XX保险企业级数据仓库系统建设方案
保险业决策支持系统的数据仓库的设计与实现
第二部分是数 据抽取 、 转换 、 加载 的过 程 ， 过 程完 成 该
从多个数据源 中抽取 数 据 ， 对数据 进行 转 换 、 约 ， 并 规
然后将整合好 的数据加载 到数据仓库 ； 第三部分 是企
数据源
ＥＬ Ｔ
数据仓库 、数据集市
ＯＬ Ｐ Ａ
信息展示
图 １ 保 险业数据仓库体 系结构
的 ＥＬ Ｔ 过程。
的多个维度 表组成 。事 实是决策 者分析 的 目标数 据 ，
如保额、 费、 续 费、 款金额 等。维是 事实 的信 息 保 手 赔
属性 ， 是观察事 实的角度 ， 也 如保单的承保机构 、 险种 、
起 保 日期、 经办 人、 代理 人等。本文以保单分析事 实表 为例构造 其星型模 式如 图 ２所示 ， 们可 以汇 总各个 我 层次的承 保公司的保费收入情况 、 手续 费情 况等 ， 也可 以从险种 、 起保 日期、 经办人等 角度按照各 种层次进行
维普资讯
２０ 年 第 ７ 期 ０６
计 算 机 系 统 应 用
保 险业 决 策 支持 系统 的数 据 仓 库 的 设 计 与 实现
Ｄｅ ｉ ｎ ａ ｄ Ｉ ｐ ｅ ｅ ｔ ｔｏｎ ｏ ｔ ａ ｅ ｏ ｓ ｆＩ ｓ ｒ ｎ ｅ ｓｇ ｎ ｍ ｌ ｍ ｎ ａ ｉ ｆＤａ ａ Ｗ ｒ ｈ ｕ ｅ ｏ ｎ ｕ ａ ｃ
邮编
联系电话 上级机构
数据格式 、 访问方法及使 用限制 、 数据源 的业 务内容说明、 数据源 的更 新频率 、 据抽取 需 数 设置的参数、 抽取 的进度安排等信息 。
２ ３ ２ 预 处理数 据元数 据 ．．
据 的对 应规 则 ， 包括 数 据源 的关 系表和 数据
保险行业数据仓库(PDF 12页)
构建保险数据仓库的一个实例一、前言几乎所有行业都面对着激烈的竞争，正确及时的决策是企业生存与发展的最重要环节。
越来越多的企业认识到，只有靠充分利用、发掘其现有数据，才能实现更大的效益。
日常的业务应用生成了大量的数据，这些数据若用于决策支持则会带来显著的附加值。
若再加上行业分析报告、独立的市场调查、评测结果和顾问评估等外来数据时，上述处理过程产生的效益可进一步增强。
数据仓库正是汇总这些信息的基础，进而支持数据发掘、多维数据分析等当今尖端技术和传统的查询及报表功能。
这些对于在当今激烈的竞争中保持领先是至关重要的。
调查研究表明，大多数企业并不缺少数据，而是受阻于过量的冗余数据和数据不一致；而且它们变得越来越难于访问、管理和用于决策支持；其数据量正以成倍的速度增长。
这样，信息中心面临着不断增长的决策支持的需求，但是，开发应用变得越来越复杂和耗费人力。
那么怎样把大量的数据转换成可靠的、商用的信息以便于决策支持呢？数据仓库正广泛地被公认为是最好的解决方案。
PLATINUM technology 是世界上最大的数据仓库完整解决方案提供商之一。
在许多行业，我们都已经成功实施了数据仓库。
我们的成功来自于以下方面。
PLATINUM technology. Inc.保险业数据仓库解决方案全面提供商丰富的行业知识成功的用户实例完善的咨询服务先进的数据仓库构造过程完整的数据仓库产品系列24-10-98我们为国内一家保险公司建立的数据仓库系统，是结合了国际先进的保险业管理模式和中国国情的系统。
因此，我们的经验应该说具有实践意义和针对我国情况的现实性。
二、为什么需要数据仓库背景——保险公司在最近几年得到了迅猛的发展，未来预计将以更快的速度增长。
高速发展的保险公司面临激烈的竞争，从而产生越来越多的预测与决策支持需求。
比如想了解：您能够确定哪些险种正在恶化或已成为不良险种？您能够用有效的方式制定新增和续保的政策吗？您的理赔过程有欺诈的可能吗？您的理赔过程有不必要的额外花费吗？您现在能得到的报表是否只是月报或季报？数据仓库技术正是解决这些需求的最先进技术。
数据仓库建设规划图文
数据仓库建设规划图文前言数据仓库是企业决策的基础，能够帮助企业把分散的数据整合到一起，降低数据的冗余度和不一致度，并保证决策者及时准确地获取到有关于企业业务运营的信息。
而数据仓库建设规划是实现数据仓库建设的前提和保障。
本文将会介绍数据仓库建设规划的概述，及其在数据仓库建设过程中的具体应用。
数据仓库建设规划概述数据仓库建设规划是指基于业务战略、IT战略和企业治理要求，论证和分析数据仓库建设的目标、范围、基础设施、资源和人员安排，并制定全面和长期的数据仓库建设计划。
其目的是为了实现数据资产的价值最大化和企业业务分析的高效率开展。
具体来说，数据仓库建设规划包括以下几个方面的内容：1.数据仓库技术路线：在数据仓库建设过程中，需要选择哪些技术工具和平台，以及如何实现数据仓库的集成、存储、处理、管理和交互。
2.数据仓库的目标和范围：需要明确数据仓库的主要业务需求、数据需求以及数据质量标准，以便为数据仓库的整体架构和实施过程提供全面规划。
3.数据仓库基础设施：包括硬件基础设施、数据库应用软件、网络等设备和工具及相应的安全机制。
4.数据仓库资源和人员安排：需要评估数据仓库建设所需的人员和资源并计划并安排相应的人力、物力和财务方面的资源。
数据仓库建设规划的应用数据仓库建设规划对数据仓库的建设和运营都具有重要的作用。
在数据仓库建设过程中，数据仓库建设规划可以帮助企业在设计、实施和维护数据仓库过程中，更加全面、科学、系统地规划和部署数据仓库，从而提高数据仓库的建设效率，提高数据质量，提升企业的运营效率及决策水平。
