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Una aseguradora líder de EE. UU. revoluciona su ecosistema de datos para obtener información un 70 % más rápido
Estados Unidos, Marzo 21 , 2026
Capgemini se asoció con la firma para estandarizar su infraestructura de datos. ¿El resultado? Una incorporación más sencilla, una mayor escalabilidad y una mejora del 60 % en el tiempo de salida al mercado.
Desafío del cliente: La aseguradora líder gestionaba sus conjuntos de datos en sistemas independientes, lo que dificultaba la colaboración de su equipo y la toma de decisiones.
Solución: Capgemini transformó la infraestructura de datos heredada de la organización mediante la migración a data marts basados en la nube, la reestructuración de los dominios de datos y la adopción de un marco de operaciones de datos a nivel empresarial, así como de un mercado de datos interorganizacional.
Beneficios:
50% de reducción en la latencia del procesamiento de datos y 90% más de velocidad en la consulta de datos.
70% más de rapidez en la obtención de información a partir de los datos y 60% más de rapidez en el ciclo de análisis de datos.
Tiempo de comercialización un 60% más rápido para productos de beneficios, con una reducción del 40% en el tiempo de servicio.
Integración un 70% más rápida de nuevas fuentes de datos
Modernización de un ecosistema de datos tras un crecimiento acelerado
Una importante aseguradora estadounidense de ramos generales y beneficios colectivos, con más de 200 años de experiencia y operaciones en todo Estados Unidos, experimentó recientemente un crecimiento significativo mediante la adquisición de empresas más pequeñas. Esto dio lugar a un panorama fragmentado de sistemas heredados locales para la gestión de siniestros, la suscripción y los datos de clientes. Cada estado en el que operaba la organización contaba con sus propios requisitos normativos, lo que complicaba aún más la integración de sistemas y la coherencia de los datos.
Este entorno fragmentado dio lugar a silos de datos, lo que impidió a la aseguradora aprovechar al máximo sus vastos activos de datos. Los problemas abarcaban tres grandes categorías de datos: clientes y riesgos, siniestros, y riesgos internos y tarificación. Es más, estos conjuntos de datos residían en sistemas diferentes y, en ocasiones, variaban según el producto o el estado. Todos estos factores generaron un cuello de botella que obstaculizó la realización de operaciones de datos y análisis rápidas, eficientes y escalables.
Por ejemplo, los datos de reclamaciones se almacenaban en una base de datos local y aislada, mientras que los data marts heredados de ventas y distribución estaban vinculados a un data warehouse SQL obsoleto. Estos sistemas resultaban difíciles de escalar y mantener, lo que obstaculizaba las iniciativas de datos a nivel empresarial.
Para abordar estos desafíos y habilitar operaciones modernas de datos y análisis, la aseguradora decidió migrar sus datos de siniestros, ventas y distribución a sistemas basados en la nube, con el fin de lograr su estandarización y escalabilidad.
Un enfoque unificado de los datos
Capgemini colaboró con la aseguradora para migrar las cargas de trabajo de procesamiento de datos y análisis desde plataformas locales hacia entornos nativos de la nube, sin interrumpir la continuidad del negocio. Este enfoque permitió a la empresa escalar su infraestructura de datos a nivel corporativo, al tiempo que reducía significativamente el costo total de propiedad. Para lograrlo, Capgemini utilizó sus activos y aceleradores propios para identificar, extraer y migrar datos provenientes de una amplia variedad de sistemas heredados. En el centro de este esfuerzo se situó un marco de trabajo de Extracción, Transformación y Carga (ETL), diseñado para gestionar la escala y la complejidad del entorno de datos de la aseguradora. Dicho marco garantizó que grandes y diversos conjuntos de datos pudieran trasladarse a la nube de manera eficiente y fiable, independientemente de su formato o fuente de origen.
