Implementace kompletního BI Implementace kompletního BI řešení na platformě SAS řešení na platformě SAS

v České podnikatelské v České podnikatelské pojišťovně, a.s.pojišťovně, a.s.

odborný seminář ČSSI

Praha

24.března 2006

Josef VejlupekČeská podnikatelská pojišťovna, a.s.Projekt manager

Česká podnikatelská pojišťovna, a.s.Česká podnikatelská pojišťovna, a.s.

7. největší pojišťovna v ČR 5. největší neživotní pojišťovna v ČR Specializace na pojištění vozidel – 3. místo na trhu v povinném

ručení 800 tisíc smluv, předepsané pojistné - za rok 2005 4,1 mld Kč 60 poboček, 650 kmenových zaměstnanců, >6500

spolupracovníků Strategičtí partneři: VZP, HVP, Česká pošta – prodej

produktů v prodejních sítích

…a vznikla očekávání

Podpora rozhodování pro různé úrovně řízení Zajištění jednotné datové základny = jediné pravdy Zdroj nezkreslených finančních a provozních statistik Výkaznictví vzhledem ke státu, ČKP, ČAP Uživatelské vytváření pokročilých analýz Podpora tvorby nových produktů Hodnocení ziskovosti produktů Hodnocení prodejních kanálů Sledování výkonů pracovníků Sledování škodních průběhů Sledování a analýza pohledávek Predikce cash-flow Segmentace klientské základny Vytěžení potenciálu zákazníků Prevence a odhalování pojistných podvodů

Faktory úspěchu projektuFaktory úspěchu projektu

Identifikován sponzor (CIO) Během prvních dnů realizován POC nad daty ČPP Workshopy s vrcholovým vedením definovaly obchodní cíle Zvolen přírůstkový přístup – budování ve více etapách Každá etapa měla fáze s definovanými výstupy k odsouhlasení• Assessment a sběr požadavků• Návrh• Realizace• Testování

Kombinovaný tým SAS a ČPP (projektový manager na obou stranách)

Česté workshopy s uživateli, řízení očekávání Transfer know-how a spolupráce při následném rozvoji řešení

Implementaci SAS přizpůsobil prioritám ČPP a Implementaci SAS přizpůsobil prioritám ČPP a datovým zdrojůmdatovým zdrojům

První etapa 03 - 09 / 2003

Druhá etapa 12 / 2003 - 04 / 2004

Smlouvy, rizika, objekty, klienti, pojistné události a výplaty, škodní rezervy, zaměstnanci, předpisy,

platby, pohledávky

Rezervy a podíly ŽP, regresy, zajištění,

sjednatelé a provize, účetnictví, náklady a

plány

Třetí etapa 06 – 10 / 2004

extranet, zákaznické analýzy, analýzy rizik, podpora call centra, podpora detektivů

Následná spolupráce

Knowledge transferSpráva a další vývoj interně (geografické

analýzy, rizikové profily)Školení pro IT a business

Řešení nyní pokrývá celou činnost pojišťovnyŘešení nyní pokrývá celou činnost pojišťovny

Datamarty(unifikované a opakovaně použitelné) MART1 MART3MART2

Aplikace(nad datamarty) OLAP REPORTING DATAMINING

Navazující aplikace

ETL

PROCESY

Exportní rozhraní(přímý přístup do DBMS, výjimečně textové extrakty)

txttxttxt Řízenémetadaty

Staging area(kopie primárních dat, nebo vytváření inkrementů) Staging area

ArchitekturaArchitektura

Master Data StoreOperational Data Store(integrovaný datový model nezávislý na prim. systému, denní načítání)

DWH - historie

DWH - aktuální

Primární systémy(měnící se) Provozní systémy Účetnictví Externí data Plány Evidence

Technické parametryTechnické parametry

Každý den se načítá několik set tabulek (>50 GB) a návaznými ETL procesy každodenně projde >300 GB dat

Automatizované ETL procesy řízené metadaty a kvalitou dat Automaticky generovaná dokumentace obsahu pro uživatele Provozní a vývojové prostředí Zahrnuje technologie ETL, čištění a uložení dat, reporting i

datamining Několik stanic pro vývoj nové funkcionality Plný přístup k DWH pro cca 25 uživatelů – analytiků Všichni zaměstnanci mohou k DWH přistupovat přes portál• Statické a dynamické reporty (>100)• OLAP analýza (>20)• Detailní info o zákaznících (call centrum, detektivové, ...)• Analytické aplikace (geografická analýza, segmentace, ...)