具体来说，数据仓库建设规划可以体现在以下几个方面：1.业务需求分析：对不同类型的业务需求进行分析，确立数据仓库构建的业务模型和应用领域范畴。
借助业务分析工具和方法，对业务流程进行挖掘、建模和优化，设计出符合企业需要且便于数据获取和分析的数据模型。
2.技术实现：结合现有的IT设施和企业计算机软件系统，根据不同业务和应用领域制定数据仓库架构，并选择合适的技术工具和开发平台，如Hadoop、Hive、Spark等，以及各种开发框架、编程语言和库。
尚洋寿险决策支持系统简介——基于Informix数据仓库的应用实例
尚洋寿险决策支持系统简介——基于Informix数据仓库的应用实例保险市场的迅速发展对信息管理的需求提出了更高的要求，我国保险企业已不满足于单纯的业务流程自动化，而希望能够更好地汇总、分析企业多年来积累的庞大的业务数据、财务数据等数据资源，并从中挖掘出业务的内在规律，以便更好地支持决策过程，在竞争中取得优势。
面对保险企业这一日益深化的需求，尚洋公司推出了基于Informix数据仓库开发工具的寿险行业决策支持系统解决方案。
尚洋寿险决策支持系统方案采用先进的数据仓库技术，整合来自寿险企业不同数据来源的业务数据、精算数据、财务数据及外部数据，根据寿险行业的特点和需求组织分析主题，对数据进行重组，构成寿险了寿险业务数据仓库。
在数据仓库的基础上，系统为高层管理人员提供掌控宏观信息的经理信息系统（EIS）；为中层管理人员和相关业务人员、分析人员提供方便、快速的在线分析处理（OLAP）系统和智能化的多维报表生成发布系统。
下面，我们将从系统的体系结构、数据分析体系、数据仓库数据组织策略、系统分析决策功能四个方面对尚洋寿险决策支持系统方案作一个全面的介绍，希望能抛砖引玉，与各业界同行共同探讨数据仓库应用领域的开发和拓展。
一、尚洋寿险决策支持系统体系结构针对保险公司的业务需求, 尚洋电子技术公司提出了寿险决策支持系统的方案框架, 该系统是一个具有三层体系结构的解决方案（见图1）。
系统的后端为数据仓库服务器端，中间层是应用服务器（决策支持分析引擎），前端是集成化的数据分析展现工具。
数据仓库服务器端数据仓库服务器的功能主要包括数据采集、数据抽取转换以及数据的存储功能。
服务器端采用RDBMS做为运行平台，并配有自动数据抽取工具和数据仓库维护管理工具完成数据仓库数据累计和元数据管理功能。
决策支持应用服务器决策支持应用服务器是数据仓库和前端分析工具的桥梁，它包括OLAP分析引擎、报表生成发布引擎、安全控制机制等等，它们响应前端用户的分析请求，从数据仓库中获取数据传送给前端的分析工具显示。
企业级数据管理体系的构建
企业级数据管理体系的构建周锦标【摘要】在信息时代，很多企业或其他组织机构已经越来越意识到数据的价值，进而寻找有效的手段来管理和控制数据资源，提升数据资源的利用率，为企业的业务发展及管理带来效益，提升企业的创新和市场竞争能力。
管理和利用好企业的数据，需要从整体去规划和管理，需要各部门的人员甚至是每个成员参与。
【期刊名称】《中国金融电脑》【年(卷),期】2011(000)008【总页数】3页(P57-59)【关键词】数据管理体系;企业级;市场竞争能力;数据资源;信息时代;组织机构;业务发展;利用率【作者】周锦标【作者单位】中国人寿保险股份有限公司信息技术部【正文语种】中文【中图分类】TP368.5在信息时代，很多企业或其他组织机构已经越来越意识到数据的价值，进而寻找有效的手段来管理和控制数据资源，提升数据资源的利用率，为企业的业务发展及管理带来效益，提升企业的创新和市场竞争能力。
管理和利用好企业的数据，需要从整体去规划和管理，需要各部门的人员甚至是每个成员参与。
一、数据管理存在的问题数据管理的目标是要实现对企业数据整个生命周期的统一管理，提供全面、统一、及时和易于使用的数据服务，能够为企业精细化管理提供支撑和服务，通过深度挖掘将数据转化为生产力，为企业发展创造价值。
但是由于种种原因，很多企业在数据管理方面普遍存在以下五个方面的问题。
（1）数据多头管理，缺少专门对数据管理进行监督和控制的组织。
信息系统的建设和管理职能分散在各部门，致使数据管理的职责分散，权责不明确，存在“人人管理，无人负责”的现象。
企业各部门关注数据的角度不一样，缺少一个组织从全局的视角对数据进行管理，导致企业无法建立统一的数据管理规程、标准等，相应的数据管理监督措施无法得到落实，企业的数据考核体系也尚未建立，无法保障数据管理标准和规程的有效执行。
（2）多系统分散建设，缺少统一的企业级数据标准和数据模型。
企业为应对迅速变化的市场和竞争，逐步建立了许多烟囱式的信息系统，各部门站在各自的立场生产、使用和管理数据，使得数据分散在不同的部门和信息系统中，缺乏统一的数据规划、可信的数据来源和数据标准，导致数据不规范、不一致、冗余、无法共享等问题出现，企业各部门对数据的理解难以应用一致的语言来描述，导致理解不一致。
永诚财产保险企业级数据仓库系统
中国建设银行－大连分行(2003年)
业绩考评管理（ABC/EVA/贡献度）
中国建设银行－厦门分行(2002年)
数据中心 (BI.Bank DWM) 个人客户CRM，公司客户CRM 经营盈利分析，金融产品分析 绩效考核分析，财务收支测算 全行统计报表 系统升级移植（2006年）
福州商行(2005年)
业务报表系统
昆明商行(2004年)
经营分析与报表系统
太原商行(2003年)
经营分析与报表系统
苏州商行(2002年)
经营分析与报表系统
上海农村商业银行(2007年)
信贷风险统计分析系统
重庆农信(2006年)
EDW （BI.Bank DWM） 全行统计报表 1104工程
