少说话多做事的策略-从数据分析获得满意结果

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1、少说话多做事的策略——从数据分析获得满意结果EMEA保险数据分析研究目录前言01作者对本研究的介绍04愿景和战略05分析和业务战略之间的断层05建立明确的商业案例非易事07短期策略胜过长期战略09不断发展的CDO世界10资产和能力12难觅“紫色人才”12数据不总是容易获得并且准确的14敏捷性和传统保险难以结合18运营实施和变革管理23没有最好的运营模式23信息不总是清晰明确24心灵和思想不会一夜之间改变25你准备成为IDO了吗？28附录A——调查30附录B——出版物链接31附录C——主要联系人32少说话多做事的策略——从数据分析获得满意结果

2、EMEA保险数据分析研究前言在今天的世界里，数据扩展

3、和技术变革的速度之快前所未有。我们在2015年与世界经济论坛的合作中发现，在金融服务领域，由于价值链的巨大压力，保险业是最有可能被创新打破现状并改变格局的行业。在此基础上，我们发布了报告《前有激流，未雨绸缪：一般保险行业的变革力量和创新现有企业是时候向趋势》，阐述各种能够改变行业的创新以及未来可能出现的情况。这份报告表明，保险业内的创新不再由保险公司本身领导，初创企业在过去十年中所取得的巨大动力，推动前迈出重要的一了保险市场颠覆性创新和指数式增长。步，把焦点放在公数据以及对数据的分析理解，是从创新中提取价值的核心，它是初创企业的DNA，能够帮助企业不断发展，提出颠覆性的价值主张。但保险公司能不

4、能司的分析能力上，站在创新的顶端？如果他们想要在不我们已经看到，保险公司在过去十到十五年间采取了积极的创新，但我们还没有看到一久的将来捍卫自己个真正由洞察驱动的保险公司出现。对于大多数公司来说，数据分析在各部门之间仍然是分散的，很少有公司以有组织、有策略的方式推进企业范围的能力建设。其他行业的的市场份额，就必组织，如航空和消费品等，都能够更加快速而有效地应对分析带来的挑战，从而在经营业务方面达到了新的水平。须这么做。那为什么保险公司在挣扎呢？我们对欧洲、中东和非洲(EMEA)地区的68家保险公司进行了调查。根据我们的调查结果，我们将在本报告中介绍保险公司如何应对阻碍他们实现数据价值的障碍。虽然

5、调查的结果表明没有保险公司拥有完善的创新计划，但我们会提出重要的经验教训，希望能帮助你们制定有关数据分析的战略，以及更广泛的创新议程。现有企业是时候向前迈出重要的一步，把焦点放在分析能力上，倘若想要在不久的将来捍卫自己的市场份额，就必须这么做。DavidRushMichelDelaBelliere审计合伙人咨询合伙人EMEA保险联合领导人EMEA保险联合领导人01少说话多做事的策略——从数据分析获得满意结果

6、EMEA保险数据分析研究保险公司和数据分析——少说话多做事现状超过90%的分析策略011100101£££££££££001010101€€€€€€€€€010001010££££££££

7、£未能与今天的业务战略相匹配。001100110€€€€€€€€€101101010£££££££££110011010€€€€€€€€€短期70%专注于短期策略措施而不是长期符合长期战略的项目。60%的战略决策在形成时没有应用到分析能力。几乎90%的分析项目无法确定自己的投资所得到的价值是什么。75%没有数据模型，或者无法为企业带来价值。40%的数据未经定义而且质量较差，大量精力都浪费在校对内部数据上。保险公司倾向专注于建设内部能力，并且有牺牲敏捷性的风险。02少说话多做事的策略——从数据分析获得满意结果

8、EMEA保险数据分析研究改变决策文化仍然存在障碍，只有0111001010010124

9、%会使用预测分析，其中只有3%用于0101010驱动自动化行动。40%缺乏高层领导，因此难以理解分析为组织带来的收益。战略家经营者催化者技术专家CDO过于分散，角色和责任太多。成为洞察驱动组织的建议三个改革的关键策略2洞了解局限和利用察生态系统驱1动组采取整体方法3织优先考虑变革管理03少说话多做事的策略——从数据分析获得满意结果

10、EMEA保险数据分析研究作者对本研究的介绍保险公司是时候面对现实环境，正视数据分析的潜力，把它视为分析组织内的核心能力，并进行必要的投资。为了做到这一点，他们需将数据转化为洞察，并用它指导行动的过程。要在三个方面做出改变：过去，保险公司建设了跨部门的基础架构，并用这

11、一数据架构来1.采取整体方法——保险公司一直遭受“家庭手工式作业”的收集、存储和解读数据。虽然在传统的精算分析中，数据和分析痛苦，依靠各种分散的小型分析库提供策略分析解决方案。已经成为保险业的核心，但实际使用的范围仅限于几个核心的流保险公司必须远离这种运作模式，建立可持续的分析能力，程（如设置准备金和定价）。在一段时间里，这也许会让许多保为整个组织服务。险公司过早地将自己视为数据驱动的组织。2.利