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数据管理的演进
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风险回报：
风险非常高，因为数据问题会导致客户流失（因为错误理解客户价值）或不合理的业务流程；虽然没有制定相关的流程来分析孰是孰非，但还是有一些人成为替罪羊，从而受到指责；回报低，除了个别员工或部门获得成功之外，企业几乎没有从数据管理中获得任何收益
风险回报：
风险中等到较低；通过提供更优信息提高了决策的可靠性，从而降低了风险；回报中等到高；数据质量的改进通常只局限于某个职能领域，然后随着更多员工加入其中，质量改进会拓展到更宽泛的领域
风险回报：
风险高，缺少数据整合，整个公司范围内数据的整体准确性不佳；偶尔会进行数据分析和更正，但涉及跨职能时仍然会发生一些数据错误；
回报有限，大多数都不确切；多数投资回报都是通过个体流程或员工个体取得的；公司层面几乎没有意识到数据管理的好处
风险回报：
风险低；数据完全统一，并被严格控制，帮助企业维护有关客户、前景、库存、产品的高质量信息；回报高；在全公司范围内执行数据管理，有助于更好地理解企业当前的业务概况，帮助管理层提高在根据数据做决策时的信心
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国内保险企业数据管理现状分析-现状
当前保险企业普遍存在不少数据的问题，如：数据来源不唯一、数据共享性差、数据准确度低、指标口径不统一等.
数据
管理
现状
没有独立的数据管理组织
数据生命周期
管理不完整
缺少数据
活动管理
无企业级架构
各部门用户
对数据架构
没有共识
缺乏数据质量
管理体系
缺乏数据标准
缺少主数据管理
数据安全
认识不全
无元数据管理
新一代数据中心-目标
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新一代数据中心定义
新一代数据中心是基于标准构建模块，通过模块化软件实现自动化7×24H无人值守计算与管理，并以供应链方式提供共享的基础设施、信息与应用等IT服务
新一代数据中心特征
1：模块化的标注基础设施
2：虚拟化资源与环境
3：自动化管理
4：快速的可扩展能力
5：节能及节省空间
6：高IT资源利用率
7：高可靠性和低冗余
8：面向服务的计算平台
数据仓库设计--The Basic Structure of the CIF
External world
ERP
Internet
Enterprise
transactions
Data acquisition
Reference Data
Applications
Integration/
transformation
layer
ODS
Primary storage management
Historical
Reference
Data
Data
worehouse
Data delivery
Exploration
warehouse
Data mining
warehouse
Statistical
Analysis
CRM
ERP(rpt)
DSS
applications
finance
sales
Marketing
Accounting
Data
marts
External data
Operational reports
数据仓库设计--CIF&MD体系结构比较
CIF体系结构
MD体系结构
准备数据仓（ODS）
DW
DM
DM
DM
。E/R模型
。主题域
。事务级细节
。斜线以上限制终端
用户存取
。多维设计和其他设计
。根据业务功能的数据集市设计
。汇总与细节级数据
。在一个数据库实例中可能有多个数据集市
准备数据区
数据仓库总线
原子DM
原子DM
聚集DM
聚集DM
个人DM
。多维的
。事务和汇总数据
。数据集市单主题域（即事实表）
。在一个数据库实例中可能有多个数据集市
。E/R设计或平面文件
。斜线以上禁止终端
用户存取
用户存取事务
数据的生命周期如何映射到DW&其他系统
蒱获
编辑
调入应用程序
在线访问
与其他应用程序集成（企业数据）
调入数据仓库
使用频率下载
近线数据存储
存档存储
EDW
映射
数据标准--标准规范的应用&建设
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数据管理---数据模型
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模型设计阶段
模型建设方法
维度建模法
范式建模法
数据仓库
财务账户
活动
理赔
事件
收付费处
理
资金供应
角色
实物
地理位置
协议
产品
实体建模法
实体
事件
实体
说明
数据管理--ESB企业数据服务总线
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S
O
A
基本结构
S
O
A
服务协作
服务描述
服务描述
服务
发现
发布
绑定、调用
企业数据服务总线
服务
管理
其他
服务
协作
服务
应用
服务
访问
服务
表示
服务
流程
服务
信息
服务
公共
服务
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