I CDO delle compagnie assicurative si incontrano al 4° Tavolo Data Governance Insurance organizzato da Irion.
Rappresentanti di 18 Compagnie e Gruppi Assicurativi hanno partecipato, il 26 giugno scorso in conference call, al 4° Tavolo Data Governance Insurance in cui sono stati condivisi i risultati della survey “Data Lineage nel settore Insurance”.
Anche questa sessione, che ha segnato la ripresa degli appuntamenti interrotti negli scorsi mesi a causa dei noti eventi, è stata un’occasione per condividere lo stato dell’arte e le prospettive della Data Governance nel settore assicurativo italiano.
Data Lineage, nuovi approcci al governo del patrimonio informativo, impatti dei recenti requisiti regolamentari, data valuation & monetization sono stati tra gli argomenti trattati.
La survey ha avuto come oggetto principale la gestione del Data Lineage, ma ha preso in considerazione anche altri componenti di un sistema di Data Governance, come Business Glossary e Data Dictionary, che sono necessari per censire i percorsi dei flussi informativi nei processi e nei sistemi informativi aziendali. La ricerca, realizzata da Irion in collaborazione con ABI Lab, che ne ha svolta una analoga per il mercato bancario, si è basata sui questionari compilati nella seconda metà del 2019 e sulle informazioni raccolte successivamente in una serie di colloqui con i rappresentanti delle 9 compagnie coinvolte.
I dati raccolti sono stati elaborati per delineare stato e prospettive rispetto a un tema, quello appunto del Data Lineage, che vede attualmente impegnati i CDO di moltissime aziende operanti nel settore dei servizi finanziari. Le modalità di conduzione della ricerca hanno consentito da una parte di confrontare le pratiche dei due settori, quello bancario e quello assicurativo, dall’altra di verificare le dinamiche evolutive in atto presso le compagnie su questo tema.
Tra gli argomenti affrontati, ad esempio, vi è stata la gestione del Business Glossary, ovvero l’insieme dei metadati che descrivono le caratteristiche di business delle informazioni gestite in azienda. A questo proposito è stato chiesto alle aziende coinvolte con quale tipologia di strumenti esse gestissero il glossario di business.
Tra le banche (come risultante della survey ABI Lab completata a novembre 2019), il 60% gestiva il glossario tramite tool di mercato, il 20% tramite strumenti di office automation, il 20% non lo gestiva ancora ma aveva in programma di farlo.
Nello stesso periodo tra le compagnie nessuna utilizzava tool di mercato per il business glossary, il 25% tramite tool sviluppati custom, il 38% aveva in programma di gestirlo, e il 13% non riteneva neppure di gestirlo.
Questa distribuzione nel mercato assicurativo subiva tuttavia già a maggio di quest’anno un sensibile cambiamento: il 38% (dallo 0% di fine 2019) aveva adottato strumenti di mercato per gestire il glossary, il 13% utilizzava un tool sviluppato custom, il 25% strumenti di office automation, il 38% stava pianificando o avviando un processo di gestione del glossario e nessuna pensava più di non trattarlo. Questa evoluzione, che sembra suggerire un avvicinamento progressivo delle pratiche nelle assicurazioni a quelle delle banche, può trovare una chiave di interpretazione nell’attuale impegno di molte compagnie al consolidamento del presidio ad assolvimento dei requisiti regolamentari, in particolare quelli dettati dal Regolamento 38.
Fenomeno confermato anche dagli esiti di una quick survey realizzata online nel corso dell’incontro, che prevedeva una domanda sulle priorità delle compagnie in ambito Data Governance.
La maggior parte dei rispondenti ha indicato nell’adeguamento al Regolamento 38 la principale priorità, seguita appunto dalla gestione del Data Lineage.
Tra gli argomenti emergenti, indicati come punti da considerare nei prossimi incontri del Tavolo Data Governance Insurance, circa il 60% dei partecipanti ha indicato IFR17 come prioritario. Seguono due temi attualmente nell’hype del mercato Data Management: l’Augmented Data Management (l’applicazione di tecniche avanzate per l’automazione e l’efficientamento dei processi di gestione dei dati) e la Data Valuation (la definizione e l’impiego di modelli per la determinazione del valore delle informazioni).
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