Contexte & Objectifs

Une importante compagnie d'assurances en Belgique souhaitait transformer sa vaste quantité de données de sinistres en informations exploitables.

Alors que l'entreprise changeait son système de gestion des sinistres, c'était l'occasion idéale de repartir de zéro en matière de reporting.

Jusqu'à présent, le reporting sur les données de sinistres était inefficace à trois égards.

Premièrement, le reporting n'était pas centralisé dans une seule équipe, ce qui conduisait à différentes versions de la vérité : différentes équipes rapportaient les mêmes indicateurs clés sans obtenir les mêmes chiffres. Le temps perdu à rapporter les mêmes indicateurs a conduit à une perte de confiance de l'entreprise envers ces rapports.

Deuxièmement, le reporting était souvent manuel, le rendant vulnérable aux erreurs humaines et trop chronophage. En effet, les employés avaient moins de temps pour analyser les données ou agir en conséquence.

Enfin, l'équipe distribuait souvent les rapports via Excel, qui est moins intuitif que les outils modernes de visualisation des données tels que Power BI.

Démarche

Avec le client, nous avons décidé de centraliser toutes les demandes de reporting dans un département, en adoptant une approche en deux étapes.

Dans la première étape, nous avons identifié les applications qui généraient des données critiques de sinistres pour la prise de décision et créé un « lac de données » qui extrait quotidiennement les données des applications identifiées. Centraliser les données dans un « lac de données » offre deux principaux avantages. Premièrement, cela évite tout impact sur l'application elle-même. En effet, un reporting lourd directement sur l'application pourrait la planter. Deuxièmement, comme l'information de toutes les applications est présente dans une seule base de données, cela supprime le casse-tête de combiner les données de nombreuses applications en un seul rapport.

Dans la seconde étape, avec toutes les données à notre disposition via le lac de données, nous avons commencé à travailler sur les différentes exigences de reporting de l'entreprise.

Mais, étant donné le grand nombre de demandes et la complexité de l'entreprise, il était crucial d'organiser correctement notre équipe. Sans rôles clairs, les membres se perdaient à tout faire et rien en même temps. Ainsi, nous avons mis en place des « triangles » composés d'un analyste commercial, d'un développeur ETL et d'un développeur Power BI.

La solution a automatiquement actualisé les rapports sans aucune intervention humaine et les a livrés via la version cloud de Power BI, une simple page web à visiter.

Au lieu de nombreux fichiers Excel contradictoires envoyés partout dans l'entreprise, il y avait une seule version de la vérité.

Résultats

Premièrement, la création du lac de données a augmenté la disponibilité des données dans toute l'entreprise. La création de nouveaux rapports et d'analyses ponctuelles était désormais plus facile à développer qu'auparavant.

Deuxièmement, grâce à la nouvelle structure organisationnelle, l'équipe a livré les rapports beaucoup plus rapidement. De plus, les rapports étaient plus cohérents, augmentant significativement la satisfaction et la confiance des utilisateurs commerciaux.

Enfin, avec des rapports automatisés, les membres de l'équipe qui effectuaient les mêmes tâches mois après mois pouvaient consacrer du temps à analyser les rapports existants et en créer de nouveaux.