Cómo Hedvig Escaló el Análisis de Autoservicio y Mantuvo la Liquidación de Siniestros en 2 Minutos con Google Looker

Hedvig es una compañía de tecnología aseguradora sueca construida para clientes con conocimientos tecnológicos, que ofrece una experiencia mobile-first definida por su liquidación de siniestros en 2 minutos — desde la presentación hasta el pago. Esa promesa operativa exige más que velocidad en el producto; requiere que todos los equipos de la empresa lean los mismos datos. A medida que Hedvig creció de startup a aseguradora en expansión, las definiciones inconsistentes de métricas se convirtieron en un riesgo estructural. Los equipos de marketing, suscripción y pricing trabajaban con vistas de datos fragmentadas, y el mismo evento de negocio — una venta, un siniestro, una renovación — significaba cosas distintas según quién lo reportara. En seguros, ese tipo de ambigüedad no solo resulta ineficiente; es un riesgo de cumplimiento actuarial.

El equipo de datos se convirtió en un cuello de botella. Las solicitudes de informes ad hoc consumían el tiempo de los científicos de datos que deberían haber estado construyendo modelos de pricing y herramientas de riesgo. El equipo necesitaba una forma de dar a los usuarios de negocio acceso fiable y de autoservicio a métricas de confianza sin convertirse en un servicio de soporte permanente para solicitudes de paneles.

Hedvig desplegó Google Looker como capa semántica, respaldada por BigQuery como almacén de datos y dbt para las transformaciones. La combinación creó una definición única y gobernada para cada métrica clave de la organización. Los equipos de negocio en siniestros, suscripción y ventas podían ahora construir sus propios paneles usando la interfaz de Looker, con la certeza de que sus números coincidían con los de cualquier otro departamento. Las plantillas Liquid de LookML de Looker habilitaron una capacidad sofisticada: el mismo panel podía cambiar dinámicamente entre datos operativos en tiempo real e instantáneas históricas congeladas, ofreciendo a actuarios y gestores de negocio las vistas precisas que necesitaban sin mantener informes duplicados. La integración CI/CD en Looker detectaba errores de modelado antes de llegar a producción.

El impacto fue medible tanto a nivel de equipo como de negocio. El equipo de datos pasó de la generación de informes reactiva al desarrollo proactivo de modelos — específicamente modelos de pricing predictivo que apoyan directamente la precisión de suscripción de Hedvig. Se evitó la ampliación de plantilla que de otro modo habría sido necesaria para absorber la demanda de informes. La liquidación de siniestros en 2 minutos se mantuvo intacta, respaldada ahora por acceso instantáneo a datos operativos fiables en lugar de informes compilados manualmente.

Hedvig está ahora refactorizando sus modelos de datos para un futuro impulsado por IA, haciéndolos más autoexplicativos y accesibles a agentes de lenguaje. La capa semántica construida sobre Looker está posicionada como la base para el análisis conversacional — permitiendo consultas en lenguaje natural sobre rentabilidad y rendimiento operativo a empleados no técnicos. La misma infraestructura que eliminó los silos de datos en 2024 está siendo preparada para la próxima generación de operaciones aseguradoras aumentadas con IA.