保险仓库数据模型设计

业务经理
2006-10-8
2008-5-9
李四
业务经理
2008-5-9
9999-12-31
2008-5-9
以上start_date为红色的是该数据实例被创建时的版本，该值从逻辑上看应该
为数据的业务创建日期，比如入职日期，但为了避免受到数据质量的影响，
我们通常把每个数据实例的第一个版本的start_date置为1900-01-01
分析集市模型概念

事实表（一）
➢
每一个事实表通常包含了业务需求所关心的一系列的指标值
➢
每一个事实表的行包括
✓
具有可加性的数值型的指标值
✓
文本事实通常具有不可预见的内容，很难进行分析
✓
与维表相连接的外键
✓
通常具有两个和两个以上的外键
✓
外键之间表示维表之间多对多的关系
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上都能检索到正确的数据。

数据是否需要版本化，首先依赖于实体是否有时变特性，比如“
报案信息”通常是在某个时间点上发生，它就没有时变特性，因
此就不需要版本化。

在实体中加入时间戳属性可以实现数据版本化，这个时间戳可以
基于业务涵义，如对保单的某次批改的生效日期；也可以仅仅是
技术上的，比如员工某项登记信息被修改，则生成新的员工记录
分析集市模型概念

维度建模
➢
一种非规范化的关系模型
➢
✓
由一组属性构成的表所组成
✓
表跟表之间的关系通过关键字和外键来定义
以良好的可理解性和方便的产生报表来进行数据组织，很少考虑
修改的性能
➢
通过SQL或者相关的工具实现数据的查询和维护
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主
题
✓
维度建模的基本概念
✓
模型概述
✓
模型介绍
✓
模型运用方法与技巧
✓
相关技术问题
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分析层模型结构
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分析集市模型概念

维表（一）
➢
每一张维表对应现实世界中的一个对象或者概念

➢
例如：客户、产品、保单、标的、案件
维表的特征
✓
包含了众多描述性的属性列
如保单维表里的销售渠道、保费区间、风险等级等
✓
通常情况下，跟事实表相比，行数相对较小
通常< 10万条
✓
内容相对固定
几乎就是一类查找表
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分析集市模型概念

事实表（二）
➢
事实表的特征
✓
非常的大

✓

内容相对的窄
列数较少
✓

包含几万、几十万甚至几百几千条的记录
经常发生变化
现实世界中新事件的发生→事实表中增加一条记录
典型情况下，仅仅是数据的追加
➢
事实表的使用
各类指标值的聚集计算
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承保中间表场景示例
保单号
批单号
保险起期
保险金额
保费
核保日期
批改原因
start date
end date
0001
－－－
2006-3-7
12000
80
2006-3-4
N/A
1900-1-1
2006-5-18
在事务型事实表上计算时点值，建议在维度较细的Cube上使用事务型事实。
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中间层历史数据的版本化

数据仓库中的历史数据决不会被删除或覆盖，因此需要加入数据
版本特性来区分随时间变化的业务信息，使得在任一给定时间点
✓
模型介绍
✓
模型运用方法与技巧
✓
相关技术问题
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模型在整个系统架构中的定位
元 需求模型
数
据
•最终用户
•数据集市
•Cube
分析层/数据
集市模型
数据仓库
•面向分析主题
•轻度汇总数据
•Star Schema 建模
业务分析需求举例
2006和2007年度各险种份额对比
✓ 与上一年相比，各险种所占
的份额有何差异?
2006
2007
✓ 每个机构在各险种所占份额
是多少?
车险
财产险
货运险
其它险
车险
财产险
货运险
其它险
2006年度各机构在各险种上的份额
车险
财产险
货运险
其它险
时间
机构
险种
机构3
机构2
机构1
0%
20%
40%
60%
分析层模型主题域
分析层模型每个主题域为同类的业务处理，共享相同的维度
➢
承保理赔分析
记录安邦保险所关注的主要承保理赔业务指标。
➢
收付费分析
记录财务收付中应收保费、实收保费、应收率、应付赔款、实
付赔款等收付类信息。
➢
核赔效率分析
记录理赔环节中查勘、定损、核损、缮制过程的相关指标。
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•中间表
分析层
活动


理赔

产品

财务账户


ETL过程
源系统模型
车险
理赔
实物

资金供应


事件
协议

ODS模型
核心
•基本上与业务数据同构
•保留详细交易数据
角色

地理位置

收付费处
理
AT&T

收付
财务
•面向业务应用
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1011
2008-9-12
1000
2010102
1011
2008-9-13
-300
2010102
1011
wk.baidu.com
2008-9-12
2200
2010201
2031
2008-9-12
100
2010202
2001
2008-9-12
1000
2010202
2001
2008-9-13
1200
2010202
2001
2008-9-14
，并指定该记录的有效(Valid)期间，ETL处理需要实现数据相邻
版本时间戳的链接。

