Categoría: Tecnologia

En otros de nuestros artículos te hemos explicado la gran importancia de poder recopilar datos y tomar decisiones en base al estudio de los mismos, pero para llegar a ese punto, debemos pasar antes por el análisis de esos datos. Es por ello que en este artículo te contaremos todo lo que necesitas saber del tema.

¡Así que sin más dilación comencemos!

¿Qué es el análisis de datos?

Se trata de un proceso que consiste en analizar información para extraer datos significativos de un conjunto determinado. Esta técnica de análisis se lleva a cabo con Big data en la mayoría de los casos, aunque lo cierto es que puede aplicarse a cualquier conjunto de datos.

El principal objetivo del análisis de datos es ayudar a las personas y organizaciones a tomar decisiones basadas en patrones, comportamientos, tendencias o preferencias, gracias a una colección de datos.

Un claro ejemplo de lo anterior, es que las empresas pueden utilizar la analítica para identificar las preferencias de sus clientes, los hábitos de compra y las tendencias del mercado y luego partiendo de ello, crear estrategias para abordarlos y manejar las condiciones cambiantes del mercado.

¿Cuáles son los tipos de analítica? 

Según el artículo de bcm.com, existen múltiples métodos y técnicas de análisis para el análisis de datos, pero son  cuatro tipos que se aplican a cualquier conjunto de datos:

1. Descriptivo: se refiere a comprender lo que ocurrió en el conjunto de datos. Como punto de partida en cualquier proceso de análisis, el análisis descriptivo ayudará a los usuarios a comprender lo que sucedió en el pasado.
2. Diagnóstico: Considerará el análisis descriptivo y se basará en él para comprender por qué sucedió algo en específico. Permite así a los usuarios obtener conocimientos sobre la información exacta de las causas fundamentales de eventos pasados, patrones, etc.
3. Profético: el análisis predictivo predecirá lo que sucederá en el futuro. Esto combinará datos de análisis descriptivos y de diagnóstico y utilizará técnicas de ML e IA para predecir tendencias, patrones, problemas, entre otros.}
4. Preceptivo:  aquí se toman las predicciones de la analítica predictiva y da un paso más al explorar cómo sucederán las predicciones. Este puede considerarse el tipo de análisis más importante, ya que permite a los usuarios comprender eventos futuros y adaptar estrategias para manejar cualquier predicción de manera efectiva.

Finalmente, podemos asegurar que los datos son el futuro, es por ello que todo lo que se relaciona a ellos, como el Big data, el análisis de datos y la ciencia de datos, van a ayudar a las personas e industrias a abordar una gran cantidad de datos y así extraer información preciada de estos.

A medida que se comprenda que los datos son muy importantes, se convertirán en componentes tecnológicos esenciales para cualquier industria.¿Quieres conocer todo lo que podemos hacer gracias a los datos? Haz clic aquí

En nuestro artículo anterior, dimos paso a uno de los temas más sonados en los últimos años. Se trata de la minería de datos y su impacto en la toma de decisiones de muchas empresas.

Pero para entender mucho más de qué trata todo este tema tan importante, es necesario conocer sus conceptos claves:

Obtener los mejores resultados de la minería de datos requiere una variedad de herramientas y técnicas. Algunas de las funciones más usadas incluyen:

• Limpieza y preparación de datos: aquí los datos se transforman en un formato adecuado para luego ser analizados y procesados (como la identificación y eliminación de errores y datos faltantes).
• Inteligencia artificial (IA): estos sistemas realizan actividades analíticas asociadas a la inteligencia humana (como la planificación, el aprendizaje, el razonamiento y la resolución de problemas).
• Aprendizaje de reglas de asociación: estas herramientas también son conocidas como análisis de la canasta de mercado y se encargan de buscar relaciones entre variables en un conjunto de datos, como por ejemplo determinar qué productos se compran normalmente juntos.
• Agrupación: es el proceso de partición de un conjunto de datos en un conjunto de subclases significativas (denominadas agrupaciones), cuyo objetivo es ayudar a los usuarios a comprender la estructura o agrupación natural de los datos.
• Clasificación: esta técnica asigna elementos en un conjunto de datos a categorías o clases de destino con el objetivo de predecir, con precisión, la clase de destino para cada caso en los datos.
• Análisis de datos: en este proceso se evalúa la información digital en inteligencia empresarial útil.
• Almacenamiento de datos: es una gran colección de datos comerciales que se emplea para ayudar a una organización a tomar decisiones. Se trata del componente fundamental de la mayoría de los esfuerzos de minería de datos a gran escala.
• Aprendizaje automático: esta técnica de programación informática emplea probabilidades estadísticas para dar a las computadoras la capacidad de «aprender» sin estar programadas de manera explícita.
• Regresión: técnica que se usa para predecir un rango de valores numéricos, como ventas, temperaturas o precios de las acciones, en función de un conjunto de datos en particular.

