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大数据时代,保险行业所涉及和积累的相关数据越来越多,其中包含公司自营的业务数据,也有合作渠道的电商销售、医疗健康等数据,还有第三方的信贷评级、出行行为等数据。面对如此大的数据量,既有挑战也有机遇,将这些数据进行充分整合并有效利用,就能使其转换为企业的信息资产,让数字反映出真实的运营状况,及时控制产品风险和策略调整,以实现保费收入的正向利润,达到保险行业的精细化运营。
Kyligence 基于预计算的多维分析设计模式,充分融合了精确去重能力,以 Bitmap 算法使得去重统计可以预计算,既满足了时效性也提供了灵活性。此外,Kyligence 在提供高性能数据分析能力的同时,可以以 API 接口的形式对接不同的定制化展现前端,因此能将下三角的计算程序轻松集成到前端应用中,从而省去人工导出 Excel 计算的过程,通过参数化的界面操作就可以分钟级完成每款产品的分析,真正做到产品级别的精细化运营能力。
Kyligence 智能多维数据库通过高效的响应性能,灵活的数据多维模式,丰富的数据服务接口等,提升了数据应用的效率,开放了业务自助分析的能力,助力保险业务在精细化运营的道路上不断精进。
大数据量复杂场景的数据分析时效性由每周(更新一次)到每天(更新一次),大大提升了分析的时效性,有利于业务及时进行决策;
Kyligence 多维的数据模型应用方式,替换了之前不够灵活的的应用宽表开发,节省 IT 人员 50% 的定制开发工作量,有效提升了 IT 部门的效率;
从以往多为固定报表的形式,升级为具有开放能力的自助分析平台,提升业务人员 30% 的分析效率。
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