兴业银行(2003～ 2006年)
全行统一报表系统 稽核管理系统 信贷风险监控
民生银行(2002年/2007年)
统计报表系统；反洗钱监控系统
华夏银行(2001年)
aCRM
中国农业银行 (2001年)
资金财务分析
渤海银行(2007年)
报表平台 综合经营指标
天津农信(2004~2006年)
信贷管理分析 非现场监管稽核辅助分析
河南农信(2006年)
个人征信 企业征信
东莞农信(2005年)
EDW （BI.Bank DWM） 全行统计报表 卡风险监控
证券
兴业证券
FEn电信et
成功案例－其它行业
税务
政府
中国移动，多家分公司
P04先导项目(P04定义基于IAA理念 的CPIC信息模型)
寿险行业数据治理规划架构设计方案
13
目录
•1
数据架构 - 定位、设计目标、设计原则、设计思路
•2
数据架构 - 高效数据操作
•3
数据架构 - 规划设计
•4
数据架构 - 数据源、数据的准备、存储、加工、交换
•5
数据治理 - 概述、数据现状、分阶段实施与当前进展
•6
数据治理 - 元数据管理
•7
数据治理 - 主数据管理
数 据 治 理
元 数 据 管 理
描述数据的数据比一般意义上的数据范畴更加广泛在分析型项目中，帮助数据仓库设计和开发 人员快速查找数据在OLAP系统中，用来描述分析型应用的内 部数据结构、建立方法和流程
建立数据应用标准消除不一致性，实现数据广泛共享提升组织的数据质量将数据资产应用到业务、管理和战略决策发挥数据资产的商业价值
22
数据现状
数据现状不符合业务或技术规则键值重复、属性重复数据格式错误无效数据多套重复编码*，码表取值范围不统一命名规则不统一*数据类型不统一*（类型、长度/精度/小数位）数据列冗余，难以找寻基准数据，一致性难以 维护大量废弃不用的表*、空值字段
引发问题影响数据一致性影响数据完整性影响数据准确性系统间数据交换共享困难重复统计造成误差数据迁移困难开发运维效率低数据库性能降低
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数据架构 - 数据交换平台（DEP）
合作商DMZ区
互联网DMZ区
非核心生产网
核心生产网
交换前置
中间表 文本XML 非结构化 文件
银保通
信保通
中介
邮保通
官网
电商
移动展业
其他
个险核心
团险核心
销售管理
其他
加强保险公司内控管理制度的建设
加强保险公司内控管理制度的建设保险公司是一种金融企业，承担着从投保、保险产品设计、理赔等全方位的风险管理工作，这就使得保险公司内部的控制风险成为非常重要的任务。
加强保险公司内控的建设，是保障投保人、保险公司和社会公众的合法权益，确保保险公司合规经营和防范风险的必要措施。
本文从风险控制、组织体系、信息系统和内部审核几个方面，分别阐述了如何加强保险公司内控管理制度的建设。
一、加强风险控制风险控制是保险公司内部控制的重要方面。
保险公司应在各个环节，采取相应的风险控制措施，确保业务在安全、有序、合规及高效的运行状态，同时最大化地保障投保人和投资人利益。
为了实现这一目标，保险公司需要制定相应的风险控制政策、制度和流程，并且按照既定的规定执行。
首先，保险公司应建立合理的风险识别和评估机制，包括对天灾、人为和业务模型等各种风险因素的识别。
保险公司可以借鉴国际先进经验，制定完善的风险分类、风险定义和风险报告机制，确保风险能够及时地被发现和识别。
其次，保险公司应强化风险控制体系，建立定期风险评估、风险监控和风险预警机制，以及全面的资本管理制度。
这些措施能够帮助保险公司在业务风险、流动性风险、信用风险以及市场风险等各个方面实现综合控制，将风险控制能力最大化。
最后，保险公司应明确风险防范责任，建立和完善风险防范和责任制度，在资源配置、内部流程设计和公司文化建设等方面，有效地防范和管理各种风险。
二、建立组织体系保险公司内控主要的组成部分除了风险控制，还包括组织结构、岗位责任和人员配备体系。
保险公司应明确各职能部门之间的关系，完善内部管理制度和流程，建立有效的内控机制。
首先，保险公司应先建立有效的内部管理制度和程序。
包括既有的监管制度和自身的内部控制制度，还要建立符合实际情况的制度框架，以确保保险公司的业务流程、信息管理、风险防范和合规经营等方面得以规范化运转。
其次，保险公司应建立拆分财产和责任制度，以完整地监控整个商业运营流程，从而有效地防范内部风险。
海康保险数据仓库项目建议书(20080112)
海康保险数据仓库项目建议书2008年01月12日目录第一章综述 ........................................................................................ ４1.1尚洋公司数据仓库业务简介 .......................................................................................... ４1.2项目背景.......................................................................................................................... ９1.3项目目标.......................................................................................................................... ９第二章需求分析 .............................................................................. １２2.1系统目标...................................................................................................................... １２2.2需求范围...................................................................................................................... １４第三章系统设计 .............................................................................. １９3.1设计理念与原则 .......................................................................................................... １９3.2系统整体架构 .............................................................................................................. ２０3.3系统运行管理 .............................................................................................................. ３３3.4系统部署...................................................................................................................... ３５第四章实施方案 .............................................................................. ３８4.1实施策略...................................................................................................................... ３８4.2实施进度计划表 .......................................................................................................... ４４4.3质量保证...................................................................................................................... ５７第五章系统维护方案....................................................................... ５８5.1提供本地化服务 .......................................................................................................... ５８5.2保证有效的响应 .......................................................................................................... ５８5.3维护服务...................................................................................................................... ５９5.4培训和知识转移 .......................................................................................................... ６０第一章综述1.1尚洋公司数据仓库业务简介1.1.1尚洋与中国保险行业共同发展北京尚洋信德信息技术股份有限公司成立于1994年，96年定位于专业的保险信息技术服务商，目前已经发展成为一家以商业保险领域为核心、国内领先的、国际化的专业信息技术服务提供商。
金融保险行业大数据整体解决方案智慧保险大数据平台建设方案
金融保险行业大数据整体解决方案智慧保险大数据平台建设方案标题：金融保险行业大数据整体解决方案——智慧保险大数据平台建设方案随着科技的快速发展，大数据已经成为我们时代的重要组成部分，对各行各业产生了深远的影响。
特别是在金融保险行业，大数据的运用已经成为创新和竞争优势的关键。
本文将提出一种金融保险行业的大数据整体解决方案，即智慧保险大数据平台建设方案。
