Informasjonsanalytisk styring i SpareBank 1 Forsikring

CIO Forum Business Intelligence 12.12.2013

Dagfinn Røed, SpareBank 1 Forsikring

Kort om oss

• Sparebank 1 Forsikring

– Sparebank 1 Skadeforsikring og Sparebank 1 Livsforsikring fusjonerte høsten 2012

• Ca. 650 ansatte

• Ca. 11% markedsandel innen risikoforsikring

• Ca. 9,5% markedsandel innen pensjon og sparing

• Sentral datavarehus/BI-funksjon

– 13 ansatte

– 13 konsulenter

– Organisert under forretningsområdet Produkt & Analyse

• Dagfinn Røed

– Leder av Datavarehus i SB1F siden 2011

– Arbeidet med datavarehus/BI i ca. 20 år

– Bakgrunn fra blant annet daVinci Consulting (nå Devoteam) og Storebrand

3

Situasjonen tidligere

Informasjonsanalytisk styring

Veien mot målet

Gevinster og eksempler

Erfaringer

Agenda

Situasjonen tidligere

Utfordringer

• Flere ukers responstid på rapportleveranser

• Mye tilpasning i egne regneark

• Mange personlige rapporteringsløsninger

• Mye manuell distribusjon av rapporter og

skreddersøm til banker

• Kun månedlig oppdatering

• Tilfeldig teknisk løsning som har vokst frem

over tid

• Samme verktøy benyttes til alt

• Stor konsulentavhengighet

• Ingen aktiv bruk av informasjon til styring

5

Situasjonen tidligere

Informasjonsanalytisk styring

Veien mot målet

Gevinster og eksempler

Erfaringer

Agenda

Data

Informasjon

Kunnskap

Beslutning

Handling

Som andre aktører vil også SpareBank1 Forsikring basere seg på en mer informasjonsanalytisk styring av forretningen

Adferd BI/BA

God praksis i forsikring handler i bunn og grunn om å jobbe…

• mer analytisk og spisset inn mot definerte profittmaksimerende mål,

• grundigere forståelse av ulike typer risker (skaderisiko, avgang/tilgangs-risiko, distribusjonsrisiko, finans/ kapitalrisiko, etc),

• økt differensiering av kunder/ produkter/konsepter/tjenester,

• økt effektivisering og effektiv integrasjon med øvrige verdikjeder,

• samt styrket kontroll/måling/læring

What is Business Intelligence/Analytics? “The tools, technologies, and processes required to turn data into information and information into knowledge that drives business activity and optimizes performance.”

Dynamisk resultatstyring handler om å aktivt og kontinuerlig styre virksomheten for å innfri resultatmål

7

Dynamisk resultatstyring

=

Sette mål for hva virksomheten skal oppnå,

løpende vurdere resultater og prognoser opp mot målene,

vurdere, beslutte og gjennomføre tiltak for å innfri målene,

skape bedre styring, kontroll og læring gjennom hele organisasjonen for å utvikle og forbedre virksomheten.

Fra reaktiv rapportering til selvbetjening

Salg

Bestand

Skader

Prosess

Datavarehus

Salgsinnsikt

Portefølje- overvåkning

Prisingsdatasett

Resultatsikring

Analyse

Pensjon Regnskap

Andre kilder

Ledere og

porteføjeeiere

Analytikere

Banker og

salgsappatat

Datavarehusteam BI-team

Fra reaktiv rapportering til selvbetjening

• Datavarehusteamet • Tilrettelegger data i form at datasett skreddersydd for ulike formål • Har ansvar for drift og forvaltning av datavarehusløsningen

• BI-team • Virtuelt team som består av forretningseksperter fra alle forretningsområder • Har ansvar for ”all” utvikling av rapporter og analyser • Publiserer analyser og dashbord på Tableau server

• Analytikere • Analytikere benytter Tableau desktop og SAS • Benytter skreddersydde datasett med stort detaljeringsnivå • Skal bruke tid på analyse, ikke informasjonsuthenting • Grave etter årsaker til avvik

• Ledere og porteføljeeiere • Benytte resultatsikringsdashbord i forbindelse med dynamisk resultatsikring • Eneste kilde til informasjon (ingen PowerPoint elller Excel) • Fokusere på mål, prognoser og tiltak, ikke historikk

10

Situasjonen tidligere

Informasjonsanalytisk styring

Veien mot målet

Gevinster og eksempler

Erfaringer

Agenda

11

“For the third year in a row,

Tableau is the "sweetheart" of the

Magic Quadrant, with customers

even more enamored with it this

year than in the last two. It gained

overwhelmingly positive customer

feedback across the board in all

measures in the survey, including

ease of use, functionality, product

quality, product performance,

support, customer relationship,

success, achievement of business

benefits and view of the vendor's

future.”

