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中国某保险公司保险数据架构调研与评估.doc
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中国某保险公司保险数据架构调研与评估.doc
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图 1-1 信息系统总体架构图.......................................................................................................2
图 1-2 信息系统距离业务的主要差距.....................................................................................6
图 1-3 信息标准优先级-业务人员反馈................................................................................9
图 1-4 信息标准优先级-IT 人员反馈...................................................................................10
图 1-5 信息标准无法统一的原因调查...................................................................................10
图 1-6 现有数据库平台评价.....................................................................................................18
图 1-7 现有数据访问权限控制调查.......................................................................................19
图 1-8 现有系统审计功能调查.................................................................................................19
数据架构调研与评估
数据架构是指企业总体的数据采集、处理、存储和管理等的总体架构,区别于应用架构,
数据架构主要侧重于业务处理所需的信息和信息流,包括:
总体架构:数据模型组织方式
数据标准化:企业级数据定义的标准化及管理水平;
数据质量管理:数据的准确性,以及数据的完整性;
数据管理:应用系统中的数据管理,包括:存储组织和数据库平台、数据卸
载和清理、访问权限控制等;
1.1总体数据架构
1.1.1 现状描述
目前,中国人寿的总体数据架构的建设是一个自底向上的过程:通过建立一个个应用,产
生相应业务区域的数据模型,然后根据需要建立这些数据模型间的数据接口,从而以逐步
“联接”的方式,形成中国人寿的总体数据架构。
下图描述了这种基于应用建设所建立起来的数据架构:
图 1-1 信息系统总体架构图
上图摘自《中国人寿应用系统介绍及计划》,它描述了整个中国人寿主要的应用系统间的
关联和数据交换,从总体上看来,中国人寿:
基本实现了业务信息的电子化,绝大多数业务处理都有应用系统支持;
总
公
司
精算
系统
统括
系统
CLAF
统计
报表
统计
报表
CLAF
银保通
精算
系统
精算
系统
统计
报表
CLAF
AMIS
CBPS
OBPS
保单/ 客
户数据
代理人/
机构数据
收付费
数据
保单数据
收付费
数据
提取保
单数据
财务
报表
统计
数据
保单及
报表
基础信息系统
业务财
务数据
保单数据
保单及报表
财务
报表
统计
数据
省
公
司
地
市
公
司
准备金
准备金
准备金
主要的业务功能区域(如寿险实务、财务管理等)的信息处理都有较为成熟的应
用架构和数据架构;
各个应用系统之间可以利用数据文件进行数据交换,实现了信息的传递和共享;
银保通系统能够实现和银行间的实时数据交换;
基于数据库技术的信息处理体系基本成熟;
初步建立了以中间库为基础的数据整合平台,并基于它实现了企业数据综合查询
统计功能;
初步建立了以统计报表工具为手段的数据统计和报表系统;
财务系统利用了数据仓库技术和 SAS 工具进行数据分析,除此之外,诸如上海
还建立了自己的数据仓库系统;
基于 NOTES 的消息系统支持了公司的日常信息沟通工作;