一、理解大数据在保险行业的应用大数据在保险行业的应用无所不在，从风险评估、产品设计、营销策略到理赔处理等各个环节。
通过大数据，保险公司可以更准确地评估风险，了解客户需求，提供个性化产品，精准营销，以及快速、准确地处理理赔。
二、智慧保险大数据平台建设方案1、数据采集与存储：首先，平台需要从各种来源（包括内部系统、外部公共数据源、社交媒体等）采集和存储海量的数据。
这包括结构化数据（如交易历史）和非结构化数据（如文本、图像等）。
2、数据清洗与整合：由于数据来源广泛，数据质量参差不齐，因此需要进行数据清洗，消除噪音和错误。
同时，将不同来源的数据整合到一个统一的数据仓库中，以便后续的分析和处理。
3、数据挖掘与分析：利用机器学习、数据挖掘等技术，对数据进行深入分析。
这包括分类、聚类、关联规则挖掘等，以发现隐藏在数据中的模式和价值。
4、风险评估与决策支持：通过分析客户的历史行为、信用记录、职业等信息，进行风险评估，为个性化保险产品设计和风险控制提供决策支持。
5、个性化推荐与服务：基于客户的个人信息和行为，进行个性化推荐，提供定制化的保险产品和服务。
这可以提高客户满意度，同时降低客户流失率。
6、智能理赔处理：通过自动化和智能化的理赔流程，可以快速、准确地处理理赔申请，提高客户体验，同时降低运营成本。
7、持续优化与迭代：最后，平台应能够收集和分析用户反馈，持续优化和迭代，以适应不断变化的市场需求和业务环境。
三、技术架构智慧保险大数据平台的技术架构应包含以下几个部分：1、数据源：包括内部系统、外部数据源、互联网数据等。
企业数据中心建设方案
数据中心，让企业变的智能、智慧-------------企业数据中心建设方案需求背景随着电子商务的蓬勃发展，公用云、行业云的快速推广，以及社交软件、移动支付的普及，一方面是企业数据量成倍增加，另一方面是企业数据更加碎片化，造成企业经营决策越来越复杂，因此企业的数据管理水平，将直接决定公司的管理水平，数据中心将成为企业经营大脑，让企业变的智能、智慧。
同时，多年来我们一直在践行大型企业的信息化建设，参于、知悉有的大型企业采用统一规划推动建设的，也有单一业务部门推动建设的，但不管哪种模式，在战略调整、管理变革、领导变动等因素的推动下，应用系统被不断的迭代，而软件厂商不断的扮演着“换”与“被换”的角色。
深入分析，业务系统是业务管理的工具，随着管理思想、管控要求、业务流程、业务规则的变化而变化属于正常迭代，而且不可避免，但业务系统的背后财务数据、人事数据、业务数据等数据一直不变，而这些数据是公司非常有价值的资产，因此必须通过数据中心的建设，将不同领域、不同单位、不同软件的数据进行集中统一管理，才能实现数据综合分析、决策支持应用。
如何采集、积累并利用数据资源？如何消除企业各业务之间的信息孤岛？如何主动适应各种应用系统迭代与升级？这个三个问题是企业数据中心建设必须面对的问题。
解决方案方案简介我们认为数据中心建设是建立企业级数据标准、数据模型为基础，按数据仓库、数据集市数据存储设计理念管理数据，通过主数据系统管理基础数据，数据模型装载业务数据，自动数据采集系统打通业务系统与数据中心的信息通道，企业服务总线系统打通应用系统与应用系统之间信息通道，在线填报系统补充缺少系统领域的数据，决策支持系统进行数据挖掘与展示。
即2套体系7个系统，2个体系为数据标准体系、数据模型体系，7个系统为主数据管理系统、元数据管理系统、数据仓库、企业服务总线系统、自动采集系统、在线采集系统、决策支持系统。
系统架构核心价值建立数据标准，为业务系统在规划、选型、建设、改造方面提供低偶合技术方案支持，为信息化有序、高效、全面进行信息系统建设提供支撑，降低系统建设成本，提高系统使用寿命，消除信息孤岛。
数据运营方案
7.培训与推广：对业务人员进行培训，提高数据运营能力，推动业务发展。
8.监控与评估：对数据运营项目进行持续监控，评估项目效果，调整优化。
五、项目风险与应对措施
1.数据质量风险：建立数据质量管理制度，定期检查数据质量，发现问题及时整改。
2.数据安全风险：加强数据安全防护，定期进行安全检查，防范数据泄露等风险。
5.数据安全与合规
（1）数据安全：建立完善的数据安全防护体系，防止数据泄露、篡改等风险。
（2）合规审查：遵循相关法律法规，对数据采集、存储、使用等环节进行合规审查，确保合规性。
四、实施步骤
1.项目立项：明确项目目标、范围、预算等，成立项目组，进行项目立项。
2.需求分析：与业务部门深入沟通，了解业务需求，明确数据分析目标。
2.数据整合与分析
（1）数据整合：对内外部数据进行整合，构建统一的数据视图，为数据分析提供基础。
（2）数据分析：运用统计学、机器学习等方法，对企业运营数据进行深入分析，挖掘潜在价值。
（3）数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式展示，提（1）业务优化：根据数据分析结果，优化业务流程，提高运营效率。
（2）数据分析：运用统计学、机器学习等方法，对整合后的数据进行深入分析，挖掘潜在价值。
（3）数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式展示，提高决策效率。
4.数据应用与优化
（1）业务优化：根据数据分析结果，优化业务流程，提高运营效率。
（2）决策支持：为管理层提供数据驱动的决策支持，助力企业战略规划。
（3）风险控制：通过数据分析，识别潜在风险，制定应对策略。
数据运营方案
第1篇
数据运营方案
数据仓库规划与项目管理
