重要的是，每个域都有明确的职责来有效地处理数据并确保明确的数据所有权。
目前哪些团队或部门负责管理和维护各个业务领域的数据？
每个领域的数据质量、数据管理和数据分析是否有明确的职责？
自治数据团队——确保独立的数据管理
在保险公司，可以设立一个自治的数据团队来分析保险风险。该团队负责数据采集、准备和分析，并开发风险评估模型。这改进了保险风险分析，并为合理的费率设计和风险管理奠定了基础。
另一个例子是保险公司的客户行为自主数据团队。该团队收集并分析有关客户互动、购买行为和偏好的数据。这使得保险公司能够创建个性化报价，更好地了解客户需求并提高客户满意度。
每个领域应由自己的自治团队进行管理，以确保独立数据管理所需的专业知识和决策权限。
核心问题（摘自 adesso 调查问卷）：
负责数据管理的领域是否已经建立了自治数据团队？
这些团队是否拥有独立执行数据相关任务所需的专业知识和决策权？
技术独立性——适合每个领域的技术
在保险公司中，可以为基于物联网的索赔管理定义 购买减肥信息 数据域。该领域独立于技术，允许集成来自各种物联网设备（例如车辆或智能家居系统中的传感器）的数据。这使得有效的索赔管理能够使用实时数据并支持主动预防损失。例如，另一个领域可能专注于基于云的数据分析和存储。
每个领域都应该可以自由选择适合其特定需求的技术。域的设计应考虑技术独立性并允许使用不同的技术。
核心问题（摘自 adesso 调查问卷）：
目前数据管理和分析领域使用了哪些技术和工具？
是否存在可能使技术独立性的引入复杂化的技术依赖性？
明确定义的接口和 API – 实现数据交换
其中一个领域可以专注于保险索赔管理。有关索赔、保险单和索赔处理的数据均记录于此。通过明确定义的接口和 API，这些数据可以与车间或评估师等外部合作伙伴共享，以优化索赔处理流程并确保顺利协作。
需要清晰的接口和 API 来实现域之间的数据交换。域的设计应确保接口定义明确且可互操作。
核心问题（摘自 adesso 调查问卷）：
目前业务域之间的数据如何交换？
是否定义了清晰的接口和 API，以促进数据交换并实现域之间的互操作性？
在引入数据网格方法之前制定全公司范围的数据策略
可以根据组织和程序方面以及考虑功能和技术方面来定制数据域。数据域之间的接口起着特别重要的作用。
在保险公司引入数据网格方法时，建议采用分步方法。首先，现有的基于部门的数据孤岛可以迁移到现代数据平台，例如通过实施 Lakehouse 方法。然后，将功能域团队添加到现有域中，以分散数据所有权和使用权。根据预期用例优化和扩展域之间的接口至关重要。数据目录可以作为一个中心工具，促进领域内数据产品和信息的可查找性和可用性，并使所有用户都可以访问它们。
然而，数据网格方法的决策应基于有充分依据的跨公司数据策略。全面数据策略形式的坚实基础对于确保数据网格方法能够成功实施和使用至关重要。它可以与业务目标、数据质量标准的定义、职责的定义以及适当的治理机制的建立保持明确的一致。
您可以在我们之前发布的博客文章中找到来自 adesso 世界的更多令人兴奋的主题。
同样有趣的是：
数据驱动的保险——今天为明天的数据驱动公司奠定基础
ChatGPT 会对代理人和职员造成致命打击吗？