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慕尼黑再保险如何打造适合其所有员工的数据湖

慕尼黑再保险如何打造适合其所有员工的数据湖

德国再保险公司(Munich Re)建立了一个自助服务门户,供员工访问数据湖,希望他们能够发掘创新的新业务模型。

国再保险公司(Munich Re)建立了一个自助服务门户,供员工访问数据湖,希望他们能够发掘创新的新业务模型。

慕尼黑再保险公司数据工程负责人Andreas Kohlmaier在柏林举行的Dataworks峰会上说:“在过去的几年中,游戏已经发生了变化,不再是谁拥有公司中最好的专家和知识,而是关于谁有权访问正确的数据源以及谁拥有适当的技术来分析和处理数据的问题。”

该公司着手使那些专家能够以更自助的方式利用数据和技术,“做我们一百多年来所做的事情,但是更好的是,找到应对这些新风险的答案。也许可以找到一些很棒的创新业务模型。”

慕尼黑再保险拥有40,000多名员工,可有效地向保险公司提供保险,使其免受自然灾害,大型基础设施项目或网络安全事件等新兴风险的复杂或主要风险的影响。

这意味着它拥有非常专业的承销商,他们越来越依赖数据来帮助决策。

Kohlmaier说:“去年的飓风季节是有史以来最具破坏性和最昂贵的季节之一,因此我们小组中的专家真正了解天气并了解气候变化的影响。”

概念证明

Kohlmaier运行的第一个概念证明是在2015年与预留团队一起使用的,该团队负责为最终的索赔付款预留资金。目的是开放一些最不可能使用的现金,以便可以将其重新部署到业务的其他地方。

正如Kohlmaier解释的那样:“每当他们要调整和训练模型时,它就永远花光了,因为他们必须取出一些样本数据,在该样本数据上运行模型的迭代,然后将模型部署到生产中并最终在模型上运行完整的数据集,因此一次迭代需要五到七天的时间。”

通过将数据加载到内存引擎中,预订团队的员工可以直接在完整数据集上训练和运行模型。这项工作为公司节省了数百万欧元。

那时组织中的其他人坐下来,注意到并开始问:“当我们让公司中的每个人都可以访问数据和技术时,会发生什么?”

解决方案是一个共享的数据湖,所有需要的慕尼黑再保险公司员工都可以访问。

“因此,我们投资了基础架构,并为数据平台,目录选择了正确的工具,并获取了一些第一批数据源并准备了授权,”Kohlmaier说。

最终的平台基于供应商Hortonworks的开源大数据技术构建。Kohlmaier预计整个组织中大约有50个人将请求访问该数据湖。但是,第一天之后,他有200个人注册并登录到平台。

这在组织内部引起了一些混乱,他们开始问它首先有多少员工对数据湖感兴趣。仅仅一周之后,他们就吸引了500位用户,这时正如Kohlmaier所说的那样,他们面临“全新的挑战”。

现在,他们必须为希望使用点击分析平台的全新用户群做准备。因此,在接下来的一年中,他们致力于使该平台更易于为该用户群所用,并整合了自助分析专家SAS的技术,并对平台进行了调整以使其更加用户友好。然后在2017年10月推出了Data Lake 2.0。

数据猎人

为了帮助支持这些新用户,Munich Re还成立了专门的数据接收团队,以帮助确定将哪些数据源带入数据湖以及达到何种质量水平。

Kohlmaier还解释说,它还组建了一个所谓的“数据猎人”团队,负责“为公司内外的用例搜索有趣的数据源”。

“因此,如果您有一个好主意,知道您想做什么,但丢失了一条数据,那些数据搜寻者就会走出去,帮助您查找和获取数据,清理,准备并将其带入数据湖,以便您可以使用它。”

最后,所有这些工作自然导致了慕尼黑再保险公司的全面培训计划。

Kohlmaier建议:“您肯定需要针对数据工程和数据科学的专门教育计划。” 该公司的目标是今年通过数据工程,数据建模和分析技能来提高大约2,000人的技能。

他总结说:“我个人不知道明年当我们有10,000人使用它时会发生什么,但是我很确定它将很有趣。”

本文为作者 黄凯 独立观点,并不代表 我是CIO 立场。

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