需要为版本化的实体找出一个锚ID来唯一标识每个数据实例，比
如保单实体的锚ID可以是保单号，表明该实体中最原子的粒度是
保单。
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收付费分析的星型结构
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分析层模型介绍

“承保理赔分析事实表”、“收付费分析事实表”、“核赔效率分
析事实表”都是经轻度汇总生成的表，它们全部都是事务型事实表

中间事实表都是经过版本化的历史表，保存最细粒度的数据
100
2010202
2001
2008-9-12
1000
2010202
2001
2008-9-13
2200
2010202
2001
2008-9-14
0
快照型事实表的指标通常包含时点值，随着时间积累，维度组合会越来越细，
此类型的事实表通常用于粒度较粗的数据集市或Cube；而事务型事实表的度量
都是可累加的，其对于维度较多的轻度汇总表是有利。如果OLAP server支持
-2200
机构
险种
日期
期末未决
2010102
1011
2008-9-12
1000
2010102
1011
2008-9-13
700
2010102
1011
2008-9-14
2900
2010201
2031
2008-9-12
100
2010201
2031
2008-9-13
100
2010201
2031
2008-9-14
Dimensions
➢
属性个数少（窄）
➢
属性个数多（宽）
➢
记录行数多（大）
➢
记录行数少（小）
➢
数值型指标
➢
描述性属性
➢
随着时间的推移，数据
➢
静态的，很少发生变化
增长
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分析主题域数据 (Analytical Subject Areas)
分析集市模型设计步骤
需求
整理指标维度矩阵
设计集市层模型
设计分析层模型
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维度指标矩阵
维度指标矩阵是把
需求转化为多维模
型的重要工具
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如何建立分析集市模型

业务驱动

根据固定报表和KPI、持续率、承保理赔、执行力、再保五个
数据集市的业务需求,结合BI.Insurance DWM的建模方法,
建立Taiping EDW 分析集市模型
行业经验
业务需求
工作组和建模
持续发展
安邦分析
BI.Insurance DWM
集市模型
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80%
100%
Thousands
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维度建模举例
客户
险种
时间
机构
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主
题
✓
维度建模的基本概念
✓
模型概述
据通过核心原子数据相关主题域数据经过汇总计算得到。核心原子数据和分析数据分别映射到不同的数
据集市中。

其中，典型的分析主题域如通用承保分析（Universal
underwriting analysis）如下图：
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时间戳与数据版本
业务信息的不同版本的时间链
时间戳(start_date/end_date)
员工姓名
职位
离职时间
start_date
end_date
张三
初级核保人
2006-5-21
2007-12-3
张三
中级核保人
2007-12-3
9999-12-31
李四
业务员
2004-3-12
2006-10-8
李四

通过事实（Facts）和维度（Dimensions）模型方式表达，为典型保险分析应用提供分析型数据架构，
为数据集市提供统一的指标和维度，为数据应用提供统一的数据信息。

分析主题域数据，将业务需求阶段定义的分析主题域，按照维度建模方法，格式化成符合维度－事实表
的星型模型或雪花模型。其中维度信息由核心原子数据按照定义的层次形成相关的维度视图，事实表数

中间事实表主要用于生成轻度汇总表的过渡，除此之外，通过冗余
相关属性，中间事实表的设计也考虑了其它无法从直接从分析层计
算的指标的计算
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事务型事实和快照型事实
事务型
机构
险种
日期
快照型
未决变化
2010102
安邦BI系统数据模型介绍
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主
题
✓
维度建模的基本概念
✓
模型概述
✓
模型介绍
✓
模型运用方法与技巧
✓
相关技术问题
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0001
0001
2006-3-7
0
0
2006-5-18
注销
2006-5-18
9999-12-31
0002
－－－
2006-4-19
22300
120
2006-4-7
N/A
1900-1-1
2006-5-10
0002
0002
2006-4-19
22300
120
2006-5-10
修改
2006-5-10
2006-5-21
9999-12-31
0005
－－－
2008-3-14
400000
3600
2008-3-8
N/A
1900-1-1
2008-4-6
0005
0004
2008-3-14
310000
3000
2008-4-6
退保
2008-4-6
0002
0003
2006-4-19
22300
138
2006-5-21
加保
2006-5-21
9999-12-31
0003
－－－
2007-1-12
120000
890
2007-1-8
N/A
1900-1-1
9999-12-31
0004
－－－
2007-5-2
57000
500
2007-4-22
N/A
1900-1-1
分析集市模型概念

维表（二）
➢
维表的应用
✓
基于维属性的过滤（切片、切块等）
✓
基于维属性的各种聚集操作
✓
报表中各类标签的主要来源
✓
事实表通过维表进行引用
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分析集市模型概念

事实表与维表的比较
Facts