En un vistazo
Datos de calidad enriquecidos gracias a la migración del sistema ECM
Nuevo potencial en el uso de la base de datos
Tecnología de vanguardia para afrontar los retos del tratamiento de datos
El reto
Risk Intelligence es líder mundial en evaluación y planificación de riesgos, especializada en el análisis de amenazas en el mar, en puerto y en tierra, con un sistema global de alerta de riesgos y un equipo de vigilancia 24 horas. Risk Intelligence tiene su sede en Dinamarca y opera en siete países. La empresa ofrece su inteligencia a través de una plataforma digital, el Risk Intelligence System (MaRisk, PortRisk y LandRisk) o el Sistema de Inteligencia de Riesgos, que presenta una visión global completa de los riesgos del entorno en tiempo real para las zonas marítima, portuaria y terrestre.
Risk Intelligence ha implantado varias soluciones SaaS, como Salesforce, Microsoft Dynamics, AdminControl y Computershare. La empresa conserva una gran cantidad de “datos residuales”: sobre tipos de amenazas, conflictos, proyectos de clientes, datos corporativos históricos, zonas geográficas y mucho más. Esta información es crucial para los analistas a la hora de elaborar evaluaciones de riesgos. Gran parte de su información se almacenaba en una solución Atlassian Confluence, donde cada vez resultaba más difícil encontrar la información, además de presentar algunos problemas de inestabilidad.
Además, la empresa maneja y analiza a diario enormes cantidades de datos de texto completo procedentes de distintas fuentes, donde el análisis de alta calidad y el tiempo de respuesta son esenciales para seguir siendo los mejores de su clase en la entrega de análisis de riesgos relevantes y oportunos a los clientes en el Sistema de Inteligencia de Riesgos.
La solución
La solución para esta transformación se produjo en dos fases. En primer lugar, la modernización de la estructura y el acceso a los “datos residuales” mediante un nuevo modelo de metadatos y la migración de datos de Confluence a archivos M para romper los silos de datos, y la estructuración de los datos para compartirlos y recuperarlos de forma eficiente.
Tras garantizar la base de conocimientos para los analistas del cliente, pasamos a una fase de ideación para identificar nuevas ideas de optimización e innovación. Las ideas se convirtieron en parte de una cartera de productos, todos ellos destinados a optimizar e innovar la Inteligencia de Riesgos a través de nuevas soluciones tecnológicas como la IA, el aprendizaje automático, RPA, etc.
El primer producto implementó una importante optimización de los procesos de tratamiento de datos en una canalización de datos habilitada para IA, lo que permitió a los analistas procesar más información, más rápidamente y con mayor calidad.