Na busca por uma única fonte da verdade, as seguradoras frequentemente forçam os dados a entrar em uma única camada, altamente tratada e organizada — mas fazem escolhas que nem sempre são visíveis ou aceitáveis para todos os consumidores.
Toda seguradora deseja contar com uma única fonte confiável da verdade para impulsionar análises, operações e inteligência artificial. A resposta mais comum é construir pipelines sofisticados — muitas vezes baseados em uma arquitetura medallion — para limpar, padronizar e enriquecer os dados. A qualidade e a usabilidade melhoram. No entanto, algo inesperado acontece: quanto mais manipulamos os dados, mais a confiança se desgasta. Os principais consumidores começam a solicitar as fontes originais. Eles querem diferentes níveis de granularidade, diferentes visões ou a possibilidade de aplicar regras de negócio. A rastreabilidade torna-se mais importante do que a curadoria.
Essa falta de confiança desacelera diretamente a adoção. Quando as pessoas não acreditam plenamente na camada curada, elas a contornam. A fonte única da verdade, que exigiu tanto esforço para ser criada, acaba sendo pouco utilizada.
Por que a tensão é especialmente acentuada nos seguros
Os dados de seguros são naturalmente complexos: diferentes sistemas, níveis de granularidade, regras de vigência e significados de negócio distintos para um mesmo conceito. Quando forçamos tudo a entrar em uma única camada gold organizada, fazemos escolhas que nem sempre são visíveis ou aceitáveis para todos os consumidores. Atuários, equipes de sinistros e subscritores frequentemente precisam restaurar o estado original dos dados. O ceticismo deles é racional.
Uma solução única não atende a todos
Diferentes casos de uso exigem diferentes tipos e níveis de enriquecimento e de modelagem. Um dashboard para as operações de sinistros requer um tratamento diferente do aplicado a um modelo atuarial ou a um conjunto de dados para uma funcionalidade de inteligência artificial. Tratar todos os dados da mesma forma, em uma única camada curada, gera atritos. O que é altamente útil para um grupo pode parecer restritivo ou opaco para outro.
Uma abordagem pragmática
Em vez de buscar uma tabela universal, é melhor construir bases de dados compartilhadas, processos consistentes e metadados abrangentes. Em seguida, devem ser entregues os produtos de dados adequados a cada finalidade.
As bases compartilhadas e os metadados oferecem a todos uma base comum, bem governada, com uma linhagem clara. Os produtos de dados organizam as informações em um formato pronto para os consumidores: o nível de granularidade adequado, o enriquecimento correto, as garantias de qualidade apropriadas e uma proveniência transparente para cada caso de uso importante. Padrões como o Data Vault ajudam ao conectar os dados desde o início e postergar a harmonização mais intensa das regras de negócio, preservando o histórico original para aqueles que precisam dele.
Quando os consumidores conseguem ver exatamente como os dados foram estruturados e, ao mesmo tempo, recebem um produto adaptado às suas necessidades, a confiança aumenta — e a adoção também. O verdadeiro objetivo é ter uma base confiável capaz de sustentar múltiplas visões legítimas e bem documentadas da verdade. É assim que a gestão de dados deixa de ser um exercício técnico e se transforma em algo que a empresa realmente utiliza.
Escrito por Anil Venugopal, diretor de tecnologia da PremiumIQ.
