Primeiramente, vamos relembrar o conceito de Big Data e introduzir uma pr\u00e1tica bem interessante, o Real Time Big Data. <\/p>\n\n\n\n
N\u00e3o existe uma regra fixa em rela\u00e7\u00e3o a quantidade de dados que precisam ser coletados em uma Estrat\u00e9gia de Big Data.<\/p>\n\n\n\n
Na realidade, empresas de sucesso n\u00e3o s\u00e3o as que coletam o maior volume de dados, mas as que promovem an\u00e1lises mais avan\u00e7adas para os seus neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n
O que normalmente define Big Data \u00e9 a necessidade de novas t\u00e9cnicas e ferramentas para integrar e processar esses dados. <\/p>\n\n\n\n
Nesse sentido, para usar o recurso, voc\u00ea precisa de programas que incluam v\u00e1rias m\u00e1quinas f\u00edsicas e\/ou virtuais trabalhando em conjunto para processar todos os dados em um intervalo de tempo curto.<\/p>\n\n\n\n
Uma defini\u00e7\u00e3o do conceito de Big Data bastante precisa \u00e9 fornecida pela Gartner<\/a>, confira:<\/p>\n\n\n\n \u201cUm grande volume de informa\u00e7\u00f5es, alta velocidade e\/ou ativos de informa\u00e7\u00f5es de alta variedade que exigem formas inovadoras e econ\u00f4micas de processamento que permitam uma melhor percep\u00e7\u00e3o, tomada de decis\u00f5es e automa\u00e7\u00e3o de processos\u201d.<\/p>\n\n\n\n O que as empresas mais inovadoras t\u00eam utilizado para lidar com esses volumes exponenciais de dados \u00e9 o Real Time Big Data. <\/p>\n\n\n\n Esse conceito refere-se a uma forma de an\u00e1lise de Big Data, centrada em dados produzidos, consumidos e armazenados a todo instante em um ambiente ativo. <\/p>\n\n\n\n Os dados de an\u00e1lise s\u00e3o entregues ao administrador, geralmente, por meio de um dashboard de software anal\u00edtico, para que os indicadores sejam visualizados, monitorados e analisados in real time. <\/p>\n\n\n\n Em um mundo onde as transa\u00e7\u00f5es e os documentos s\u00e3o gravados digitalmente, evid\u00eancias est\u00e3o dispon\u00edveis para auxiliar os investigadores \u2014 entre eles os cientistas de dados \u2014 na batalha contra esquemas fraudulentos.<\/p>\n\n\n\n A quest\u00e3o mais dif\u00edcil \u00e9: como encontrar rapidamente essas evid\u00eancias?<\/p>\n\n\n\n \u00c9 a\u00ed que uma arquitetura integrada de Big Data surge como uma abordagem bastante vi\u00e1vel! <\/p>\n\n\n\n A seguir, veja um exemplo de como ela pode ser empregada para esse prop\u00f3sito em quatro passos:<\/p>\n\n\n\n Em suma, a estrat\u00e9gia de Big Data permite que o esfor\u00e7o na detec\u00e7\u00e3o de fraudes das seguradoras seja mais escalon\u00e1vel, mais r\u00e1pido e mais preciso.<\/p>\n\n\n\n Como o sistema processa e analisa cada registro de dados dispon\u00edvel, ele tamb\u00e9m d\u00e1 aos pesquisadores mais certezas em suas descobertas.<\/p>\n\n\n\n Reunir, armazenar, estruturar e cruzar informa\u00e7\u00f5es \u00e9 o caminho para detectar fraudes com efici\u00eancia. <\/p>\n\n\n\n A an\u00e1lise do comportamento da fraude \u00e9 crucial para a defini\u00e7\u00e3o de um indicador de propens\u00e3o, que funcione como um alerta de irregularidade para interromper o processo de pagamento e aprofundar a an\u00e1lise do sinistro.<\/p>\n\n\n\n Como se trata de um ciclo cont\u00ednuo, as a\u00e7\u00f5es devem ser constantes, organizadas e acompanhadas de perto. <\/p>\n\n\n\n Abaixo, listamos o passo a passo para a cria\u00e7\u00e3o do ciclo de preven\u00e7\u00e3o a fraudes. <\/p>\n\n\n\n Para identificar o padr\u00e3o de comportamento que gera a fraude, \u00e9 necess\u00e1rio processar um conjunto de dados robusto \u2013 \u00e0s vezes estruturado, muitas vezes n\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n A partir do Data Science, \u00e9 poss\u00edvel fazer a identifica\u00e7\u00e3o dos comportamentos propensos \u00e0 fraude. Ap\u00f3s o processamento, esse mar de dados \u00e9 todo organizado para a visualiza\u00e7\u00e3o e compreens\u00e3o, dando vida a conjuntos de informa\u00e7\u00f5es visualizados em dashboards.