基于影像技术的非结构化数据正在一些分公司使用,并逐步推广。
1.1.1.1 数据模型和应用的相关性
以应用为划分的“烟囱”结构,数据基于应用,并被锁定在应用系统中
- 数据并没有被作为一个单独的 IT 组成部分被规划和设计,而是作为应用
系统的一部分,由于应用系统的供应商不同,并且其设计工作也缺乏相
互之间的协调,因此,数据模型基本按照各个应用系统的功能需求进行
设计和实现;
- 由于缺乏有效的数据共享,在有些业务环节上,一个应用所需的数据无
法从相关的其他应用系统中获得(如 AMIS 和财务系统间需要共享代理
人佣金信息),而只好重复录入;
- 另一方面,由于同一个数据可能存在多个数据源(从多个应用系统中被
重复录入),由此导致了信息的不一致。
核心业务系统的总体数据组织主要是保单处理为中心,而较少倾向于以客户为中
心;
结构化数据基本上都利用数据库技术实现,非结构化数据只有少数地方使用影像
技术实施了电子化,从应用程度上两者之间的集成度不高,影像工作流技术和其
他应用系统之间没有能够做到无缝联接。
缺乏自动化和实时的数据交换
- 以数据文件交换为主要手段
现有的数据交换方式通常是从一个应用中将数据导出到平台文件
中,再传递到目标平台并导入到目标应用系统中;
由于大批量的数据抽取工作会影响到正常的业务处理效率,因此
通常的数据抽取都被设定在在晚间进行,所以数据的时效性较差
(通常都在一天左右)。
- 数据交换过程缺乏严格的数据校验、过程控制等
接口数据的错误经常是在导入目标系统时才发现,而不是作为系
统数据质量控制的一部分,预先在源系统中进行合法性校验;
数据交换的过程缺乏技术性控制:诸如大批量数据分割、数据传
输的校验、重复操作的处理、操作回滚等。
对不同版本或开发商开发的,支撑同一业务应用,缺乏统一规定的应用系统数据
外模式
- 外模式是指系统对外部的数据视图(VIEW),一个系统可能会用各种技
术方式和平台来实现,但为了保持不同开发商开发的同一种业务应用的
接口一致性,要求其系统中必须能够按照既定的标准格式(包括表 /视图,
字段,数据类型,长度和精度等)提供系统中的主要数据。即:无论系
统开发人员具体如何组织和实现系统的物理数据模型,都要保证任何第
三方可以按照标准的数据模型定义获取所要的数据,即整个系统对外提
供的数据模型是遵循统一标准的。
- 例如业务处理系统,总颁系统 CBPS 和深圳、江苏、上海的系统对外的
数据模式和接口都不相同,和其他应用系统(如 CLAF)的接口需要各
自编写相应的接口软件来实现。
从较好的做法上,对同一业务处理过程,应当定义标准的接口模式,并
以此作为软件开发的指导或标准。例如:中国电信就对所有的计费系统
开发商定义了系统对外接口标准,对其产品、客户、话单、帐单等主要
的业务数据进行了详细的标准定义(包括表/视图,字段,数据类型,长
度和精度等),一次作为计费产品准入的验收标准之一,并禁止其分支
机构购买不满足这一标准的产品。
1.1.1.2 数据物理层次和数据提升(staging)
数据提升是指企业范围内,数据从原始的事务处理细节数据,到各级汇总数据,到决策支
持分析模型的逐层传递和转换过程。数据提升的目的,是为了向各级业务部门提供查询或
分析所需的不同汇总层次的数据。
事务(transaction)处理层数据
- 应用系统中存储了完整的、原始的事务处理数据;
- 应用系统中的部分事务处理数据具备时间戳等增量识别标志;业务参数
版本体系
- 没有后备系统存储离线历史数据:包括用于存储历史数据的存储系统和
用于质量控制的测试系统;
- 数据分布在各个省公司或地市公司的应用系统中,多数省份实施的是服
务器的物理集中;
- 原始业务数据没有从省公司到总公司的复制;
- 没有达到保单级,仅统计数据;实现了省级综合查询功能;
数据集成平台
- 缺少完整统一的集成平台来集成各应用中的数据,建立企业级信息视图;
轻度统计汇总数据
- 利用应用系统自身的报表功能和统计功能实现;
- 省级和地市级的 IT 人员完成了一定的查询和报表开发工作,以满足业务
部门的小规模要求;
- 对于应用系统中没有的报表,利用手工(UTAB 或 EXCEL)实现;
- 总公司层面缺乏对轻度汇总数据的全面集成;
高度汇总数据
- 应用系统中具备部分高度汇总统计功能;
- 对于应用系统中没有的报表,利用手工(UTAB 或 EXCEL)实现;
- 由于手工工作太多,人为因素影响了数据的完整性和准确性,使得数据
准确性和可信度不够高;
决策支持模型
- 缺乏灵活的系统统计分析功能;
- 缺乏企业级统一的数据平台,从而也就无法建立企业级的决策支持分析
模型;
- 目前的 SAS 系统主要基于财务数据的分析。
外部数据交换
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