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Competente con amplia experiencia en el sector asegurador, especializado en análisis y modelado funcional del dato dentro de los ramos de vida y no vida. Su principal fortaleza es la comprensión detallada de las relaciones entre los datos de una póliza, sus coberturas, asegurados, riesgos, siniestros, primas y reservas, permitiendo identificar los elementos críticos del modelo de información y cómo estos se conectan entre sí en los diferentes sistemas del cliente.
Este perfil combina la visión funcional del negocio asegurador con la capacidad técnica necesaria para analizar, depurar y unificar la información dispersa en múltiples sistemas, con el objetivo de construir una Master de Seguros como fuente única, consistente y trazable del dato corporativo.
Responsabilidades principales
- Analizar el modelo de datos actual (AS-IS) en los sistemas de seguros del cliente (emisión, siniestros, contabilidad técnica, reaseguros, etc.).
- Identificar las entidades clave y sus relaciones: pólizas, asegurados, coberturas, riesgos, siniestros, reaseguros, pagos, reservas, primas, intermediarios, etc.
- Comprender el significado funcional de cada dato, su origen y cómo impacta en los procesos técnicos y financieros del negocio asegurador.
- Detectar inconsistencias, duplicidades o divergencias entre sistemas que afecten la integridad del dato.
- Ayudar en definir la estructura unificada de datos (TO-BE) para la creación de una Master de Seguros, garantizando coherencia y unicidad de la información.
- Establecer reglas de correspondencia, consolidación y de duplicación entre sistemas fuente.
- Colaborar con equipos de arquitectura y gobierno del dato para asegurar alineación técnica y semántica entre dominios (vida, no vida, reaseguro).
Conocimientos y competencias
- Conocimiento profundo del negocio asegurador, especialmente en vida y no vida: pólizas, coberturas, riesgos, siniestros, reservas, primas, comisiones, reaseguros, etc.
- Experiencia en análisis funcional del dato y modelado lógico de información aseguradora.
- Capacidad para mapear y relacionar datos entre distintos sistemas (core de emisión, siniestros, contabilidad técnica, reaseguro, etc.).
- Conocimientos técnicos de bases de datos relacionales, SQL y arquitecturas de integración de datos.
- Familiaridad con estándares del sector: ACORD, IFRS17, Solvencia II.
- Herramienta de modelado: erwin, data architect, data modeler, ...
- Habilidad para documentar modelos, glosarios, mappings y reglas de transformación.
- Enfoque analítico, estructurado y orientado a la calidad del dato.
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