El caso de Clínicum: Cómo la analítica redefinió la gestión

Acompañamos a Clínicum en su transformación analítica, automatizando procesos clave, integrando fuentes dispersas y construyendo una plataforma única de datos que hoy guía sus decisiones estratégicas. Un antes y después en cómo operan, analizan y crecen.

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El reto: Fragmentación y tiempo perdido 

Clínicum es una compañía de seguros médicos, que inicia operaciones en 1949 con un compromiso claro: “hacer llegar la medicina privada de calidad a toda la población”. Sin embargo, como muchas organizaciones en crecimiento, se enfrentaba a un desafío creciente: el volumen de datos superaba su capacidad para analizarlos y accionarlos. 

Cada área –comercial, operativa, clínica, financiera– trabajaba con sus propios archivos, métricas y reportes manuales. El equipo directivo invertía horas preparando comités con información extraída en Excel. Había muchas decisiones que tomar rápidamente y tomarlas en base a la intuición no era una opción. 

Sospechas como “dependemos mucho de los clientes extranjeros”, “nuestros clientes suelen darse de baja a los 13 meses” y “hay ciertos sectores que no son rentables”, tomaban mucho tiempo de validar. El principal dolor en la compañía era: dedicar tantas horas a gestionar datos y generar informes/responder preguntas sobre sus datos. 

Clínicum no buscaba solo dashboards bonitos: quería entender su negocio en profundidad, tomar mejores decisiones y ahorrar tiempo. Ahí entró Prenomics. 

"Teníamos muchísima información, pero cada reunión era una lucha por entenderla. No sabíamos si lo que veíamos era lo más actualizado o simplemente lo más accesible. Nos costaba conectar los datos con decisiones reales."

Daniel Moreno - Dirección TIC & SEA de Clínicum

Nuestro diagnóstico: Más que datos, una nueva forma de pensar el negocio 

Desde Prenomics no llegamos con soluciones prefabricadas. Escuchamos, mapeamos necesidades reales y priorizamos oportunidades con impacto directo. 

Rápidamente identificamos que el verdadero problema no era técnico, sino estructural ya que había un exceso de esfuerzo manual para preparar reportes, y muy poco tiempo para analizarlos. 

Vimos una oportunidad clara: transformar la forma en que Clínicum entendía y gobernaba sus datos. No solo automatizar, sino empoderar a sus equipos para responder preguntas clave con un clic. Nuestro rol fue claro: actuar como traductores entre negocio y tecnología, proponiendo una arquitectura moderna, escalable y cercana a su cultura. 

Qué hicimos: De Excel a una solución de Business Intelligence unificada 

El proyecto se dividió en fases iterativas, adaptadas a la complejidad de cada área: 

a. Comercial 

Creamos paneles para analizar ventas por canal (agentes, corredores, venta directa), y entender cómo evolucionaba la cartera a lo largo del tiempo. Se incluyó una auditoría del churn vinculado a los incentivos comerciales y mejorar la calidad de las altas. 

También habilitamos un módulo de comparación entre presupuesto y ventas reales, permitiendo ajustar proyecciones comerciales de forma dinámica. 

b. Dirección General / Negocio 

Diseñamos tableros para presentaciones ejecutivas, visualizando evolución de altas, bajas y producción neta. Pudieron validar hipótesis clave: como el comportamiento diferencial de clientes por edad o tipo de producto. La información dejó de ser difusa y pasó a estar disponible en una única plataforma, actualizada y confiable. 

c. Área médica y operativa 

Centralizamos KPIs como número de visitas médicas, pacientes atendidos, % de ocupación, citas online, edad media de pacientes y no presentados, con visualizaciones comparativas mes a mes y por año. Ahora pueden medir la eficiencia y carga de trabajo de cada centro médico con solo aplicar un filtro. 

d. Siniestralidad 

Automatizamos el cálculo de indicadores financieros clave (frecuenciación, coste por acto, coste por proceso, etc.), que antes tomaban días de trabajo manual. Se mejoró la trazabilidad por especialidad y grupo hospitalario, y se habilitó el cruce con tramos de edad para análisis actuarial. 

En lo técnico: arquitectura robusta, escalable y visual 

En Prenomics realizamos el proceso ELT donde primero programamos los orígenes de los datos y como traerlos a una base de datos general, luego cargamos los datos a la base y los ordenamos correctamente. 

Para crear el data warehouse, se sigue una estructura modular basada en buenas prácticas de data engineering: 

  • STG: primero se unifican los datos en crudo extraídos desde sistemas existentes (ERP, CRM, entre otros) 

  • CRP: luego se preparan las tablas “madre” que funcionarán como fuente de la verdad para la organización a nivel macro(ventas, pólizas, pacientes) 

  • BIZ: finalmente, se preparan tablas de visualización con los datos trabajados para que ellos estén listos para ser visualizados en dashboards del BI. Por ejemplo, es aquí donde podemos trabajar nuevos datos para un gráfico en concreto. 

La solución se desplegó en la nube con tecnologías open source (DBT, Python, PostgreSQL) y dashboards en Intelek. Todo el proceso fue documentado, se entregó diccionario de datos y se capacitó al equipo interno para que tengan una curva de aprendizaje rápida. 

Data Lineage
Data Lineage

El impacto: Más control, menos fricción, decisiones más claras 

La solución creada en Intelek para Clinicum ha procesado y analizado más 2M actos médicos a la fecha, en 5 años de evolucion comercial, y más de 100 KPIs estratégicos en 4 áreas clave, todo integrado en una única plataforma. La dirección general puede visualizar con claridad la evolución del negocio, contrastar hipótesis y alinear decisiones con datos en tiempo real. 

  • Se ahorran más de 150 horas al mes aproximadamente en generación de informes. 

  • El área comercial puede actuar sobre métricas de retención y efectividad. 

  • La siniestralidad es analizada de forma más rigurosa y con menos fricción operativa. 

  • La organización ha ganado en cultura de datos: los equipos consultan el BI, no el Excel. 

"Nos ayuda mucho para la toma de decisiones, el hecho de poder simular diferentes escenarios con datos consistentes “al vuelo”. Por supuesto también mencionar la democratización del dato. Diferentes áreas comparten datos como por ejemplo el número de asegurados, necesarios para que otras áreas puedan dar consistencia al dato. Ahora tenemos todo en un solo lugar y, por fin, hablamos con datos, no con supuestos. Lo mejor es que podemos tomar decisiones estratégicas con confianza, porque los datos ya están trabajados y disponibles.”

Daniel Moreno - Dirección TIC & SEA de Clínicum
Ejemplo de Intelek BI (Smart Analytics) en el caso Clínicum
Ejemplo de Intelek BI (Smart Analytics) en el caso Clínicum

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