que su tama√Īo ser√° de acuerdo a una docena de terabytes y pudiendo alcanzar hasta petabyte, pues esta es una herramienta que engloba a todos los datos que resulten necesarios, dedic√°ndose a la investigaci√≥n sobre las gestiones de informaci√≥n, as√≠ como los t√©rminos de permutaciones √ļtiles, con la complejidad y dificultad para que se borren todos los registros individuales.

Características del Big Data.

Es importante que puedas conocer sobre el big data y todas las herramientas que componen a una de las plataformas que se ha desarrollado con el objetivo de que pueda cumplir con la seguridad y la carga de las bases de datos que las organizaciones requieran, por lo que sus características radican en lo siguiente:

  • En el caso de si volumen, digamos que el big data incluye una caracter√≠stica sumamente llamativa que radica en las cantidades de datos que se generan, pero a su vez pueden ser guardados tambi√©n.
  • Seguido de esto existe un punto que figura como una caracter√≠stica fundamental para la operaci√≥n de este sistema, ya que en el sentido de la variedad se fija hacia los tipos, as√≠ como a la naturaleza de todos estos datos, ayudando as√≠ a que las personas puedan hacer un an√°lisis y tambi√©n para el uso de manera eficiente sobre estos microdatos, usando textos, im√°genes, audios y videos, complementando toda la informaci√≥n que sea requerida a trav√©s de la fusi√≥n de los datos.
  • En el punto de la velocidad en donde sea un contexto para que la velocidad a partir de la cual se generan y logran procesar todos los datos para que puedan cumplir las exigencias, as√≠ como los desaf√≠os de sus an√°lisis.
  • En el caso de la veracidad que logra complementarse como una caracter√≠stica fundamental del big data, debemos destacar que esta es una forma en que podemos observar las eficiencias que existen en la calidad de los datos que se capturen, teniendo la posibilidad de variar y con esto afectar a los resultados de los an√°lisis.
  • Y por √ļltimo el valor que el big data le da a todas las bases de datos de sus usuarios, siendo esta una caracter√≠stica que se fija directamente hacia todas las funciones que deber√°n ejercerse para que sean √ļtiles, accionables y principalmente que tengan un valor a√Īadido.
  • ¬ŅQu√© tecnolog√≠a usa el Big Data?

  • Datos estructurados: Estos son los datos que tienen definidos correctamente todas las caracter√≠sticas que se relacionen a su longitud y formato, seguido de las fechas, n√ļmeros o propias cadenas de los caracteres, almacenando en tablas todas las bases de datos que se relacionen y almacenen la misma informaci√≥n.
  • Datos no estructurados: Parten de un formato que ha sido y fueron recolectados, sin embargo en este punto es muy importante saber que todos estos en la plataforma de big data no cuentan con un formato espec√≠fico, adem√°s de no otorgar un almacenamiento en una tabla, debido a que no pueden dosificar su informaci√≥n hacia tipos b√°sicos de datos, en este sentido los podemos encontrar como PDF, documentos multimedia, correos electr√≥nico o documentos de texto.
  • Datos semiestructurados: Y por √ļltimo encontramos una tecnolog√≠a de datos que no ser√°n limitados en ning√ļn momento hacia ciertos campos determinados, dado que en estos se contienen marcadores para que se puedan separar los diversos elementos, debido a que esta es una informaci√≥n que termina siendo muy poco regular para que pueda ser gestionada de una forma est√°ndar. Es as√≠ como todos estos datos poseen ciertos metadatos que est√°n semiestructurados, encarg√°ndose de describir los objetos y la relaci√≥n que habr√° entre ellos, acabando por ser aceptados en archivos de hojas de c√°lculo, HTML, XML o JSON.
  • ¬ŅC√≥mo se usa el Big Data en el Sector Asegurador?

    La realidad es que la tecnología big data es una manera en que se hace posible que las empresas de seguros puedan afrontar y superar todas las barreras que les sean impuestas, superando los impedimentos en el costo, limitaciones en el almacenamiento, pero principalmente a que logren una interacción con grandes datos que sean muchos más dinámicos y asequibles de acuerdo a la necesidad que exista en el sector asegurador.

    Y es que el almacenamiento que se obtiene gracias al big data se aterriza como una opción que interesa a las aseguradoras para complementar el crecimiento de sus bases de datos, siendo esta una alternativa que les ahorra en la parte de costos, pero también garantiza tanto la capacidad del almacenado de estos, así como su mantenimiento y brindando un rendimiento a medida de las exigencias. Por esta razón es que en AhorraSeguros.Mx te contamos sobre las estrategias para las que se usa el big data en el sector asegurador:

    • Modelo anal√≠tico y reclamaciones: Esta es una tecnolog√≠a que el big data brinda al momento en que sea necesaria la intervenci√≥n de abogados debido a las reclamaciones hacia una compa√Ī√≠a de seguros con el fin de poder alcanzar un acuerdo, por lo tanto su participaci√≥n derivar√° las reclamaciones y aseguradoras, pues este es un modelo para poner toda la informaci√≥n, ayudando a que las compa√Ī√≠as para que se manejen los porcentajes de dichos casos, siendo como este es un modelo que ayuda al ahorro de costos, disminuye los tiempos de operaci√≥n y aumentando la satisfacci√≥n de sus clientes. Esto bas√°ndose en datos operacionales que proceden de las transacciones, adem√°s de los atributos est√°ticos con un corte demogr√°fico o que se relacione a los perfiles de sus clientes.
    • An√°lisis de severidad: Con esta estrategia se fija hacia las practicas que ven por el sector de seguros, permitiendo conocer los riesgos de cada clientes, siendo que esta es una herramienta en donde las compa√Ī√≠as aseguradoras podr√°n priorizar todas las gestiones de sus reclamaciones sobre t√©rminos de impacto, maximizando la satisfacci√≥n de sus clientes y la propia fidelidad. Por lo tanto esta ser√° una estrategia con la que se clasificar√°n las reclamaciones con base al impacto financiero y el servicio a sus clientes, con esto se aseguran las gestiones de sus reclamaciones, impulsa la intervenci√≥n de sus servicios, optimiza sus recursos, reduce sus costos y maximiza la satisfacci√≥n a sus clientes.
    • Renovaci√≥n, abandono y retenci√≥n de clientes: Otra de las estrategias que se utilizan gracias al big data se fija hacia los niveles que sus productos tienen sobre la optimizaci√≥n de sus procesos para saber que segmentaci√≥n de clientes se queda con la aseguradora, adem√°s de t√©cnicas para la anal√≠tica en identificaci√≥n de clientes con mayor propensi√≥n al abandono, agrupaci√≥n de categor√≠as y dise√Īos para la retenci√≥n en sus segmentos de riesgo.

    Ventajas de que las Aseguradoras utilicen el Big Data.

    • Otorga una velocidad y eficiencia en tiempos para la toma de decisiones.
    • Ayuda a que exista una mejor planeaci√≥n estrategia sobre las campa√Īas de marketing en las aseguradoras.
    • Resulta una ayuda importante a la economizar en los costos de las compa√Ī√≠as de seguros.
    • Vincula a la compa√Ī√≠a con clientes potenciales.

    Daniel C.