Los sistemas de datos heredados se migraron y consolidaron en una plataforma unificada en la nube, guiados por un marco de referencia que definía el estado objetivo para todos los datos. Esto proporcionó una base consistente para las operaciones de datos a nivel empresarial y respaldó la escalabilidad a largo plazo.
La transformación culminó en un mercado de datos que permitió a los equipos de toda la organización solicitar acceso, compartir información estratégica y aportar nuevos conjuntos de datos de manera estructurada y segura. Al elegir Snowflake como plataforma de datos en la nube, el equipo del proyecto entregó una solución con capacidades integradas en análisis avanzado, preparación para la IA y almacenamiento de datos elástico.
Para respaldar esta transformación, la aseguradora estableció Procedimientos Operativos Estándar (POE) y mejores prácticas para el acceso, la gestión y la integración de datos. Estos POE definieron claramente los protocolos de acceso y los mecanismos de autenticación, reduciendo drásticamente los tiempos de espera de días a minutos. Este marco estandarizado permitió a la empresa incorporar nuevas entidades de manera fluida y garantizó procesos repetibles y conformes a la normativa en todas las unidades de negocio.
Reconociendo las exigencias únicas del sector asegurador, la transformación se alineó estrechamente con las funciones empresariales fundamentales, tales como la distribución, la administración de pólizas, la suscripción y la gestión de siniestros. Al adaptar la solución a la estructura operativa de la aseguradora, Capgemini integró los nuevos sistemas de manera fluida en los flujos de trabajo cotidianos, garantizando su pertinencia, usabilidad y valor a largo plazo.
Un salto hacia un futuro basado en datos
Al unificar múltiples iniciativas de datos bajo una única transformación a escala empresarial, la compañía de seguros emprendió un esfuerzo de modernización a gran escala, alineado con sus objetivos de negocio más importantes. Esta iniciativa estableció una base de datos moderna que ahora impulsa la analítica avanzada, la experimentación con IA y aprendizaje automático (ML), y la obtención de información en tiempo real sobre el riesgo y el rendimiento de los productos.
Al crear un mercado de datos unificado, los equipos ahora pueden descubrir y acceder a los activos de datos en menos de 30 minutos, un proceso que anteriormente requería días. Al mismo tiempo, las herramientas de gobernanza integradas muestran claramente la titularidad, las definiciones y las métricas de uso, lo que ha mejorado significativamente la gestión de datos y la confianza.
Este moderno ecosistema ha reducido la latencia del procesamiento de datos en un 50 % y ha acelerado las consultas de datos en un 90 %, lo que permite realizar operaciones más rápidas y ágiles. Las capacidades mejoradas de análisis bajo demanda han acelerado el tiempo de obtención de información clave en un 70 % y han reducido los tiempos del ciclo de análisis en un 60 %, empoderando a los usuarios de negocio para tomar decisiones fundamentadas con mayor rapidez.
Gracias a un tiempo de comercialización un 60 % más rápido para los productos de beneficios y a una reducción del 40 % en los tiempos de servicio, la transformación ha desbloqueado un nuevo nivel de agilidad empresarial. La organización también puede escalar con rapidez, integrando nuevas fuentes de datos un 70 % más rápido que antes.
Al eliminar los silos de datos y las inconsistencias, la aseguradora ha abierto el acceso a la IA y al ML en toda la organización, capacidades que antes resultaban inalcanzables. Ahora, está ejecutando activamente pruebas de concepto y escalando iniciativas de IA, respaldada por tecnologías avanzadas como la arquitectura lakehouse, las tablas Iceberg y la IA generativa.
Gracias a esta base de datos preparada para el futuro, la aseguradora se ha posicionado como una de las organizaciones con mayor madurez en el manejo de datos en los Estados Unidos. En colaboración con Capgemini, la compañía continúa ampliando sus capacidades en IA y ML, impulsando la innovación empresarial y la transformación a largo plazo.
Fuente: Capgemini