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El principal desafío del desarrollar procesos de Business Intelligence en entornos Cloud de Azure residía en el creciente requerimiento de aumentar la granularidad de los datos proporcionados a sus clientes. Esto implicaba no solo incrementar la frecuencia y el detalle en los informes de siniestralidad y gestión de expedientes, sino también manejar un aumento en el volumen de negocio.
El crecimiento del negocio demandaba la construcción de arquitecturas de información más ágiles, capaces de facilitar una rápida resolución de incidencias y permitir una monitorización eficiente de los procesos en producción. Todo ello, sin la necesidad de aumentar de manera significativa los recursos humanos en el departamento de IT, planteando así un reto complejo de optimización de recursos y eficiencia operativa en un entorno tecnológicamente avanzado y dinámico.
Para enfrentar el reto, se adoptó una solución en Azure que incluyó la creación de un datalake para centralizar la integración de datos, aprovechando pipelines en Azure Data Factory para la orquestación eficiente de estos procesos.
Se implementaron notificaciones automáticas por correo electrónico al equipo de mantenimiento para una rápida resolución de incidencias. Además, se adoptó un modelo CI/CD para gestionar todos los cambios, permitiendo a la empresa supervisar de cerca el desarrollo, las pruebas y la implementación, facilitando así una gestión ágil y una monitorización sencilla de los procesos sin incrementar el equipo de IT.
La implementación de procesos de Business Intelligence (BI), utilizando Databricks para modelar información sobre un datalake en Azure, transformó la capacidad de la empresa de seguros para desplegar soluciones BI personalizadas. Esta estrategia permitió a la empresa ofrecer servicios altamente adaptados a las necesidades de sus clientes sin incurrir en los costes de escalabilidad asociados con arquitecturas no cloud tradicionales.
Como resultado, se logró una significativa mejora en el rendimiento de las bases de datos operacionales, específicamente Oracle, al trasladar las cargas de trabajo de BI a un entorno cloud independiente, lo cual liberó recursos valiosos y optimizó la eficiencia de los sistemas existentes.
Además, la adopción de esta solución cloud facilitó la adaptación a los rigurosos requisitos de seguridad y regulaciones de protección de datos como el GDPR, aprovechando las avanzadas herramientas de seguridad que ofrece Azure. Entre estas, se incluyó la gestión simplificada de contraseñas y accesos a repositorios remotos seguros (SFTP) mediante el uso de keyvaults de Azure, mejorando la seguridad de la información y la gestión de accesos sin complicar los procesos operativos.
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