IIW 2003白皮书数据仓库在保险行业中的应用

数据仓库在金融领域广泛应用于客户分析、账户分析、证券交易数据分析及非资金交易分析等关键领域，为客户提供个性化投资建议。在保险业，数据仓库支持查询、统计、报表和风险分析，帮助保险公司预测发展趋势和优化经营策略。在银行和税务领域，数据仓库帮助管理风险、科学决策和税收预测，实现精准征收和管理。

Oracle 的这个数据仓库白皮书，写得还挺全的，尤其适合你要系统了解数据仓库整体架构和实践经验的时候翻一翻。开头讲清楚了数据仓库到底是怎么回事，面向主题、数据集成、时间变化、数据稳定这些特性都一一讲透。说到为啥要用数据仓库，作者也没上来就堆术语，直接举了业务系统分散、数据整合难的例子，还挺贴地气。你在做系统整合或者 BI 项目的时候，看这个部分会有不少启发。Oracle 方案那段信息量大，ETL、OLAP、数据挖掘一个不少，而且写得比较实在，不是那种浮在空中的。嵌入式 ETL、OLAP 引擎、元数据管理这些都配合例子讲了，逻辑也清晰。你要是正好在做数据仓库项目，后面那部分最佳实践可以重点看看

电信行业数据挖掘白皮书详细探讨了当前技术发展下数据挖掘在电信领域的应用与前景。通过分析大数据技术在提升服务质量和运营效率中的作用，展示了数据挖掘技术如何帮助电信公司更好地理解和满足用户需求。

如何用数据挖掘在保险理赔中实现，对不同类客户进行分析，从而得出不同客户的保费

SQL_SERVER2005详细表达式用法介绍的白皮书

Amoeba位于客户端与数据库服务器之间，具备负载均衡、高可用性、SQL过滤、高并发支持、读写分离和Query Route功能，能够根据预设规则将SQL查询路由至目标数据库。该技术在降低多数据库结构复杂性和数据切分带来的影响方面表现突出，支持读写分离的故障转移和负载均衡，特别适用于解决大数据环境下的数据切分挑战。Amoeba目前支持MySQL 4.1及以上版本（协议版本：10），暂不支持事务和DDL语句分配至非默认数据库。运行环境要求至少为MySQL 4.1及以上版本和Java 1.5及以上版本。

工信部权威出品，学习与备用佳选。

大数据圈的老朋友《大数据白皮书（2020 年）》还是挺值得一看的。中国信通院每年都出这份报告，更新得蛮勤快，内容也挺硬核。技术层面讲了从数据采集到 AI，再到隐私安全的方方面面，读下来思路会比较清晰。产业也没落下，像金融、医疗、零售这些行业的案例挺多的，适合想搞业务落地的你。如果你正琢磨大数据方向怎么做规划、怎么选技术栈、怎么找落地点，那这份报告可以省掉你不少调研时间。对了，文末还预测了“十四五”期间的发展趋势，像 5G 融合、零信任、安全合规啥的，干货都在。

这份白皮书深入探讨了大数据技术在工业领域的应用现状、挑战和未来趋势。内容涵盖了大数据在工业生产、供应链管理、产品生命周期管理等方面的具体应用案例，并分析了不同行业应用大数据的最佳实践。