ソリューションの背景

インターネット、ビッグデータ及びクラウド?コンピューティング技術が急速に発展している今、保険業界は金融領域の中の重要メンバーとして、ルートの開拓、適時の方向の変更、快速の革新などの問題に直面しています。既存の経営管理方式、情報システムの構築、データ統合分析手段などを改革、改良することは、現在保険業界が重點的に模索している業務の向上、革新の方向です。

データ統合と処理の核となるデータウェアハウスは、保険の核システムや他の各業務システムとのデータETL機能を擔うだけでなく、データの統合、データの分析と発掘などの重要なデータ処理機能も擔っています。時効性の要求が高まり、データの需要の変化が速くなり、データメモリーが膨大になる狀況において、従來のデータウェアハウスの技術構造は新しい需要を満たすことができなくなり、次世代のデータウェアハウスのソリューションが切実に必要とされています。

ソリューションの內容

保険業の次世代のデータウェアハウスはビッグデータ?プラットフォーム（Hadoop）＋分散式データベース（MPP）の混合構造を採用し、データ収集層、ビッグデータストレージ及び処理層、ビッグデータ発掘及び展示層、ビッグデータ応用層、ビッグデータ管理制御センター、運営及び管理センターなどを含んでいます。構造化データ、非構造データと関係なく、プラットフォームを通じてリアルタイム、非リアルタイムで収集し、分散型ファイルシステムメモリーを利用し、オフライン、メモリ、リアルタイムストリームなどの異なる計算エンジンに基づいて処理、演算、発掘を行い、最終的にはデータ価値の可視化と異なる応用場面のデータサポートを実現します。

ソリューションの価値

次世代のデータウェアハウスは、従來のデータウェアハウスが満たせないリアルタイムフロー式データ処理、非構造化データ処理、大量データ計算の照會効率の低下、データのフルタイムのオンライン不可能、拡張コストの高価などの技術とコスト問題を解決し、新しい需要に全面的に対応しています。

1.データETLプロセスの加速

ソースシステムのデータ収集から、分散式、高性能、信頼性の高い複數の技術コンポーネントを使ってデータETLを行い、ソースシステムの業務データの変化をリアルタイム、準リアルタイムで速やかにデータウェアハウスにフィードバックします。

2.データの整合と加工の効率性

分散式メモリの計算などの手段を使い、大量なデータの整合と処理を簡単に対応し、応用層のユーザー體験を高め、意思決定サポートの時効性を高めます。

3.データのリアルタイムな処理

アプリシステムによって生じた大量のリアルタイムデータに対して、リアルタイムフロー式データ処理の技術を用いて、ミリ秒級、秒級の時間內にデータ計算を完成し、リアルタイムに結果を生成し、外部の需要変化に迅速に応えます。

4.データの負擔軽減、投資の保護

次世代のデータウェアハウス技術は企業の既存のデータウェアハウスの負荷を下げることができ、データを分離し、異なる価値のデータのメモリーと流通を保証し、企業の原始投資を保護します。