数据仓库规划与项目管理神州泰岳信息技术有限公司曹翊数据仓库之路原创资料一、数据仓库系统的规划数据仓库是企业信息系统中最为复杂的部分，特别是在银行、保险等金融企业，数据仓库系统必须汇集来自众多业务系统的数据，支持纷繁的业务分析，满足各个层次众多用户不同的业务需求，而且它还必须随着业务需求的变化而不断调整。
一个完善的企业级数据仓库系统绝不可能通过一个项目实现，它必然是一个长期的不断建设的过程，在开始这个建设过程之前，必须考虑长期发展的策略和规划。
下面我们以一个国有商业银行数据仓库系统为例探讨规划的方法。
A银行是国内最大的国有商业银行之一，业务覆盖全国并且拥有海外分支机构，业务种类十分全面，为了提高业务决策的效率和整体竞争能力，A银行决定建立以数据仓库为核心的业务支撑平台，显然这将是一个极为庞大的数据仓库系统。
综合考虑A银行的企业发展战略和技术可行性，我们把数据仓库系统的建设过程分为三个阶段，• 基础平台构造阶段• 分析应用系统构造阶段• 完善与整合阶段同时必须保证每一个建设阶段在合理的时间内完成，否则业务变化、技术环境变化或其它未知因素，可能造成数据仓库系统的不确定性，从而导致项目失败。
由于企业级数据仓库系统面向企业各级业务人员，支持所有关键业务，所以在进行规划时必须考虑多方面因素，我们可以通过不同的角度综合考虑每个阶段的工作目标。
1.1 业务需求实现数据仓库的业务需求来自业务人员，而业务人员不会去考虑技术实现的可能性和复杂程度，所以数据仓库规划的制定者必须综合考虑业务需求和技术实现的难度。
下表综合了A银行数据仓库的需求，其中技术风险的评估需要考虑多方面的因素，• 是否有足够的数据支持• 关键技术是否成熟• 实现的复杂程度• 是否具备适当的人力资源业务需求紧迫程度技术风险1 零售、信贷、结算、卡类等关键业务数据的整合必须低2 数据整合其它业务数据整合中中3 报表各种业务报表必须低4 关键业务的灵活查询高中5 灵活查询其它业务的灵活查询中中6 关键业务的OLAP分析中中7 OLAP分析其它业务的OLAP分析中高8 数学分析/数据挖掘各种业务发展的预测分析高高9 风险分析应用高高10 资产负债分析应用高中11 绩效评估分析应用低高12 分析应用客户关系管理中中A银行数据仓库需求评估根据需求评估的结果确定各个阶段实现的业务需求，原则是优先实现紧迫程度高，技术风险低的需求，如下图所示，A银行数据仓库需求分阶段实现1.2 技术体系的实现我们把一个企业级数据仓库应用分为两个层次，如下图所示，数据仓库应用体系结构从图中我们可以看出一个成熟的数据仓库体系中，信息的访问平台分为两个层次，一个是数据分析设备层(Data Analysis Facility Layer)，另一个是数据分析应用层(Data Analysis Application Layer)，应用层构筑于设备层的基础之上。
保险 it解决方案
保险 IT 解决方案引言保险行业是一个信息密集型的行业，面临着大量的数据管理和风险评估任务。
为了更好地应对这些挑战，保险公司逐渐意识到IT技术的重要性，开始积极探索和应用IT解决方案。
本文将介绍一些常见的保险IT解决方案，包括数据管理、风险评估和客户服务等方面。
数据管理解决方案保险行业需要处理大量的客户信息和保单数据。
传统的手工管理方式已经无法应对高效和准确的需求。
因此，保险公司开始采用IT解决方案来管理数据。
以下是一些常见的数据管理解决方案：1.数据仓库：保险公司可以建立一个数据仓库来集中存储和管理所有的客户信息和保单数据。
数据仓库可以提供快速、准确和可靠的数据访问，帮助保险公司更好地了解客户需求和风险情况。
2.数据分析工具：保险公司可以使用数据分析工具来挖掘和分析数据。
这些工具可以帮助保险公司发现隐藏的模式和趋势，并提供有价值的洞察，以支持决策制定和风险评估。
3.数据安全和隐私保护：保险行业处理敏感信息，因此数据安全和隐私保护非常重要。
保险公司应采取必要的安全措施，如数据加密、身份认证和访问控制，以保护客户数据的安全和隐私。
风险评估解决方案风险评估是保险公司核心业务之一。
传统的风险评估方法通常基于统计数据和经验判断，效率低下且容易出错。
现代IT解决方案可以提高风险评估的准确性和效率。
以下是一些常见的风险评估解决方案：1.数据挖掘和机器学习：通过分析大数据和应用机器学习算法，保险公司可以从海量数据中发现模式、趋势和规律，从而更准确地评估风险。
这些技术可以帮助保险公司制定更精确的保费和赔偿方案。
2.智能风险评估系统：保险公司可以开发智能风险评估系统，通过对客户信息和保单数据进行实时分析，自动评估和定价风险。
这可以大大提高风险评估的效率和准确性，减少人为错误的可能性。
3.反欺诈技术：保险行业面临着大量的欺诈案件，这对保险公司造成了重大损失。
IT解决方案可以帮助保险公司开发反欺诈技术，通过数据分析和模型建立来检测欺诈行为，减少欺诈案件的发生。
企业数据仓库建立与应用
企业数据仓库建立与应用摘要：企业级数据仓库如今在各个行业都已经广泛应用，国内各行业的大型企业已经开始重视分析性业务系统的战略布局，并将企业级数据仓库产品的选型列为重中之重。
大型企业的数据仓库系统需求基本上都具有大数据量、高性能、高可用性、可扩展性、灵活性、易于管理等特点。
本文以大庆油田物资公司构建数据仓库的案例为基础，对筹建数据仓库决策支持系统的优化解决方案进行了初步探讨。
关键词：数据仓库、决策支持、联机分析处理、数据挖掘大庆油田物资公司，是油田唯一的专业化物资服务保障单位，主要负责油田生产建设所需的一、二级物资集中采购、仓储、供应和物流服务。