Načítání dat (I)

Z počátku 1x týdně, postupně tlak na zvýšení počtu načítání Od nasazení druhé etapy se načítá denně Postupně se čas prodlužoval Po zavedení třetí etapy začala být délka načítání neúnosná Jeden z důvodů prodlužování času načítání – fragmentace disku

(způsobuje současný běh více úloh načítání) Upřesňovaly se požadavky, vznikaly nové požadavky, některé

požadavky se opouštěly

Načítání dat (II)

Jednou týdně se provádí defragmentace paměti Převedení části načítacích úloh vytvořených SASem do týdenního

zpracování (datamarty, OLAPy, reporty) Vytvoření vlastních ETL procesů jako doplněk k ETL procesům

vytvořených SASem – dva důvody:1. Požadované změny2. Zkrátit čas načítání

Negativní vlivy na načítání – spouštění dávek v provozních a dalších systémech

Uživatelé datového skladu

Během prvních dvou etap jen pracovníci centrály Později umožněn přístup pracovníkům na pobočkách Ve třetí etapě umožněn nepřímý přístup externím organizacím

(sjednatelům)

Dělení uživatelů: Uživatelé aplikace datového skladu (OLAPY, statické a dynamické

reporty) Uživatelé využívající produkt SAS Enterprise Guide (poskytuje

širokou škálu nástrojů od jednoduchých dotazů po pokročilé statistické analýzy)

Automaticky generovaná dokumentace datAutomaticky generovaná dokumentace dat

Vytvářena ETL

procesy z

těchto tabulek

Vytvářena ETL

procesy z

těchto tabulek

Popisovaná tabulka

Popisovaná tabulka

Je využita při vytváření těchto tabulek

Je využita při vytváření těchto tabulek

Smlouvy - aktuální

Smlouvy

GOLEM – univerzální kmen

GOLEM – životní kmen

Údaje ke smlouvám

Smlouvy

Smlouvy - aktuální

Segmentacepojištění vozidel

Smlouvy - aktuální

Údaje ke smlouvám

Výplaty pojistnýchudálostí - aktuální

Dobře připravená a dokumentovaná data Dobře připravená a dokumentovaná data jsou základem Business Intelligence ...jsou základem Business Intelligence ...

Přínosy projektu pro ČPP (I)Přínosy projektu pro ČPP (I)

Zpřístupnění denně aktualizovaných provozních dat pro odborné útvary ÚPMV, ÚŽP, ÚNŽP• Nástroje pro analýzy OLAP, statistické metody

Zlepšení přímé komunikace se zákazníky• On-line podpora Call centra

Poskytování vybraných informací obchodním partnerům• On-line podpora prostřednictvím webu, datové extrakty

Kontrola interních procesů• Rekonciliace finančních informací s provozními daty

Přínosy projektu pro ČPP (II)Přínosy projektu pro ČPP (II)

Podpora mandatorního výkaznictví a obchodního plánování • Různé úrovně agregace dat• Detail na úrovni elementárních rizik

Rozšíření podpory odborných útvarů• Segmentace zákazníků• Výpočet rezerv ŽP, bilanční sestavy a solventnost

Podpora úseků Pojistné matematiky a Zajištění• Run-off analýzy, IBNR rezervy, analýza rizik

Geografická analýza Fraud management, cílený marketing

Business IntelligenceBusiness Intelligence

Vliv naobchoda řízení

Návratnost

Zdrojovádata

Standardní reporting

Popisnémodelování

Prediktivní modelování

Data Informace Znalost Inteligence

Optimalizace

Co se staloCo se stalo ? ?

Proč se to staloProč se to stalo ? ?

Ad hoc reportinga OLAP

Konsolidovanádata

Co se staneCo se stane ? ?

Čeho by se daloČeho by se dalodosáhnoutdosáhnout ? ?

Řešení SAS pro pojišťovnictvíŘešení SAS pro pojišťovnictví

Referenční datový model, předpřipravená řešení, metodologieUložení dat a sledování historie, uložení OLAP, metadataPopis historie – reporting, OLAP, specializované aplikace, ad-hoc analýzyPohled do budoucna – analýzy, pochopení, predikce, řízení

DATA

INTELIGENCE

Integrovaná datová základna, čištění dat a odvozené datamarty

Josef VejlupekČeská podnikatelská pojišťovna, a.s.