Management IPB Pojišťovny nyní může kdykoliv změřit výkon obchodního zástupce, analyzovat pojistné události nebo tržní perspektivu určitého produktu. Dříve těžko dostupná data jsou dnes na dosah ruky. IPB Pojišťovna totiž investovala do řešení typu business intelligence, tedy implementace datového skladu a navazujícího manažerského informačního systému s prvky controllingu a analytického CRM (nebo v modernějším pojetí customer intelligence).


Po rozpadu monopolu v oblasti pojišťovnictví v 90. letech se otevřel nový prostor podnikání. IPB Pojišťovna (IPBP), založená původně tehdejší Investiční bankou, se této příležitosti chopila a uspěla. Dnes je čtvrtou největší pojišťovnou v zemi z hlediska objemu předepsaného pojistného a třetí největší v oblasti životního pojištění. U IPBP si můžete pojistit vše - od podnikatelských rizik až po auto. O své místo na slunci však IPBP musela a musí tvrdě bojovat ve vysoce konkurenčním prostředí.

IPBP včas pochopila, jakou hodnotu pro získání konkurenčních výhod mají data a z nich generované informace. Že kvalifikovaně rozhodovat nelze jen na základě intuice. Že je třeba mít jednotný zdroj informací, na které je spolehnutí a které je možné rychle získat, prezentovat a analyzovat. Bylo rozhodnuto: IPBP začala budovat manažerský informační systém založený na datovém skladu.

Projekt byl zahájen začátkem roku 1999 ve spolupráci s firmami Sybase, PVT a Adastra. Společnost Adastra se postupně stala hlavním řešitelem, zcela odpovědným za vývoj a provoz systému.

Podmínka nutná
Změřit například výkon obchodní sítě (agentů) nebo zjistit různé varianty škodních průběhů může management kdykoliv, bez asistence oddělení informačních technologií. V oblasti pojistného kmene se například nejen sledují přírůstky, úbytky a stav kmene, ale jeho ukazatele jsou zpracovány detailně až na sazby a rizika v jednotlivých smlouvách. Údaje o stavu kmene jsou navíc doplněny detailními demografickými údaji, což umožňuje zjistit míru pojištěnosti až na úroveň jednotlivých okresů.

"Dnes už víme, že bez existence manažerského systému a s ním souvisejícího datového skladu bychom se zkrátka neobešli. Díky němu dostal management do ruky nástroj s neuvěřitelným potenciálem. Dříve těžko dostupná data jsou dnes díky intuitivnímu uživatelskému rozhraní na dosah ruky."

Miloš Hatla, vedoucí oddělení rozvoje informačních technologií, IPBP

Základní kámen k analytickému CRM
Při transformaci na zákaznicky orientovanou firmu směřuje IPB Pojišťovna k řešení CRM. Klíčové bude měření hodnoty zákazníků a zvýšení zákaznické loajality u perspektivních zákazníků. V první fázi projektu tedy zřejmě půjde o analytické CRM, které bude postaveno nad současným datovým skladem. Veškeré investice do datového skladu se tak zhodnotí jeho dalším využitím pro takové aplikace, jakými mohou být segmentace zákazníků, segmentace agentů či predikce možné ztráty zákazníků.

Controlling
Paralelně s implementací provozní části pojišťovací problematiky byl vytvořen i controllingový manažerský systém. Systém umožňuje uživatelskou definici standardních i nestandardních účetních výkazů a jeho součástí je i uživatelsky parametrizovatelný rozpočet nákladů na produkty. Spojení provozních a účetních dat v jednom systému je pro controllingové operace obrovským přínosem.

Řešení, které roste
Projekt v IPBP byl rozdělen do tříměsíčních až pětiměsíčních etap, které postupně řešily životní pojištění, pojištění motorových vozidel a další produkty. Uživatelé tak měli výsledky dané etapy okamžitě k dispozici. Zatím byly zpracovány oblasti:

. Obchodní produkce a plnění jejího plánu,
. Agentské provize,
. Pojistný kmen - stav, přírůstky a změny kmene, storna,
. Předpisy pojistného - předepsané, zaplacené a dlužné pojistné, zasloužené pojistné,
. Pojistné události - počty, rezervy, výplaty pojistných plnění, škodní průběhy,
. Zajištění,
. Identifikace a počty klientů.

Popis řešení
Databáze datového skladu je navržena jako vícevrstvá. Do nulté vrstvy je přenášena identická kopie zdrojových dat. Tato vrstva je jednak zdrojem pro další transformace dat a jednak slouží pokročilým uživatelům, kteří dokáží pracovat přímo s databázovými strukturami provozního informačního systému. Pro tyto uživatele je velkým přínosem řádové zrychlení odezev na jejich dotazy a možnost rutinního provádění výpočetně náročných analýz.

První vrstva datového skladu vzniká složitými transformacemi ze zdrojových dat nulté vrstvy. Výsledkem jsou data uspořádaná do speciálních struktur, které jsou využívány klientskými nástroji. Tato vrstva je nejdůležitější částí datového skladu, protože umožňuje jednoduchý přístup k informacím bez nutnosti znát databáze a jejich struktury. Sekundárním efektem transformací dat do první vrstvy je odhalení chyb a nekonzistencí ve zdrojových datech. Díky vlastnostem databáze Sybase IQ není třeba vytvářet předpřipravené agregace - všechna data v první vrstvě jsou uložena na detailní úrovni, a při analýzách je tak možné vytvářet libovolné kombinace zadání s dobou odezvy v řádech vteřin nebo desítek vteřin i při použití serveru základní výkonové kategorie.

Výkon Sybase IQ je využit i při přenosu a transformaci dat. Plnění datového skladu není přírůstkové, ale vždy jsou přeneseny kompletní zdrojové databáze. Více než 70 GB zdrojových dat ve formě textových souborů projde náročným zpracováním v průběhu jednoho víkendového dne. Díky sofistikovanému způsobu uložení dat nepřekročí výsledná velikost databáze včetně vytvořené první vrstvy 90 GB, takže ve srovnání s odpovídajícím řešením založeným na konvenční databázi je třeba řádově menší disková kapacita.

Požadavky na řešení
. Řízení výkonu obchodní sítě (agentů) v regionech
. Jednotná a ověřená data pro controlling a výkaznictví
. Řízení produktového portfolia, vyhodnocování profitability a tržní perspektivy produktů
. Analýza prodeje, agentských provizí, pojistného kmene, předpisů a plateb pojistného a likvidace pojistných událostí

Popis řešení - stručný přehled
. Databáze Sybase Adaptive Server IQ 12 na Compaq Tru64 Unix
. Hardware Compaq DS20, 2 procesory Alpha 660 MHz, operační paměť 3 GB, disková kapacita 100 GB
. Uživatelské nástroje Speedware Media, Speedware Esperant, MS Excel
. ETL procesy Transformační SQL skripty s kontrolním mechanismem zpracovávající jednou týdně více než miliardu databázových řádků
. Uživatelé Více než 100 uživatelů - vrcholový management, střední management, odborní pracovníci v útvarech, pojistní matematici, marketing, oddělení IT, pracovníci poboček

Hlavní přínosy
. Efektivní přístup managementu k informacím přímo "od stolu", bez nutnosti stálých konzultací s oddělením informačních technologií
. Jednotný pohled na data v rámci celé firmy
. Snížení rizika rozhodování managementu a pojistných matematiků díky možnostem multidimenzionální analýzy dat
. Efektivní řízení agentů, produktového portfolia a výkonu poboček
. Základ pro analytické CRM, které využije dosavadní investice