El valor de la gestión de datos

Mediante el apoyo experto en gestión de datos creamos valor para nuestros clientes a través de soluciones y proyectos que ayudan a conseguir mejoras duraderas y apreciables en sus resultados de negocio.

Topics: Solvencia II, Data Management

Topics: Solvencia II

Como parte de la Gestión de Riesgos existen técnicas de detección de eventos que permiten anticiparse a la aparición de incidencias.

Topics: Solvencia II

 

El principal reto al que se enfrenta la Organización a la hora de integrar datos es la correcta definición conceptual de los términos de negocio entre distintos sistemas.

Topics: Solvencia II

Como parte del control de la información se hace necesario disponer de mecanismos que aporten visibilidad sobre el ciclo del dato. La gestión de metadatos ayuda a alcanzar este objetivo, contextualizando y aportando un sentido a toda la información contenida en el sistema. De este modo se eleva el valor comercial de los activos de datos del negocio y se puede responder a cuestiones acerca de:

• El significado de un término.
• Las políticas y reglas que le son de aplicación.
• Los objetos de datos que podrían verse afectados por un cambio en un objeto de datos específico en su entorno.
• El tiempo que sería necesario para implementar un cambio en el entorno, sin causar problemas a otros informes y análisis que pueden usar los mismos objetos de datos.

Topics: Solvencia II

Existen dos áreas diferenciadas en cuanto a la explotación del dato:

Topics: Solvencia II

Topics: Solvencia II

Los objetivos de Calidad de Datos de negocio se basan en necesidades que aporten ventajas operativas (eliminar redundancias, optimizar procesos), evitar incidencias o abrir nuevas oportunidades y líneas de trabajo.

Topics: Solvencia II, Data Quality

Ante el reto que supone el cumplimiento de la Directiva Solvencia II, las aseguradoras se ven en la necesidad de realizar cambios a nivel funcional y técnico en sus sistemas.

Topics: Solvencia II, Data Integration

En efecto, no basta con disponer de procesos de limpieza y calidad del dato. Es necesario poder conocer en todo momento cuál es el estado de los repositorios y cómo evolucionan los datos de la compañía en el tiempo.

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