Visualisation des données à grande échelle pour un assureur

Contexte & Objectifs

Un assureur de premier plan en Belgique souhaitait transformer ses volumes massifs de données de sinistres en insights exploitables.

La migration de son système de gestion des sinistres représentait l'opportunité idéale de réinventer son reporting.

Jusqu'alors, le reporting des sinistres souffrait de trois inefficacités majeures.

Premièrement, l'absence de centralisation créait plusieurs versions de la vérité: différentes équipes rapportaient les mêmes KPIs avec des chiffres divergents. Le temps perdu à réconcilier ces indicateurs a fini par altérer la confiance du business dans ces rapports.

Deuxièmement, le reporting restait souvent manuel, ce qui augmentait le risque d'erreur humaine et s'avérait chronophage. Les collaborateurs manquaient de temps pour analyser les données et agir en conséquence.

Enfin, la diffusion des rapports se faisait principalement via Excel, un outil bien moins intuitif que les solutions modernes de data visualization comme Power BI.

Approche

En accord avec le client, nous avons centralisé toutes les demandes de reporting au sein d'un seul département, selon une approche en deux étapes.

La première étape a consisté à identifier les applications générant les données de sinistres critiques pour l'aide à la décision, puis à créer un "data lake" alimenté quotidiennement. Cette centralisation présente deux avantages clés: d'une part, elle évite de ralentir ou de bloquer les applications métiers par des requêtes lourdes; d'autre part, regrouper toutes les sources dans une base unique simplifie la consolidation des données dans un seul rapport.

Lors de la seconde étape, l'accès unifié aux données via le data lake nous a permis d'adresser les différents besoins métiers.

Face au volume des demandes et à la complexité de l'activité, une organisation rigoureuse de l'équipe était indispensable pour éviter la dispersion. Nous avons donc structuré l'équipe en "triangles" associant un business analyst, un développeur ETL et un développeur Power BI.

La solution finale automatise la mise à jour des rapports sans intervention humaine, avec une diffusion simplifiée via la version cloud de Power BI, accessible directement par page web.

À la place d'une multitude de fichiers Excel contradictoires, l'entreprise dispose désormais d'une version unique de la vérité.

Résultats

Premièrement, la création du data lake a renforcé la disponibilité des données à l'échelle de l'entreprise. Le développement de nouveaux rapports et d'analyses ponctuelles est devenu bien plus rapide.

Deuxièmement, grâce à cette nouvelle structure organisationnelle, l'équipe a accéléré la livraison des livrables. Les rapports gagnent en cohérence, augmentant nettement la satisfaction et la confiance des utilisateurs métiers. 

Enfin, l'automatisation des processus libère les équipes des tâches répétitives mensuelles, leur permettant de se concentrer sur l'analyse des indicateurs et la création de nouveaux rapports à forte valeur ajoutée.