El valor de la gestión de datos

Proceso de Modelado en el marco de Solvencia II

Posted on Mon, Jan 6, 2014

Solvencia II

El negocio asegurador necesita poder disponer de un entorno informacional con los datos relativos a cada uno de los sistemas involucrados. Desde diversas fuentes y para cada línea de negocio es necesario disponer de un modelo de datos analítico que facilite el análisis, reporting y distribución de la información entre usuarios y obtención de las métricas e indicadores requeridos. 

 

Este sistema deberá abordar los principales conceptos de negocio, hechos e indicadores que alimenten al entorno de explotación. Además se tendrá en cuenta que cada uno de los informes puede necesitar distinta lógica dependiendo del nivel y detalle del dato.

Los sistemas suelen tener un fuerte componente de intervención manual. Es esta parte la que origina más dificultad de obtención del dato fiable ya que suele estar fuera de los canales de verificación establecidos.

Qué factores tiene en cuenta un sistema de análisis de la información?

Modelo Dimensional: probablemente varios en la organización. Aunque el objetivo es poder disponer de un sistema con la información unificada, es posible que los niveles de detalle del dato no se correspondan o que la unificación pueda suponer problemas en el cálculo de ciertas métricas. A partir de un análisis en profundidad se obtendrá un mapa que dará lugar a los diferentes modelos de datos. Cada modelo dispone de hechos o medidas junto con características asociadas a esas medidas llamadas dimensiones.

Un DataMart (DM) es un subconjunto de datos contenidos en un área de negocio, generalmente contenidos dentro del Data Warehouse empresarial. Su ámbito es departamental y típicamente pone énfasis en datos internos de uno o dos orígenes transaccionales, los cuales son utilizados masivamente por el departamento en cuestión.

El DWH está optimizado para el almacenamiento de datos y la integridad. El DM facilita la comprensión del usuario para generar sus propias consultas e informes desde varias herramientas de análisis y reporting.

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Los datos contenidos en el DWH típicamente sólo son accedidos por los administradores de las bases de datos, los diseñadores, los programas de carga y otros programas que ayudan a mantener el contenido limpio, correcto, a tiempo y consistente. Los datos origen se cargan dentro del DWH para su almacenamiento.

Existe multitud de enfoques para construir un DataWarehouse. Muchos de ellos proceden de la propia evolución del entorno, o del intento de plantearlo como un proyecto tipo transaccional. Estos son los enfoques erróneos más comunes:

El Data Mart será implementado utilizando las técnicas de diseño de DWH recomendadas por R. Kimball para una estructura óptima de consulta y visualización de los usuarios, esto es, un diseño multidimensional con un conjunto de “tablas de dimensiones” que clasifiquen los hechos (o métricas) definidas en la “tabla de hechos”. La granularidad entonces de los datos almacenados será dada por el cruce que se haga de cada una de estas dimensiones.

Ejemplo de modelo estrella:

 

Las tablas presentes en este diagrama son de 3 tipos:

  • La tabla de hechos o “Fact Table” que almacena las métricas a consultar.

  • Las tablas de dimensiones (marcadas con el prefijo “dim_”) que sirven para categorizar los hechos y para filtrar el contenido de la tabla de hechos.

  • La tabla de transacciones, que almacena el detalle transaccional desagregado requerido por algunos clientes.

Cálculo de métricas:

Los cálculos de métricas pueden realizarse desde la capa de explotación. Las herramientas de BI son capaces de aplicar fórmulas y presentar datos en base a condiciones. Sin embargo en ocasiones es necesario obtener datos precalculados en pasos intermedios como contadores para el cálculo de primas periodificadas. Además, y por necesidades de rendimiento, puede ser necesaria la creación de datos ya agregados por varios límites temporales o utilización de cubos que contienen datos calculados desde los puntos de vista más utilizados.

Obtener el catálogo de informes corporativos y establecer una política de distribución de información. El riesgo operacional está contemplado como parte de la Directiva Solvencia II, por ello es necesario el control y establecer la visibilidad de los procesos de verificación.

Por último es necesario tener en cuenta la exigencia de la Directiva con respecto a la profundidad de los datos, pudiendo necesitar cargas y obtención de métricas de varios años.

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