京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
让数据发挥价值 金融保险需建数据生态体系
数据是保险业经营、管理和决策的重要基础,数据综合利用是近年来保险行业信息化建设的核心。保险业持续发展的数据业务建设提速,给保险行业运营中心对数据进行集中处理提出了更高的要求,这也成为保险公司发展规划中的重要内容。
大信息量亟需数据保护
据有关数据,近五年间,中国保险业信息化整体投资规模的年复合增长率大约为10.53%.目前,大部分的保险公司已经实现业务数据大集中,建立起各自的大后援。然而,在这片看上去宁静清新的风景后面,却有数百条繁忙的热线电话和一刻也不能停止的数据处理中心。如何充分利用数据大集中的成果,建立完善科学的保险数据体系,逐步强化数据挖掘和数据资产利用的能力,准确掌握保险市场需求变化,改善客户服务质量,推进保险创新发展,促进保险业增长方式转变。
如何通过信息化建设促进经营现代化和管理精细化,降低保险经营成本,通过信息化建设促进保险电子商务、跨地区保险服务等新型业务模式,加快保险创新。如何通过信息化建设加强前台服务资源整合和后台资源集中,促进资源利用高效化,有效支持保险综合经营和集团化发展的需要。这三个如何都是保险行业目前亟需要解决的问题。
价值保护闪存助力
数据价值对于金融保险行业至关重要,HDS副总裁兼中国大陆及台湾地区总经理庄国光曾接受记者采访时就表示:“金融行业客户如今对存储数据的要求有着独特的看法,客户多以价值创造为导向,成本意识强,他们如今更注重数据来为其提高价值创造的能力。”
确实,目前来看,中国平安、中国人保、中国人寿等大型保险集团均已建立或正在建立自己的大型后援中心,对数据保护建设的投入明显加快。中国平安早在2003年就启动了后援管理中心的立项工作,是国内最早采用后援集中管理模式的金融机构,进一步发挥数据对其发展的引领和支撑作用,是中国平安面临的一项重要而艰巨的任务。这也是中国平安保险(集团)股份有限公司决定部署HDS企业级加速闪存模块(HDS Accelerated Flash,简称HAF)的分层存储解决方案实现了核心结构化的数据生态体系的原因。
管理+可控是关键
庄国光表示:“闪存存储系统最大优势是提供远超磁盘存储系统的性能,HDS的分层存储方案在提供了强大的存储性能基础支持,又提供了业界企业级存储所具有的高可靠性和丰富的管理功能性,而且混合部署方式可以大大提升存储服务总体性价比,分层解决方案以相同的成本提供不同业务需要的性能,这非常适应了当前金融行业OLTP应用场景存储服务持续发展的要求。”
HAF是HDS针对企业级应用设计的闪存技术,配合存储系统上的HAF闪存访问加速软件和HDS Dynamic Tiering动态分层软件,能优化对闪存模块的访问,实现自动化的数据和文件分层,让大容量低功耗的闪存盘真正融入基础架构中。
方案优势分析
为了应对在业务高峰期会出现爆炸性的访问增长,HDS在不改变平安现阶段的存储体系架构的同时,最大化地发挥闪存优势,建立了高性能、高扩展和高可靠的分层数据存储平台。HAF在设计时规避了传统SSD的一些缺陷,在持续性能方面,它是传统MLC SSD的五倍;在单位容量和存储密度方面,HAF是传统SSD的四倍,可以有效降低闪存的单位成本。同时,HAF解决了很多闪存固有的生命周期和访问性能下降问题:
首先,普通的 MLC寿命有限,在重复擦写一段时间之后闪存颗粒和闪存控制器都会无法使用。HAF利用专有闪存控制器,可以保证数据被写到更多的芯片上,减少对少数闪存芯片进行大量擦写的操作;另外,HAF还增加冗余的闪存芯片,以替换磨损较严重的芯片。
其次,闪存颗粒在重复擦写一定次数之后性能会骤降,这个缺点使得闪存很难在企业级存储中进行大规模的推广。HAF的闪存控制器可以有效的对多余空间进行回收,芯片数据的整理以及数据的在线压缩等等;此外,HAF增加闪存总线和eMLC的芯片,32条闪存总线和128个eMLC闪存芯片都有利于减少对单一闪存芯片进行过多的擦写,而且可以提升闪存的读写性能。
另外,借助HDS加速软件Flash acceleration和动态分层软件HDT (HDS Dynamic Tiering),能够更充分发挥HAF的性能。尤其HDT利用调用最频繁的分页对最高存储层进行完全分配,可以最大限度提高其利用率,从而提供最佳性能。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 题目1 一家餐厅统计顾客的性别、年龄、消费金额等信息,在进行数据分析时,发现性别这一变量在 ...
2026-10-16核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-16核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-16一、为什么要区分这两种分布 在数据分析和统计学中,拿到一组数据后第一件事通常就是看它的分布形态。分布形态决定了你能用什么 ...
2026-10-15一、问题现象 在实际使用 Excel 透视表做数据分析时,经常会遇到这样的情况:数据源表格里明明新增了一行或一列金额数据,数据源 ...
2026-10-15核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-15一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09