随着数据库技术的迅速发展以及ERP系统、中油合同系统、物采系统等各种业务系统的广泛应用，物资公司积累的数据越来越多。
激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，管理层希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好的利用这些数据。
目前的各种应用系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据之间存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。
正是因为缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段，从而导致了“数据太多，信息不足”的现象。
因此，物资公司数据仓库的建立与应用已经成为必然。
一、理解物资系统数据仓库在物资公司单个业务单元中，基于ERP系统、物采系统、中油合同等各种操作型系统的数据应用已经存在很多年了。
管理人员经常会理直气壮地问为什么现存的系统不够用呢？要回答这个问题，需要阐明与数据仓库相关的风险和收益。
首先，考虑面临的风险，很少有人理解操作型系统与决策支持系统的差别;很难将数据集成带来的收益概念化和具体化;由于静态报表已成为标准，用户很难适应交互式的数据界面;很难在整个项目周期中都得到普遍的支持。
接着，考虑潜在的收益，数据仓库将会提供毫无疑义的数据集成，确保整个物资系统的数据真实性和一致性;联机分析处理系统（OLAP）将通过一个生动并且易于使用的界面给高层管理者提供新奇的决策支持透视服务;运用数据分析预处理能使业务分析专家迅速发现问题并很快建立解决方案;对服务对象和供应商会有更深的了解，利于提高物资管理项目的效率;常规报表不再需要借助于IT部门的先进的技术服务;用户能够获得元数据，即关于数据的来源及数据转换方式的信息。
保险技术方案
2.风险管控
（1）反欺诈系统：利用大数据、人工智能等技术，建立反欺诈模型，对保险业务进行实时监控，识别异常行为，降低欺诈风险。
（2）风险评估：引入信用评估体系，对投保人、被保险人进行信用评级，合理制定保险费率。
二、目标设定
1.通过技术创新，实现保险业务流程的自动化和智能化。
2.构建全面的风险管理体系，降低保险业务操作风险。
3.利用大数据分析，提升决策的科学性和时效性。
三、方案设计
1.业务流程重构
（1）投保流程：
-开发在线投保系统，实现客户资料的电子化采集与处理。
-引入智能推荐引擎，根据客户需求和行为数据，提供个性化保险产品推荐。
四、实施步骤
1.调研现有业务流程，明确优化方向。
2.搭建数字化投保、理赔平台，优化客户服务流程。
3.引入反欺诈系统，建立风险评估体系。
4.加强内部培训，提升员工合规意识。
5.持续优化数据分析模型，为业务决策提供支持。
五、预期效果
1.提高保险业务办理效率，缩短客户等待时间。
2.降低保险欺诈风险，保障保险公司合法权益。
2.有效降低业务风险，增强企业抗风险能力。
3.提高数据分析能力，为战略决策提供有力支撑。
4.推动保险行业的技术进步和业务创新。
六、风险与应对措施
1.技术实施风险：选择有经验的技术供应商，建立严格的项目管理和质量控制体系。
2.数据安全风险：加强数据安全防护措施，遵守数据保护法律法规。
3.市场适应性风险：密切关注市场动态，灵活调整业务策略和产品方向。
2.加强风险管控，降低保险欺诈风险。
数据仓库建设项目实施方案建议书范本(doc 39页)
株洲南车时代电气股份有限公司数据仓库建设规划项目方案建议书XX软件系统股份有限公司2015年03月目录第1章南车电气数据仓库建设项目介绍............. 错误!未定义书签。
1.1.南车电气数据仓库建设项目的背景 .............................................................................. 错误!未定义书签。
1.2.南车电气环境现状及需求分析 ...................................................................................... 错误!未定义书签。
1.2.1.项目目标.................................................................................................................. 错误!未定义书签。
第2章南车电气数据仓库建设解决方案详述......... 错误!未定义书签。
2.1.南车电气数据仓库建设整体方案说明 .......................................................................... 错误!未定义书签。
2.1.1.方案概述.................................................................................................................. 错误!未定义书签。
2.1.2.系统逻辑架构.......................................................................................................... 错误!未定义书签。
