数据仓库在金融和保险行业的多重应用

IIW2003_WhitePaper 其实挺适合做保险行业的数据仓库方案的，尤其是对于想了解如何优化客户关系管理的开发者来说。这份由 IBM 发布的白皮书，详细了如何通过整合来自不同操作系统的数据，保险公司更好地客户需求与行为。通过这份文档，你能了解数据仓库的运作原理，尤其是它是如何为决策支持，提升服务质量和市场竞争力的。它的架构设计有意思，层次分明，每一层都为不同的业务需求了强有力的支撑。如果你有兴趣深入了解客户关系管理，或者想看看如何利用数据仓库实现高效的数据，IIW2003 的内容会给你多启发。

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 Server 2005 的 BI 工具里，数据挖掘功能是真的挺强的。尤其是你想在保险行业里搞点花活——比如预测客户买哪类险，险种之间的搭配关系，用它准没错。 BI 里的数据挖掘，说白了就是在大堆数据里找规律。SQL Server 2005 支持的算法也比较丰富，比如决策树、聚类、贝叶斯、神经网络，甚至还有关联规则这种适合搞商品搭配的。 在这个课程里，建模流程讲得蛮清楚，从头教你在Visual Studio里一步步搞出一个完整的数据挖掘结构。数据源怎么连、模型怎么建、算法怎么选，全都一条龙服务。 比如你想预测“某个客户下一步买哪类险”，用决策树就比较直观；想看看哪些险种经常一起卖，可以上

随着技术的进步，某保险行业客户正在实施Oracle10g RAC集群，这是一份详细的实施手册。

案例研究探讨了SYBASE数据仓库在证券行业的应用方案，提供真实案例参考。

在数据仓库应用的范围中，IT人员为业务用户开发支持独立分析的系统，满足不同用户群体的需求。主要应用包括： 专业分析人员：为这些用户提供复杂分析工具和资源。 标准报表：针对常规数据分析需求，提供稳定的报表输出。 即席查询分析：为用户提供灵活、实时的查询分析功能，支持即时决策。 复杂分析：通过深度分析工具，帮助专业人员进行数据挖掘和高级分析。

与完全独立的数据仓库模式不同，大多数企业内部的部门之间存在一定程度的集成。很少有企业像图6-20所示那样完全自主运作。更常见的是，多个数据仓库项目以图6-21所示的形式开发。 逻辑上属于同一个数据仓库 在图6-21中，一家公司在世界各地设有不同的分支机构（站点），例如美国、加拿大、南美、远东和非洲等地。每个分支机构都拥有自己特有的数据，机构之间不存在数据重叠，特别是对于详细的事务数据。 当第一个体系结构环境建立后，公司期望为每个分公司创建一个数据仓库。不同分支机构之间存在一定程度的业务集成，同时也假定在不同的区域，业务运作具有当地特色。这种企业组织模式在许多公司中很常见。 许多企业在构建数据仓

金融渠道是金融机构提供服务、销售产品的关键途径和机制，涵盖多种类型如大众媒体（电视、收音机、出版物）、设备渠道（ATM、POS、自助终端、存款机）、通讯渠道（网上银行、电话银行）以及人员服务（客服、柜台）。从数据仓库系统角度来看，各种渠道类型具有不同的功能、特征和地理位置，每种渠道都有其独特的业务处理能力和管理要求。当前业务系统中涉及的主要渠道包括ATM、ECTIP、CCBS、ETB等。

数据仓库技术在现代信息管理中具有重要地位，其革新应用已成为企业数据处理的核心。