Hubungan antara aktuaris dan data sudah ada sejak adanya profesi aktuaria dan terus berkembang melalui munculnya teknologi komputasi dan penyimpanan canggih yang dapat memfasilitasi pengumpulan data aktuaria dan keuangan dalam jumlah besar. Hal ini menyebabkan aktuaris memiliki akses terhadap sumber data yang luas dan terus meningkat kualitas dan ketersediaannya.
Faktanya, data selalu menjadi landasan profesi aktuaria. Data berfungsi sebagai landasan untuk menganalisis pola, memperoleh wawasan berharga, dan membuat prediksi yang dapat diandalkan. Untuk mencapai hal ini, kami mengandalkan proses pengelolaan data yang terstruktur dengan cermat dan dirancang secara ahli untuk memastikan kelancaran operasional. Seiring dengan semakin rumitnya pernyataan masalah, ketergantungan terhadap kualitas, kuantitas dan aksesibilitas data semakin meningkat.
Aliran data yang disederhanakan untuk efisiensi proses
Faktor keberhasilan dalam menerapkan praktik terbaik untuk data dalam organisasi Anda memerlukan pembentukan aliran data yang disederhanakan dan dioptimalkan untuk meningkatkan efisiensi proses. Untuk menjamin hasil ini, penting untuk membangun arsitektur data yang kuat dan komprehensif.
Di bawah ini adalah pertimbangan utama ketika merancang arsitektur data yang memungkinkan aliran data yang efisien dan optimal dalam perusahaan:
Identifikasi Sumber Data – mengidentifikasi sumber data yang relevan meliputi pemahaman berbagai sistem, basis data, aplikasi, dan sumber eksternal yang menghasilkan atau menyediakan data. Dengan mengidentifikasi sumbernya, organisasi dapat memastikan bahwa mereka memperoleh data yang diperlukan untuk kebutuhan spesifik mereka.
Pengumpulan dan Akuisisi Data – melibatkan proses otomatis, seperti data extraction tools atau API (Application Programming Interfaces), untuk mengumpulkan data dari database terstruktur, layanan web, atau sumber lainnya. Pengumpulan data yang efisien meminimalkan intervensi manual dan mengurangi risiko kesalahan atau penundaan melalui validasi dan pemeriksaan otomatis.
Integrasi dan Transformasi Data – mengintegrasikan dan mentransformasikan data ke dalam format terpadu yang dapat dengan mudah diproses dan dianalisis, termasuk pembersihan data, normalisasi data, dan teknik pengayaan data. Hal ini memastikan konsistensi, kualitas, dan kegunaan data sesuai dengan tujuan yang dimaksudkan.
Penyimpanan dan Manajemen Data – penyimpanan dan manajemen data yang efisien melibatkan pemilihan teknologi penyimpanan data yang sesuai, seperti database, data lake, atau gudang data, yang dapat menangani volume, kecepatan, dan variasi data. Strategi pengindeksan data, partisi data, dan pengarsipan yang tepat diterapkan untuk mengoptimalkan biaya pengambilan dan penyimpanan data. Pengindeksan data sangat penting karena memengaruhi cara data dikategorikan dan diberi label secara akurat untuk mendorong pemahaman yang konsisten tentang data di seluruh organisasi.
Pemrosesan dan Analisis Data – pemrosesan dan analisis data yang disederhanakan mencakup penggunaan teknik pemrosesan paralel, kerangka kerja komputasi terdistribusi, atau teknologi berbasis cloud untuk menangani data dalam jumlah besar dan melakukan komputasi kompleks untuk memungkinkan wawasan yang tepat waktu dan meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan.
Visualisasi dan Pelaporan Data – kemampuan visualisasi dan pelaporan data yang dioptimalkan menyajikan data dalam format yang menarik secara visual dan mudah dipahami untuk memfasilitasi pengambilan keputusan berdasarkan data. Dasbor, laporan, dan visualisasi yang interaktif dan mudah digunakan membantu pengguna menafsirkan dan menganalisis data dengan mudah.
Keamanan dan Privasi Data – aliran data yang dioptimalkan memprioritaskan keamanan dan privasi data di seluruh siklus hidup data. Hal ini mencakup penerapan enkripsi data yang kuat, kontrol akses, dan praktik tata kelola data untuk melindungi informasi sensitif. Kepatuhan terhadap peraturan terkait sangat penting untuk menjaga integritas data dan melindungi privasi individu.
Kepemilikan, Pemantauan, dan Pemeliharaan Data – pemantauan dan pemeliharaan berkelanjutan sangat penting untuk menjaga keakuratan, keandalan, dan kepatuhan data terhadap standar tata kelola data. Hal ini mencakup penetapan peran dan tanggung jawab atas kepemilikan data, penerapan pemeriksaan kualitas data, mekanisme penanganan kesalahan, dan pemantauan proaktif terhadap anomali atau inkonsistensi data. Tugas pemeliharaan data rutin, seperti pengarsipan data, pembersihan data, dan pembaruan data, dilakukan untuk menjaga aliran dan pemanfaatan data tetap optimal. Keputusan penting dan kontrol manajemen perubahan harus dibuat oleh berbagai pemilik data.
Aliran data yang optimal merupakan elemen penting bagi organisasi yang ingin memanfaatkan kekuatan dari aset data aktuaria mereka secara efektif. Hal ini memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan data, peningkatan efisiensi operasional dan manajemen risiko yang efektif, serta banyak manfaat lainnya. Dengan data yang tepat mengalir dengan lancar ke seluruh sistem dan proses, organisasi memperoleh peningkatan efisiensi operasional. Selain itu, intervensi manual diminimalkan, dan tugas yang berulang diotomatisasi, sehingga menghemat sumber daya yang berharga dan meningkatkan produktivitas.
Singkatnya, arsitektur data yang meningkatkan aliran data memberdayakan perusahaan asuransi dengan data yang akurat, tepat waktu, dan dapat diandalkan. Dengan memprioritaskan aliran data yang optimal, organisasi dapat memaksimalkan potensi aset data mereka, mendorong keberhasilan strategis dan operasional, serta memperoleh keunggulan kompetitif dalam lanskap bisnis yang berkembang pesat dan berpusat pada data.
Diterjemahkan dari artikel: Data and Actuaries: How to Optimise Data Flows to Enhance Processes - MBE (mbeconsulting.com)