SBB StaBiKat - results/titledata

保险行业基于信息化技术而开展的数据管理业务已经发展了几十年，期间积累了大量的常规业务数据。如何有效地管理和利用这些数据，为企业的商业决策与前景规划提供有力的支持，是一个亟待解决的问题。综合IDC、CCID、麦肯锡在2001年的市场调查数据可知，中国保险公司对IT服务部分的资金投入占其IT系统总投入的6％，在保险信息管理系统的投入方面占7％，因此，企业的商业决策、前景规划等管理手段需要大量的战略信息作为支持。数据仓库应时代需求而生，为保险以及各行各业的数据整合利用方案提供了坚实的理论与应用基础。然而，无论基于怎样的解决方案，数据仓库的构建都必须面临从正在使用的或遗留的彼此差异悬殊的源数据系统中进行数据抽取与数据转换的难题。ETL过程作为构建数据仓库至关重要的环节，被分离出来应对数据流向数据仓库的过程中产生的现实问题。ETL过程根据合理定义的业务规则对抽取自源数据库的常规数据进行清洗、转化，同时高效率地装载到目标数据库系统中。保险业对ETL有特殊要求。客户资料与现有业务系统产生的数据之间缺乏一致性，整体上形成信息孤岛，只能进行局部的业务分析，难以提升到全面深入的战略分析，而这些分析对于公司规避风险、提高业务质量有着举足轻重的作用。因此，保险业特别强调客户资料与业务信息的统一。本文试图就数据仓库报表集市的ETL过程深入讨论、分析，进而阐述保险业的报表集市需求，然后，介绍EDW产险报表集市系统的ETL子系统的设计要点，建立模块化的ETL体系架构，最后就ETL子系统涉及的几个关键问题提出可靠的解决方案，包括增强数据质量管理的控制手段；深入研究作业调度与流程管理的实现策略，引入Job的概念，从而提高ETL过程的可控性等等。实践表明，优化设计的ETL子系统符合保险业的业务需求，适用于一般的保险报表集市，并且运行稳定，执行效率令人满意。