Gartner Group, februar 2012

Det er enklere og raskere å komme i gang med analysearbeidet

(siden det ikke er behov for scripting i forbindelse med

datainnlastingen)

Produktet fremstår som mer moderne enn QlikView

Interne testere er enstemmige i anbefalingen av Tableau

Prismodellen er enkel og lar oss vokse som vi ønsker med

begrensede ekstra kostnader

...dessuten er vi sikre på at vi vil klare å lage minst like gode

sluttbrukerløsninger i Tableau som i QlikView.

Vi anskaffet Tableau i begynnelsen av 2012

Oppsummering av anskaffelsesprosessen hvor vi testet QlikView mot Tableau:

Utfordringene stod i kø

Tekniske utfordringer

• Kompatibilitetsutfordringer SAS – Tableau

• Klarte ikke å håndtere datamengdene

• Store ytelsesproblemer på alle spørringer

Forsinkelser

• Testet ut en rekke ulike databaseløsninger

• Prosjektleveransene ble flere måneder forsinket

Kompetansemessige utfordringer

• Fra faste rapporter til bruk av

informasjonsverktøy

• Selvbetjening kommer ikke av seg selv, store

forskjeller fra avdeling til avdeling

• Avhengighet av konsulenter både til

rapportutvikling og rapportproduksjon

13

Skreddersydd analytisk motor

Integrert database, server og datalagring

Standard grensesnitt

Hurtig: 10-100x enn tradisjonelle løsninger

Enkel: Minimal administrasjon og tuning

Skalerbar: Peta-skalerbar brukerdatakapasitet

Smart: Høy ytelse på avanserte analyser

Twin™ Netezza – En data warehousing “appliance”.

Netezza som en felles, analytisk motor

14

DVH Forsikring

Analytisk motor (Netezza)

CRM- analyse

Allianse DVH

Salgsanalyser

Portefølje- overvåkning

Aktuar- analyser

Analyser Gruppen/ Alliansen

Analyseverktøy

Prisanalyser

Økende analysebehov

Økonomiske analyser

Allianse DVH Allianse

DVH

15

Situasjonen tidligere

Informasjonsanalytisk styring

Veien mot målet

Gevinster og eksempler

Erfaringer

Agenda

Datagrunnlag: DPO siste 6 år

Gevinster - oppsummert

• Store tidsbesparelser for analytikere

• Bedre innsikt – spesielt relatert til produkt- og

kundelønnsomhet

• Ny innsikt i salgsprosesser og kampanjer

• Raskere utvikling av datavarehusløsninger

• Langt bedre ytelse på spørringer

• Dynamisk resultatstyring basert på mål og

prognoser

Eksempler på gevinster så langt

• Forbedrede oppgjørsprosesser

• Utvidet støtte for analytisk CRM

• Langt raskere lasting av datavarehuset

• Hyppigere oppdatering av datavarehuset

• Forbedret kunde- og produktprising basert på

interne og eksterne data

Eksempler på potensielle gevinster fremover

Visjon:

BI er konkurransefortrinn

for SpareBank 1 Forsikring

Etablere kapabilitet Utvikle kapabilitet Utnytte kapabilitet

Informasjon

Anvendelser

Organisasjon Verdiutvikling

Forbedret DVH

Operational Data Store Fleksibelt DVH

Prisings- og analyseverktøy

Anvendelser for Forsikringsoppgjør

Anvendelser for Etablering og ForvaltningM

Analytisk CRM

Salgsinnsikt v. 2.0

Styrket datagrunnlag

Prediktiv analyse

System for porteføljestyring og gevinstrealisering

System for ressursallokering Fungerende brukergrensesnitt mellom BI og

forretning (bestilling og support)

Utviklingspartnerskap mellom BI- og forretning

BI er integrert i forretning

Ny organisering av intern BI-funksjon

Aktiv gevinstrealisering

Investeringsråd/komité

Integrert system for verdiutvikling Portefølje-

Ovvervåkning v. 2.0

Business Intelligence Roadmap for SpareBank 1 Forsikring

22

Situasjonen tidligere

Informasjonsanalytisk styring

Veien mot målet

Gevinster og eksempler

Erfaringer

Agenda

Oppsummering - erfaringer

• BI-satsingen må forankres i toppledelsen • Vilje til å investere/tenke nytt

• Datavarehus/BI-avdelingen bør organiseres på forretningssiden • Forretningssiden må ha en klar ide om hva man vil ha ut av satsingen

• Krev hyppige leveranser som gir reell forretningsnytte

• Skill mellom BI og operasjonell virksomhet • Man må tåle å feile

• Benytt erfaringene til å gjøre det bedre neste gang

• Invester i teknologi • Brukervennlighet og ytelse er ekstremt viktig

• Etablere et tett partnerskap mellom teknisk miljø, analytikere og forretningssiden

• Gevinstene kommer ikke av seg selv

Takk for meg! dagfinn.roed@sparebank1.no