<\/p>\n\n\n\n Esse \u00e9 o momento de descobrir se existem fraudes sendo cometidas e entender o caminho perseguido pelos golpistas, bem como suas estrat\u00e9gias.<\/p>\n\n\n\n Aqui ocorre a organiza\u00e7\u00e3o e visualiza\u00e7\u00e3o em dashboards somente das informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias para os processos de combate \u00e0 fraude.<\/p>\n\n\n\n Dessa forma, os sistemas fazem a leitura dessas m\u00e9tricas e, ao encontrar o padr\u00e3o definido pelo indicador, realiza an\u00e1lise mais acurada em busca de irregularidades que comprovem a fraude.<\/p>\n\n\n\n A palavra de ordem nesta etapa \u00e9 an\u00e1lise.<\/p>\n\n\n\n A terceira etapa do ciclo de preven\u00e7\u00e3o \u00e0 fraude entra em a\u00e7\u00e3o quando as medidas adotadas anteriormente n\u00e3o foram suficientes para evitar os ataques fraudulentos.<\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m de fazer a revis\u00e3o das t\u00e9cnicas de seguran\u00e7a aplicadas para evitar a reincid\u00eancia de casos, nesta fase \u00e9 importante revisar todo o processo preventivo, acumular aprendizados e refor\u00e7ar a necessidade de pol\u00edticas de combate \u00e0 fraudes nas institui\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Em linhas gerais, aqui est\u00e3o os passos iniciais que s\u00e3o dados para colocar uma estrat\u00e9gia de Big Data em pr\u00e1tica. <\/p>\n\n\n\n Uma estrat\u00e9gia de Big Data requer planejamento e orquestra\u00e7\u00e3o sofisticada, porque interrompe e introduz novos hardwares, softwares, recursos e conjuntos de dados. <\/p>\n\n\n\n Ou seja, ela envolver\u00e1 uma s\u00e9rie de ferramentas e t\u00e9cnicas nunca experimentadas pela seguradora e, possivelmente, pela sua equipe de TI. E reunir\u00e1 conjuntos de dados nunca antes integrados. <\/p>\n\n\n\n Novas pol\u00edticas, procedimentos e treinamentos precisam ser cuidadosamente planejados. <\/p>\n\n\n\n As solu\u00e7\u00f5es de Big Data incluem dados de Data Warehouse, dados brutos de transa\u00e7\u00e3o e dados de log n\u00e3o estruturados. <\/p>\n\n\n\n Uma solu\u00e7\u00e3o financeira de Big Data pode ter dados de negocia\u00e7\u00e3o, de mercado, de posi\u00e7\u00e3o, feeds de not\u00edcias, dados de refer\u00eancia do cliente, web logs e logs do sistema.<\/p>\n\n\n\n Processos repet\u00edveis devem ser estabelecidos para o consumo de cada fonte de dados. As t\u00e9cnicas herdadas do Data Warehousing tradicional, como captura de dados alterados, processamento de micro-lotes e fluxo de dados em tempo real ainda se aplicam. <\/p>\n\n\n\n A mudan\u00e7a para o Big Data introduz um novo papel na seguradora: o cientista de dados. Essa fun\u00e7\u00e3o requer profundo conhecimento em matem\u00e1tica avan\u00e7ada, engenharia de sistemas, engenharia de dados e expertise em neg\u00f3cios. <\/p>\n\n\n\n Na pr\u00e1tica, \u00e9 comum utilizar uma equipe de ci\u00eancia de dados (Data Science), em que estat\u00edsticos, tecn\u00f3logos e especialistas em assuntos de neg\u00f3cios resolvem problemas coletivamente.<\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m disso, toda estrat\u00e9gia de Big Data deve incluir monitoramento e manuten\u00e7\u00e3o cont\u00ednuos da solu\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica. \u00c0 medida que o volume de dados e os requisitos anal\u00edticos aumentam, a configura\u00e7\u00e3o da solu\u00e7\u00e3o deve evoluir e crescer. <\/p>\n\n\n\n O sistema distribu\u00eddo precisar\u00e1 ter os n\u00f3s adicionados, os dados redistribu\u00eddos\/balanceados, a replica\u00e7\u00e3o ajustada e a configura\u00e7\u00e3o de todos esses itens continuamente aperfei\u00e7oados para um \u00f3timo desempenho.