¿Cómo funciona la minería de datos?

Un proyecto típico de minería de datos comienza con la formulación de la pregunta empresarial correcta, la recopilación de los datos correctos para responder y la preparación de los datos para el análisis. El éxito en las últimas fases depende de lo que ocurra en las primeras.

Los profesionales de la minería de datos generalmente logran resultados confiables y oportunos siguiendo un proceso estructurado que involucra estos seis pasos:

1. Comprensión comercial: desarrollar una comprensión profunda de los parámetros del proyecto, incluida la situación comercial actual, el objetivo comercial principal del proyecto y los criterios para el éxito.
2. Comprensión de datos: determinar los datos que se necesitarán para resolver el problema y recopilarlos de todas las fuentes disponibles.
3. Preparación de datos: preparación de los datos en el formato adecuado para responder a la pregunta comercial, solucionando cualquier problema de calidad de los datos, como datos faltantes o duplicados.
4. Modelado: uso de algoritmos para identificar patrones dentro de los datos.
5. Evaluación: determinar si los resultados entregados por un modelo determinado ayudarán a lograr el objetivo comercial y en qué medida. 
6. Implementación: poner los resultados del proyecto a disposición de los tomadores de decisiones.

¿Por qué la minería de datos es tan importante para nosotros? Gracias a esta tecnología en LISA Insurtech somos capaces de potenciar la industria de los seguros al detectar fraudes, segmentar la preferencia de los asegurados, ¡entre muchas otras cosas más!Si quieres saber cómo trabajamos en ello, haz clic aquí

La imparable transformación digital, aterrizó en una gran variedad de industrias, haciendo que aprendieran del análisis de datos y de sus beneficios. Esto supone un avance sin fronteras para la industria de seguros que, si bien no estaba preparada para esta metamorfosis, tiene mil y un oportunidades.

La industria de seguros es un escenario competitivo entre las empresas, donde se busca atraer a los clientes de esos competidores que no hayan adaptado sus negocios a las nuevas necesidades.

Si hay algo que podemos afirmar a pies juntillas, es que hoy los consumidores demandan nuevas prácticas y herramientas que mejoren su experiencia. Por ello es normal que exista una fuga de clientes a empresas que si les ofrezcan inmediatez, tecnología y modernización.

1.Decisiones basadas en el análisis de datos: más efectividad y menos costos:

 ¿Qué quiere decir lo anterior?

Transformar los datos en información para generar conocimiento y a su vez, optimizar la toma de decisiones inteligentes en los negocios, es una herramienta necesaria y apreciada, porque:

Nos permite medir la eficacia, eficiencia y satisfacción del consumidor en cada interacción.

Según el artículo de 7puentes.com, se sabe que actualmente, los datos son la puerta de entrada para el desarrollo de nuevos productos y servicios. En el caso de la industria de los seguros, el análisis de datos permite categorizar a los usuarios e identificar qué tipo de servicios brindarles a cada uno de ellos según sus necesidades.

Buscar apoyo en el Machine learning hará posible que las compañías aseguradoras puedan acelerar la valoración del riesgo de un posible tomador, lo cual resulta un factor diferenciador.

Las técnicas de Machine learning dan soporte a las decisiones que deben tomar los suscriptores:

–Estableciendo un scoring de riesgo de la nueva contratación: así se podrán tomar las precauciones necesarias frente a un cliente de alto riesgo de padecer un accidente, por ejemplo. Asimismo que se eviten solicitudes fraudulentas.

-Definiendo las variables de mayor peso en la valoración de un servicio con posibilidad de riesgo, sin caer en una eventual pérdida.

Esto da como resultado, una reducción de costos y mejora en la efectividad de los servicios de las aseguradoras. Lo cual ofrece además precios competitivos en el mercado que a su vez,  facilita cubrir las indemnizaciones.

2.Retención y captura de clientes

Este punto es muy relevante, ya que como te mencionamos en la introducción, las industrias se enfrentan al gran desafío de mantener a sus usuarios fidelizados en un entorno competitivo y cambiante.

