Quince sistemas.
Quinientas entidades unificadas.
Qatar Insurance Company — la aseguradora más grande de la región MENA, operando en 15+ países con primas anuales superiores a USD 5 000 M — vivía sobre Oracle 10g (versión de 2009) más de 15 sistemas operativos heredados. Los informes regulatorios tardaban 2 semanas. Migramos a una plataforma analítica moderna sin big-bang, con un modelo canónico de 500+ entidades, deduplicación que eliminó 30% de clientes duplicados, streaming Kafka con <100 ms de latencia, y bilingüismo nativo AR/EN.
El caso, en cuatro frases.
Para los que llegaron desde LinkedIn y solo tienen 30 segundos. Si quieres profundidad, sigue scrolleando.
Oracle de 2009 con 15 sistemas hablando lenguas distintas.
Algunos datos en árabe (clientes de Qatar, EAU, Arabia Saudita), otros en inglés. 15 esquemas operativos, cero modelo común. Informes regulatorios tardaban 2 semanas.
Migramos sin big-bang, en etapas con plan de reversión.
Cada migración de fuente venía con validación, periodo de coexistencia y rollback. 6 meses, 0 incidentes de producción.
Modelo canónico de 500+ entidades. Bilingüe AR/EN nativo.
Cliente, póliza, siniestro, intermediario — cada concepto definido una sola vez, en árabe y en inglés. Y deduplicación que eliminó 30% de clientes fantasmas.
Kafka streaming + < 100 ms · informes en 2 horas · 0 vendor lock-in.
El equipo de fraude detecta patrones en tiempo real. El de cotización propone primas instantáneas. El de regulación entrega en horas.
Qatar Insurance Company (QIC) llegó con un problema medible.
- 01
Oracle 10g sin soporte oficial
Versión de 2009 con soporte extendido vencido. Cada parche de seguridad requería contratar consultoría externa. Riesgo regulatorio + costo creciente.
legacy crítico - 02
Datos en 2 idiomas, modelos distintos
Algunos campos en árabe (right-to-left), otros en inglés. Mismo concepto («póliza vigente»), 2 representaciones. Reportes mezclaban ambos sin normalizar.
2 idiomas · 1 verdad? - 03
15 sistemas, ninguno hablaba con otro
Cada país adquirió su sistema según mercado local: Qatar uno, Emiratos otro, Egipto otro. Reconciliación entre ellos: 2 semanas.
15 esquemas - 04
30% clientes duplicados, sin saberlo
El mismo cliente corporativo aparecía registrado en 3-5 sistemas con grafías distintas (`Acme LLC` vs `Acme LLC.` vs `Acme limited`). Auditoría reveló 30% de duplicados.
30% fantasmas - 05
Fraude detectado en lotes mensuales
El proceso de fraude corría una vez al mes. Patrones evidentes (mismo número telefónico para 14 pólizas) salían a la luz 25 días tarde.
25 d post-mortem - 06
Cotizaciones lentas, no competitivas
Cliente nuevo pedía cotización; el sistema calculaba con datos batch de la noche anterior. Competencia respondía en segundos, QIC en minutos.
batch · no competitivo - 07
Compliance regional manual
Cada país tiene normativas distintas. El equipo legal compilaba reportes manualmente para cada uno, en su idioma respectivo.
manual · 15 países
Lo que construimos.
No reemplazamos lo que ya funcionaba. Construimos capas finas que comunicaron sistemas ciegos entre sí.
BI regional · dashboards en idioma local
Mismo modelo de datos, presentación localizada. Qatar y EAU ven dashboards en árabe (RTL). Sucursal global en inglés. Ambos calculan sobre la misma definición de «póliza activa».
Fraud alerts en tiempo real
Reglas declarativas + ML clasifican cada póliza/siniestro en tiempo real. Las 14 pólizas con el mismo teléfono se bloquean automáticamente.
Instant quoting
El cliente selecciona modelo de auto + año + zona, y recibe prima estimada en 800 ms. Mismo modelo de riesgo, calculado en streaming.
Regulatory auto-report
Una sola fuente, 15 normativas distintas. El sistema genera el informe en el formato nativo de cada regulador (PDF + XML + sello) y entrega en 2 horas.
Stack y capas.
stack: Kafka · ClickHouse · Spark Streaming · dbt Core · Delta Lake · Airflow · Tableau · Debezium
Ingesta
Procesamiento
Almacenamiento
Superficies
Los números.
Medidos por el equipo del cliente, no por nosotros. Comparativa: baseline previo al go-live.
«Pasamos de explicar el retraso al regulador a explicarle cómo lo hicimos.»
Lo que aprendimos — y aplicamos en el siguiente caso.
Bilingüismo no es i18n cosmético.
RTL no es solo «voltear el layout». Significa que `customer.name_ar` y `customer.name_en` viven como variantes del mismo concepto en el modelo canónico, no como traducciones a posteriori. Esto cambia el esquema, no la UI.
Migración sin big-bang es 3× más lenta pero 100× más segura.
Cada fuente migrada vivió en paralelo durante 4 – 8 semanas antes del corte. El proyecto tomó 6 meses; un big-bang habría tomado 3 — y arriesgado USD 5 000 M en primas. No vale la pena.
Deduplicación revela cosas que nadie quería ver.
Encontramos no solo 30% de clientes duplicados, sino patrones de cuentas creadas el mismo día por el mismo agente. El proyecto técnico se volvió también un proyecto compliance. Hay que estar preparado para esa conversación con el board.
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