面向保险业的数据仓库模型分析与设计
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技 术 经 济 与 管 醒研 究 ２ ０ １ ４年 第 １期
面 向保 险业 的数据仓库模 型分析与设计
吴 菊华 ，曹 强 ，莫 赞 ，孙德福
（ １ ． 广东工业 大学 ，广东 广州 ５ １ ０ ５ ２ ０ ； ２ ． 装 甲兵装备技术研究所 ，北京 １ ０ ０ ０ ７ ２ ）
中图分 类号 ：Ｆ ２ ７ ０ ． ７
文献标识码 ：Ａ
Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ Ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｉ ｎ ｓ ｕ ｒ ａ ｎ ｃ ｅ Ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｙ Ｄａ ｔ ａ Ｗａ ｒ ｅ ｈ ｏ ｕ ｓ ｅ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ
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企业数据平台建设方案四种企业数据平台建设方案介绍
企业数据平台建设方案四种企业数据平台建设方案介绍导读在企业中，数据平台一直都有存在。
但自进入到数据爆发式增长的大数据时代，传统的企业级数据库在满足数据管理应用上，明显满足不了各项需求。
故此，需要更加符合企业需求的数据平台建设方案。
在企业中，数据平台一直都有存在。
但自进入到数据爆发式增长的大数据时代，传统的企业级数据库在满足数据管理应用上，明显满足不了各项需求。
故此，需要更加符合企业需求的数据平台建设方案。
企业数据平台建设方案从市场主流选择来看，企业数据平台建设方案，目前大致有以下几种：一、常规数据仓库数据仓库的重点，是对数据进行整合，同时也是对业务逻辑的一个梳理。
数据仓库虽然也可以打包成SAAS那种Cube一类的东西来提升数据的读取性能，但是数据仓库的作用，更多的是为了解决公司的业务问题。
二、敏捷型数据集市数据集市也是常见的一种方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。
数据集市，主要的优势在于对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。
三、MPP(大规模并行处理)架构进入大数据时代以来，传统的主机计算模式已经不能满足需求了，分布式存储和分布式计算才是王道。
大家所熟悉的HadoopMapReduce框架以及MPP计算框架，都是基于这一背景产生。
MPP架构的代表产品，就是Greenplum。
Greenplum的数据库引擎是基于Postgresql的，并且通过Interconnnect神器实现了对同一个集群中多个Postgresql实例的高效协同和并行计算。
四、Hadoop分布式系统架构当然，大规模分布式系统架构，Hadoop依然站在不可代替的关键位置上。
雅虎、Facebook、百度、淘宝等国内外大企，最初都是基于Hadoop来展开的。
Hadoop生态体系庞大，企业基于Hadoop所能实现的需求，也不仅限于数据分析，也包括机器学习、数据挖掘、实时系统等。
工伤保险数据仓库的设计与实现
图 １ 主 题 划 分 图 社 保 系 统 由养 老 、 业 、 伤 、 失 工 医疗 、 育 等 险 种 系统 组 成 ， 生 ． 据 库 多 维 模 型设 计 ２数 工 伤 社 保 系 统是 其 中 的一 个 子 系统 。 伤 社 保 Ｍ Ｓ 是将 现 代 信 ２ 工 Ｉ， 构 建 Ｄ 使 用 多 维 建 模 法 ．使 用 Ｐ ｗ ｒ ｅｉ ｅ 设 计 各 主 Ｗ ｏ ｅ ｓ ｎ ｒ Ｄ ｇ 息 技 术 与 通 讯技 术 结 合 起 来完 成工 伤 保 险 中 有关 的待 遇 补 偿 的 形 其 不 相 关 业 务处 理 ． 工伤 申报 、 伤 认 定 、 由 工 医务 劳 动 鉴 定 、 伤 待 遇 题 事 实 表 和 维 表 ， 成 多 个 星 模 ， 中 维 表 可 以 共 享 ， 必 重 复 工 设 计 ． 于 星 型 以事 实 表 为 中 周 围是 从 多 个 角 度 多个 层 次进 由 ｂ。 核 定 、 养 关 系 、 案 反馈 和专 业 统 计 等 功 能 组 成 。 供 办
每 所 原有 的 ＭＩ 统 采 用 ＢＳＳ架 构 。 数 据集 中并 分级 处 理 ， 行 汇 总形 成 的 维 表 ， 个 维 表 可 分 不 同粒 度 ． 以 当 维 表需 要 细 Ｓ系 ／／ 将 考 将 即采 用 分 站 、 局 、 局 三 层处 理模 式 ； 供 业 务 协 作 机 制 。 现 分 时 ． 虑将 高层 次 对 应 的 描 述 信息 用 单 独 表 来 存 放 ， 星 型变 分 市 提 实 雪 避免 社保 机 构 、 点 医 院 、 疗 鉴 定 机构 、 行 间 协 同 办公 。 定 医 银 系统 中 问 为雪 花 型 。 花 型 的 优 点是 可 以减 少 复杂 维 中的 数 据沉 余 。 缺 从 件 采 用 Ｗｅｓｈｒ Ａ ｐｉａｏ ｅｖｒ 前 端 及 程 序 开 发 使 用 占用 过 多 的 存 储 空 问 ： 点 是 会 使表 问 的连 接 关 系 复 杂 化 ， 而 ｂｐ ｅｅ ｐ ｌ ｔ ｎ Ｓｒｅ ． ｃｉ