Data hub opérationnel : le savoir-faire de MarkLogic

Data hub opérationnel : le savoir-faire de MarkLogic

Agréger en temps réel des données venant de différents applicatifs pour disposer de la bonne information au bon moment est devenu un véritable enjeu d’actualité chez les assureurs. La solution MarkLogic répond entièrement à cette problématique, comme nous l’expliquent Frédéric Valluet et Jérôme Designe, respectivement directeur des solutions et responsable du Marché Assurance de MarkLogic.

Qu’est-ce qu’un data hub opérationnel ?

Contrairement à un data warehouse, qui est un mode statique de stockage, le data hub opérationnel est un lieu d’échange de données en temps réel. C’est une surcouche d’interopérabilité qui permet d’harmoniser et d’agréger les informations qui viennent de différents systèmes, en les rendant accessibles à tout moment aux applications qui en ont besoin. La pertinence et la qualité des données collectées étant vérifiées ce data hub opérationnel a vocation à constituer un véritable référentiel.

Quelle est l’utilité d’un data hub pour les assureurs ?

Aujourd’hui dans l’assurance, on constate que les systèmes d’information (SI) sont encore assez segmentés : la gestion des clients, des contrats et des sinistres se faisant souvent dans trois applicatifs distincts. Si le CRM est assez unifié car relativement récent, peuvent coexister pour les contrats et les sinistres de nombreux systèmes différents. Avoir une vision unifiée de l’ensemble devient difficile. Certains assureurs essayent de tout synthétiser via leur CRM (outil de gestion de la relation client), en y développant des spécificités assurantielles comme la notion de primes, de sinistres… mais ce n’est pas prévu pour cela. Le data hub opérationnel a la capacité de concentrer l’ensemble des informations et d’en dresser un historique en temps réel, quels que soient leur forme, leur langage ou leur ancienneté, pour en faire un usage métier : connaissance du client, résolution des sinistres, acceptation de dossiers, gestion des réclamations… Des reportings plus pertinents, voire jusqu’ici inexistants, vont pouvoir être produits, et les données ainsi fiabilisées alimenter les data warehouses existants. Et dans le cadre du RGPD*, il est facile d’enrichir les données clients avec les informations de consentement…

Quelle est sa valeur ajoutée par rapport aux solutions déjà en place ?

Chez les assureurs, on trouve principalement des solutions de MDM (Master Data Management), des data warehouses et des data lakes, mais aucun n’est aussi complet ni aussi efficace.
Le MDM est un data hub statique. Il a un rôle de référentiel mais il est restreint, car il n’a pas été conçu pour faire des échanges, et encore moins en temps réel. En outre, il ne contient que des données de base, et pas toutes les données de vie qui reflètent les opérations et interactions que l’on a eues avec le client.
Le data warehouse agrège des données uniquement structurées, pour faire des analyses et des historiques en bout de chaîne, mais pas pour des échanges en temps réel sur des données granulaires.
Le data lake agrège, lui, des flux de données pour en faire des analyses, mais comme le data warehouse, il est unidirectionnel : les données se déversent dedans mais il n’y a pas d’interactions avec les applications sources.

En quoi ce choix de technologie représente-il un enjeu stratégique ?

Dans un monde qui se digitalise, l’accès à l’information est primordial. Pour cela, il est nécessaire d’accélérer les processus, de diminuer leur coût et d’automatiser ce qui peut l’être. Avec des données hétérogènes contenues dans des silos qui ne communiquent pas entre eux, on ne peut clairement ni accélérer, ni améliorer, ni automatiser les process. Et on ne peut pas conserver et utiliser les informations sur le long terme. Or une autre problématique des assureurs aujourd’hui, au-delà de l’acquisition, est le « customer care », gage de fidélisation. Un client ne veut plus avoir l’impression d’être un nouveau client à chaque échange avec son assureur, il a besoin de reconnaissance. Et il aimerait « consommer » l’assurance comme la banque et le retail, avec une plus grande fréquence de contact. Le data hub opérationnel répond simultanément à ces enjeux de digitalisation, de « customer care » et de communication.

Est-ce une façon de rénover son environnement informatique ?

Oui, tout à fait, le data hub opérationnel permet une rénovation en douceur, sans rupture ! Certains systèmes chez les assureurs ont nécessité des programmes longs et de lourds investissements et ne sont pas remplaçables facilement C’est le cas des systèmes de gestion, mainframe ou non, qui ont pourtant besoin d’un deuxième souffle. En se plaçant au centre de l’écosystème, de façon non intrusive, le data hub opérationnel va rendre interopérables des applications qui n’ont pas été conçues pour cela, tout en respectant les différents degrés d’autorisation, qu’il s’agisse de BtoB, BtoC ou BtoBtoC. C’est un palliatif intelligent au remplacement pur et simple des systèmes.

* Règlement général sur la protection des données

Contenu proposé par MarkLogic.

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