保险行业正在经历一场深刻的变革。消费者期望获得更便捷、更精准的保险服务，同时，监管政策的更新、市场竞争的加剧以及互联网媒体等平台的崛起，都在推动着保险行业不断创新和适应新的市场环境。这场变动不仅是技术层面的更新，更是对保险行业经营理念、服务模式和运营策略的全面重塑。
01
构建数据分析组织
应对行业数据应用难题
1 线上线下渠道分销体系
随着80、90后步入社会，成为保险行业主要消费群体之一。年轻的消费人群倾向于在线购买保险，对传统营销方式缺乏兴趣。互联网媒体、社交等平台日益成熟，过去由地域、行业等隔阂带来的信息差不复存在，保险产品在用户面前赤裸着被挑选，不得不降低收益期待。与此同时，当下新能源车企和互联网保险公司也正通过数据优势，快速建立起自己的用户群体，不断冲击原有的保险市场。
面对这样的市场环境和相应政策的要求，诸多保险企业都在进行数字化转型，包括经营观念、销售方式、运营方式、决策方式等等，都需要更多数据分析能力支撑企业的敏捷决策，实现从客户到用户的转变。
2 数据应用现状：取数用数繁琐效率低下
保险企业数字化转型关键之一在于企业内部数据应用的成功与否。目前，诸多企业内部数据应用仍面临一个直接痛点：企业获取数据的流程繁琐且效率低下。
以分支机构一线为例，想要获取实时投资回报或精准营销名单，需经历一连串的请求和确认环节。首先，需求提交至总部业务部门，然后转至科技团队的数据管理部门和数据应用部门。如果数据工程师无法直接提供所需数据，还需向底层数据仓库团队提出需求，以便将数据整合至数据集市。之后，数据分析师将数据上架为应用产品，最终才能传递至业务方并下发至各层级。
这一冗长的流程占用了大量空间，沟通成本极高，最终导致业务团队、科技团队双方都不满意。业务团队获取数据慢，无法跟上营销活动节奏，影响企业经营；科技团队可能仅有十几人，却要处理数千个报表需求，工作任务繁重。
3 构建0距离的数据分析组织
要解决企业在数据获取和应用上的困境，波士顿咨询公司曾提出相关建议，核心在于建设数据分析组织，将数据应用的起点从IT部门的底层向上推至业务部门，甚至一线业务人员，以实现数据的高效利用，满足业务需求。
具体来说，通过建立更紧密的协作机制，将数据接口向前推进，实现从IT到业务的无缝对接，让科技团队与业务人员之间的数据交接需要更直接和高效。其次提升全员数据素养提升，让更多成员具备数据处理能力，从根本减轻数据需求压力。
但企业要培养全员的数据能力，往往带来极高成本。对此，观远数据总结了”三板斧“策略，以更平衡的解决方案，提高企业成员的数据理解和应用能力：
• 现代化BI工具：通过易于使用的BI工具，使业务人员能够自主地访问和分析数据，提高数据应用效率，简化取数用数全流程。
• 行业解决方案：采用行业先进解决方案，以适应特定业务场景的需求，驱动业务的数字化决策与效率提升。
• 数据文化建设：通过方法论的指导，建立数据文化，鼓励数据应用，打造数据驱动型组织。
以下详细拆解”三板斧“，助力企业有效地发挥数据的价值，指导业务决策，同时降低实现过程中的复杂性和成本，最终实现数据生产者10倍成长，赋能100倍的数据消费者。
02
三板斧之「现代化BI」、
「行业解决方案」、「数据文化」
1 极致易用性的现代化BI
观远数据现代化BI包含一套全面的数据分析和可视化解决方案，其核心功能可以分为四大部分：
• 数据接入与准备：包括数据采集、智能ETL、数据管理等，确保数据的质量和安全，为分析打下坚实基础。
• 数据分析：提供多维分析、自助分析、增强分析等工具，支持用户从不同角度深入挖掘数据价值。
• 数据消费：通过可视化图表、交互式看板、数据大屏等工具，将分析结果以直观的方式呈现，便于用户理解和决策。
• 企业级底座：涵盖云原生架构、数据安全、智能云巡检等，确保系统的高性能、稳定性和安全性，同时支持企业级应用的扩展和维护。
此外，观远BI产品特别注重全栈信创支持，全面支持自主可控和安全合规的技术架构，确保企业数据的安全性和可控性，满足国家对信息技术产品安全的要求。
现代化BI不仅仅停留在技术层面，更在于在于其易用性。一个操作复杂、难以上手的系统，无论功能多么强大，都可能被用户所忽视。观远BI提供了易学易用的极低使用门槛，全拖拉拽式操作、0代码数据开发、低门槛掌握数据可视化、自主构建数据应用门户。仅需基础培训，用户即可自主完成80%的数据分析工作，解决传统BI“入门即放弃”的难题。