<\/p>\n\n\n\n Antes de lan\u00e7ar um projeto de Big Data, \u00e9 preciso realizar um teste de prontid\u00e3o estrat\u00e9gica para avaliar a ado\u00e7\u00e3o do novo paradigma. <\/p>\n\n\n\n Os analistas de neg\u00f3cios precisar\u00e3o ser treinados novamente. O objetivo de migrar para uma plataforma de Big Data pode incluir a mudan\u00e7a de uma an\u00e1lise reativa (nosso projeto funcionou?) para uma proativa (qual deve ser o pr\u00f3ximo passo neste projeto?). <\/p>\n\n\n\n Ap\u00f3s implementar um ecossistema Big Data \u00e9 poss\u00edvel fechar o loop e alimentar os resultados da an\u00e1lise no mecanismo que cria a experi\u00eancia do cliente: marketing, for\u00e7a de vendas, desenvolvimento de produto e servi\u00e7o. <\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m disso, a m\u00e1quina de Big Data pode consumir recomenda\u00e7\u00f5es fornecidas como resultado de sua an\u00e1lise correlacionada aos novos padr\u00f5es de comportamento do cliente e quantificar sua efic\u00e1cia.<\/p>\n\n\n\n Lembre-se: qualquer nova iniciativa deve estar inserida em uma estrat\u00e9gia bem planejada de Big Data. Uma ferramenta, uma linguagem ou uma plataforma sozinha n\u00e3o traz uma solu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Por fim, \u00e9 importante saber que n\u00e3o existe uma receita pronta para colocar a estrat\u00e9gia de Big Data em pr\u00e1tica. Cada neg\u00f3cio vai desenhar a sua, levando em conta seu segmento de atua\u00e7\u00e3o e as suas pr\u00f3prias particularidades.<\/p>\n\n\n\n Assim, um passo inicial bastante importante \u00e9 contratar uma consultoria especializada.<\/p>\n\n\n\n Esse fornecedor, juntamente com o time interno de TI da seguradora, vai fazer um levantamento das necessidades e das oportunidades reais e, a partir disso, tra\u00e7ar a melhor estrat\u00e9gia.<\/p>\n\n\n\n E o Design Thinking \u00e9 uma solu\u00e7\u00e3o bastante interessante para se aprofundar no neg\u00f3cio e pensar em uma estrat\u00e9gia que apresente resultados reais.<\/p>\n\n\n\n A MJV pode te ajudar nesse processo. Fale conosco clicando aqui<\/a> e saiba como colocar a estrat\u00e9gia de big data em pr\u00e1tica para combater fraudes na sua empresa.\u00a0<\/p>\n\n\n\n E se voc\u00ea quiser se aprofundar em ferramentas e abordagens para melhorar a experi\u00eancia do segurado<\/a><\/strong>, acesse nosso guia pr\u00e1tico!<\/p>\n\n\n\nComo o Big Data ajuda a combater fraudes em seguradoras? <\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Ciclo de preven\u00e7\u00e3o \u00e0 fraude<\/strong><\/h2>\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/Security-On.gif\")
<\/figure><\/div>\n\n\n5 passos para come\u00e7ar sua estrat\u00e9gia de Big Data<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
1. Planejamento<\/h3>\n\n\n\n
2. Integra\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n
3. Otimiza\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n
4. Alavancagem<\/h3>\n\n\n\n
5. Fechamento do loop<\/h3>\n\n\n\n
Design Thinking + Big Data <\/strong><\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/BLOG-CTA-1-2.jpg\")
<\/a><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Saiba como usar uma estrat\u00e9gia de big data para driblar um dos maiores desafios das seguradoras: a detec\u00e7\u00e3o e preven\u00e7\u00e3o de fraudes.\n","protected":false},"author":6,"featured_media":36087,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[156,142],"tags":[],"class_list":["post-9323","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data-analytics","category-inovacao-em-seguros"],"acf":[],"yoast_head":"\n