四大障碍阻碍着保险公司从数据中获益，成为数据驱动的公司。
保险公司很快意识到，他们的数据是一项关键资产，可以让他们在竞争中占据很大优势。但许多运营商都难以解开数据中的价值。我们的研究表明，大公司只分析了12%的数据。令人震惊的是，88%的企业数据处于闲置状态。
解决方案是什么?
首先，保险公司需要对这个问题有一个清晰的认识。然后，他们需要使用数字技术来解锁存储在数据中的价值。关键技术是云计算、数据分析和人工智能(AI)。
通过我们与许多行业的公司的合作，我们确定了阻碍企业释放其数据价值的四大障碍。通过克服这些障碍，保险公司可以转型为以数据为动力的公司。
正如我在之前的博文中提到的，数据驱动的公司将大量的数据资源与分析和人工智能相结合。这提高了公司系统和流程的性能。它还提供了宝贵的见解，以了解消费者、业务合作伙伴和员工的需求。数据驱动的公司不仅仅是数据货币化。它将数据作为其业务的核心。它使用数据来告知所有关键决策。
数据分析师只花20%的时间处理数据。
阻碍保险公司成为数据驱动公司的四大障碍
- 数据不是作为战略资产来管理的。公司经常谈论数据的重要性及其在数字业务中的重要作用。但很少有人将数据视为战略资产。阻止他们的是什么?大多数公司仍将数据保存在难以访问的竖井中。更难以分析。更重要的是，大型组织收集的多达80%的数据是非结构化的。糟糕的数据集成使他们看不到从这一关键资产中提取价值的许多机会。
- 糟糕的数据质量和治理。这是一个很大的障碍。我们发现，大公司的数据分析师将多达80%的时间用于搜索、清理和准备数据进行分析。他们只有20%的时间用于分析数据。为什么数据分析和管理这么差?其中一个主要原因是数据来源的巨大增长。研究公司Statista他说，目前有超过200亿个传感器连接到物联网(IoT)网络。在未来五年内，这个数字可能会翻一番。采用新的识别和跟踪技术将加速这种扩散。这些技术可以检测面部特征、身体动作甚至心跳。机器对机器通信的增加和5G网络的推出也将增加许多新的数据源。此外，许多公司还没有采用数据管理和治理的标准化方法。他们在使用数据时往往不一致，并且缺乏存储和访问这种资源的标准。
- 数据能力和责任的无效分配。关键的数据技能和资源通常是稀缺的，而且不符合组织的需求。许多公司还没有明确规定员工管理数据的责任。任务经常是重复的。项目程序经常不一致。这鼓励影子IT蓬勃发展。
- 技术基础不足。许多公司还没有部署数据分析，因为他们的技术平台无法应对流入公司的海量数据。传统的数据仓库设施无法提供所需的敏捷性和灵活性，以释放数据的价值。这些遗留系统无法支持需要快速访问多个数据源的高级全公司业务智能解决方案。这些缺点往往导致离散数据应用程序的激增，这些应用程序为小群体用户提供服务。进步的保险公司已经开始应对这一障碍。他们正在创建数据湖，以更好地管理结构化和非结构化数据。其中一些保险公司还实现了通用元数据存储库。这使得他们能够对日益重要的实时应用程序生成的大量数据进行自动分类、分析和存储。例如，物联网应用程序以及通常用于理赔的图像处理解决方案会产生大量数据。
在我的下一篇博文中，我将讨论保险公司如何开始将自己转变为数据驱动的公司。米发掘有关数据货币化和数据驱动公司的信息可以在这些链接中找到。否则，给我发邮件。我渴望收到你的来信。
好的文章让!我将谈到你的观点关于繁荣的影子IT，我们也可以称之为“盲点IT”或管理它的IT失败。由于管理数据的人太多，数据本身分散在多个不同的SaaS应用程序上，当同一家公司使用多个应用程序完成相同的任务时，这就带来了很大的风险。
我在这里看到的最大问题是员工和部门之间的沟通，更具体地说，是IT部门和其他员工之间的沟通。这可以通过不断沟通的程序和应用程序来解决，该公司正在使用这些程序和应用程序将数据保存在一个地方。