Al hablar específicamente del sector de seguros, el aumento de la competencia y el nacimiento de las insurtech (con costos más bajos y procesos más veloces que las grandes empresas aseguradoras), han originado un aumento de la fuga de clientes en los últimos años.

¿Sabías que incorporar nuevos clientes cuesta hasta tres veces más que preservar a los actuales? Por eso es indispensable anticiparnos a la eventual fuga de nuestros clientes y buscar retenerlos de manera proactiva.

Crosselling y upselling: captación de clientes

La industria de seguros ha recurrido a estas dos técnicas para captar nuevos clientes y retener a los actuales, lo cual favorece a la personalización de ofertas.

Para conseguir el éxito de estas estrategias, es fundamental tomar en cuenta el Big data.

¡Todavía hay más! ¡Quédate con nosotros! Pues pronto subiremos la continuación de este tema tan interesante.

Las aseguradoras con visión de futuro se han estado preparando para contar con la ayuda de una gran gama de tecnologías para así permitir su innovación en un mundo tan competitivo como el que estamos viviendo, una de esas es la telemática. 

La telemática ha sido uno de los retos para la industria de los seguros, por lo que esta necesita cambiar su visión y transformar los procesos para poder usar los datos recopilados de una manera más eficiente y a su vez conseguir generar el retorno de la inversión.

¿Qué es la telemática?

Según el artículo «¿Qué es la telemática?«, es un término que abarca diferentes tecnologías e incluye los diversos dispo­si­tivos de teleco­mu­ni­ca­ciones que apoyan el envío, la recepción y el almace­na­miento de datos; los dispo­si­tivos integrados en los automóviles que permiten el seguimiento y control de los mismos mientras están en movimiento y la navegación satelital (y todas sus aplica­ciones). 

En ese mismo sentido, la palabra se utiliza princi­pal­mente en el contexto de vehículos, lo que implica la aplicación de todas estas tecnologías a los automóviles de carretera.

La telemática está transformando el mercado de los seguros de automóviles y el modelo de negocio que se ha aplicado tradicionalmente a estos seguros. Las compañías aseguradoras de todo el mundo están aprendiendo de la experiencia de los que ya han innovado en la telemática con el fin de desarrollar sus propias competencias.

Contexto general

Las aseguradoras han pasado los últimos 20 años explorando el potencial de la telemática y se sabe que durante el año 2020, 8.2 millones de titulares de pólizas de automóviles de EE.UU, compartieron los datos de conducción con una compañía de seguros, esto queda en evidencia gracias a la investigación del IoT Insurance Observatory, grupo de expertos global que ha agregado a más de 100 “jugadores”, incluidos ocho de los quince principales aseguradores de seguros de EE. UU.

La participación de las aseguradoras en la “zona telemática” ha sido constante durante los últimos años y esto se conoce gracias a las encuestas anuales de aseguradoras miembros del CIO del Consejo de Investigación Novarica. 

De esta forma, las compañías aseguradoras más grandes que han implementado la telemática generalmente han indicado experiencias positivas, la cual podemos desglosar de la siguiente manera:

Más de $1 mil millones en primas emitidas anuales.

Ahora bien, en los próximos artículos, queremos expandir a profundidad una visión del tema, donde te iremos explicando qué contempla el pasado, presente y el futuro de la telemática por parte de las compañías aseguradoras.

Visitaremos punto por punto cada elemento y podrás conocer los cambios y el porqué de cada uno.

El pasado (1998-2016)

Durante este tiempo la telemática en seguros se estaba conociendo, además de los beneficios que esta podría proporcionar. El programa Snapshot de Progressive ha sido el pionero en programas respaldados por telemática OBD/Dongle. 

Estos programas se esforzaron por no asustar a los adoptantes iniciales. Asimismo ofrecían descuentos, controlaban el comportamiento de los conductores de manera temporal y muchos ni siquiera imponían recargos a los malos conductores.

El valor para las aseguradoras procedía en gran medida de la autoselección, es decir, solo los buenos conductores estaban interesados en inscribirse. Pese a eso, las compañías de seguros que fueron capaces de gestionar eficazmente el uso de los datos telemáticos para la tarificación no solo obtuvieron mejores resultados económicos, sino que también fueron capaces de mantener una tasa media de retención superior al 94%

En consecuencia, el número de asegurados que comparten datos con una aseguradora creció hasta los 3 millones en 2014, pero luego se estabilizó. Sin embargo, luego el compromiso de las aseguradoras se desvaneció y el sentimiento del mercado sobre el UBI se volvió pesimista. 

