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解决方案

保险业数据服务解决方案

背景

随着保险行业全面数字化的推进,保险业务在产品、市场、渠道、定价、核保及理赔等整个链条中产生的数据量不断增加,数据处理资源捉襟见肘。传统资源线性增长来匹配性能,无法应对当前复杂的业务场景和海量数据。各部门紧急应对业务需求又独自开发,导致大量的数据烟囱,造成更大的资源浪费,既增加了管理难度,也严重制约了复杂场景下的分析需求,无法支撑精细化运营。

解决方案

搭建统一数据分析平台,通过 Kyligence 自动预聚合功能,合并中间明细层和主题层,减少数据汇总层和应用接口层加工过程,缩短数据处理链路。

基于 Kimball 经典理论,建设星型结构或雪花结构数据模型,无需担心维度过多引起的查询性能问题,开发人员只需按照保险分析主题建设模型,维度和指标个数均不受限制。统一模型管理,减少分拆汇总表引起的数据爆炸和数据处理逻辑不一致等问题。

保险业数据服务解决方案
保险业数据服务解决方案

应用案例

某大型保险公司数据仓库经过多年建设,数据处理从早期汇总到数据集市和对外接口服务,中间累计了上万张过渡处理单元,逻辑复杂、指标交叉又带来数据重复、浪费计算资源等问题,开发和维护成本都非常高。

以 Kyligence 为核心整合数据仓库多个层次,实现了 OLAP 分析与明细数据直接对接,缩短数据处理链路。通过对指标精确去重和统一计算逻辑,保证了数据统一定义、统一服务和统一出口,节省开发成本和计算资源,提升系统效率和业务效果:

保险业数据服务解决方案应用案例图示
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