Caso de éxito

Mapfre, la mayor aseguradora española y una de las más grandes del mundo, enfrentaba una necesidad crítica de mejorar su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y aprovechar la inteligencia artificial (AI), el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia de negocios (BI) para obtener insights valiosos. Los retos fueron los siguientes:

• Optimización del análisis de datos: Mapfre necesitaba una infraestructura capaz de procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y permitir análisis avanzados que impulsaran decisiones estratégicas.
• Integración global: La compañía opera en múltiples países y entidades, por lo que se requería una solución de arquitectura de datos que pudiera integrarse sin problemas en su red global, adaptándose a distintos entornos regulatorios y de negocio.
• Uso de AI y ML para optimizar procesos: Mapfre quería implementar modelos predictivos y analíticos avanzados, como modelos de riesgo, fraude y comportamiento del cliente, que pudieran aprovechar las capacidades de AI y ML para mejorar la toma de decisiones.
• Centralización de datos: La necesidad de centralizar los datos dispersos a nivel global, proporcionando un acceso eficiente y seguro a la información crítica en toda la organización.

hiberus diseñó e implementó una Arquitectura de Datos Avanzada basada en AWS, que permitió a Mapfre optimizar su infraestructura de datos para análisis avanzados con AI, ML y BI. Las soluciones clave fueron:

• Arquitectura en la nube con AWS: Utilizamos los servicios de AWS para crear una arquitectura de datos escalable, segura y flexible. La solución permitió almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
• Integración global de datos: Desarrollamos una solución que integraba datos procedentes de diferentes países y entidades, asegurando que la arquitectura fuera capaz de adaptarse a las particularidades locales mientras mantenía una visión centralizada.
• Implementación de AI y ML: Implementamos modelos avanzados de inteligencia artificial y aprendizaje automático para realizar análisis predictivos y optimizar procesos. Esto incluyó el desarrollo de modelos para la predicción de riesgos, análisis de fraudes y personalización de ofertas a clientes.
• Business Intelligence (BI): Implementamos herramientas de inteligencia de negocios que permitieron a los equipos de Mapfre acceder a informes detallados y visualizaciones interactivas, mejorando la capacidad de toma de decisiones estratégicas en todos los niveles de la organización.
• Centralización y accesibilidad de datos: Todos los datos relevantes fueron centralizados en la plataforma AWS, lo que permitió una gestión más eficiente, un acceso más rápido y seguro a la información, y una mayor capacidad de análisis en tiempo real.

Como resultado, la nueva arquitectura de datos avanzada permitió a Mapfre aprovechar mejor sus datos, mejorando la precisión de las predicciones y la eficiencia operativa, y facilitando la toma de decisiones estratégicas basadas en insights avanzados. La implementación de AI y ML ha optimizado la gestión de riesgos y fraudes, mientras que la integración global ha permitido una gestión de datos más coherente y eficaz a nivel internacional.