Después de casi 20 años y de importantes inversiones, solo 1,5% de los conductores estadounidenses compartían datos telemáticos con sus aseguradoras.

El presente (2017-2021)

Si bien llegaron a existir muchas especulaciones acerca de que tal vez UBI moriría antes de que pudiésemos ver su potencial, lo cierto es que cerca a 2017, la aseguradora Allstate creó Arity, una compañía dedicada a la telemática, cuyo enfoque estaba en el uso del teléfono inteligente como sensor.

Del mismo modo, la recopilación de datos que se basa en dispositivos móviles, logró aumentar de manera considerable el uso de la telemática al simplificar los procesos de registro. Asimismo, podemos notar que el mercado creció 30% anual en 2019 y 2020.

La pandemia ocasionada por COVID-19, hizo posible el incremento (más aún), de la conciencia de la RBU entre medios, agentes y clientes, sobre todo en los mecanismos de pago por millas, hecho que significa un crecimiento más sólido en 2021, como los nuevos programas basados ​​en el kilometraje.

Al principio, no se sabía bien si los dispositivos móviles iban a ser una fuente adecuada de datos telemáticos, pero lo cierto es que las soluciones basadas en dichos dispositivos fueron el motor de crecimiento de la telemática en los últimos años.

Los nuevos enfoques se basan en los sensores presentes en el teléfono móvil, a veces emparejados con una etiqueta colocada en el vehículo y monitorean al titular de la póliza durante toda la duración de la cobertura.

El monitoreo continuo ha permitido a muchas de las principales aseguradoras expandir aún más la forma en que utilizan los datos telemáticos. Por eso te dejamos una invitación para que nos acompañes en nuestro próximo artículo, donde te contaremos las predicciones del futuro de la telemática.

¡Espéralo pronto! 🙂

Ya vimos en artículos anteriores el impacto del Cloud Computing, qué es, sus beneficios y los proveedores más importantes, es por ello que decidimos recopilar en un top 3, los casos de éxito más conocidos de esta tecnología:

1.General Electric:

Esta empresa es uno de los mayores conglomerados del mundo. Se conoce que para 2014 ya estaba empezando a aplicar una estrategia de transformación digital, la cual revolucionó la manera de trabajar que mantenían hasta ese momento.

En el año 2017, la empresa eligió a Amazon Web Services como proveedor principal para alojar más de 2000 aplicaciones y servicios en la nube, elección que fue una de las transformaciones más importantes para General Electric. Lograron reorientar recursos hacia tareas de innovación que antes estaban ocupados diseñando y manteniendo centros de datos convencionales. 

2.Netflix:

Es una de las empresas pioneras en entretenimiento y distribución de contenido audiovisual en línea y pese a ser una compañía tecnológica hasta hace poco no le habían apostado por los servicios en la nube.

Gracias al impulso que les dio la popularidad de su servicio y la demanda de los mismos, tuvieron que migrar sus centros de datos tradicionales a un entorno Cloud para poder abastecer a todos sus suscriptores.

3.New York Times:

El conocido periódico norteamericano The New York Times necesitaba convertir 11 millones de artículos e imágenes de su archivo al formato PDF, una tarea que por su cantidad podría significar mucho tiempo, ¿no es así?

El departamento de IT de la empresa estimó que el proyecto duraría unas siete semanas. Sin embargo, un desarrollador utilizando 100 instancias de Amazon EC2 logró completar el trabajo en 24 horas.

De 7 semanas a 24 horas…. Así de fabulosa es la tecnología.

Otros casos que podemos mencionar igual de importantes son:

Spotify, el cual puede ofrecer servicios de transmisión musical como si el usuario dispusiera de las canciones en su dispositivo.

Mercedes Benz F1, utiliza la nube para analizar rápidamente los datos de rendimiento de los coches, una función fundamental en el deporte de motor. 

La empresa farmacéutica Novartis, usa la nube para administrar y analizar cantidades masivas de datos generados durante el desarrollo de fármacos.

El Cloud Computing impacta a gran escala

El impacto del Cloud computing se encuentra en literalmente todos los sectores: salud, educación, deportes, entretenimiento, tecnología, banca, etc. Esto favorece a las grandes empresas en su innovación y crecimiento.

Independientemente de la empresa, migrar los datos a la nube puede ayudar a reducir los costes y disponer de una mayor accesibilidad a la información en cualquier momento y desde cualquier dispositivo.