保险公司数据中台建设方案

定价大数据分析帮助保险公司更精准地评估风险、制定保险产品价格。在传统的保险业务中，风险评估和定价主要依赖于历史数据和经验，难以全面、准确地反映被保险人的风险状况。大数据分析技术的应用，使得保险公司能够，保险行业的发展模式和服务方式正在经历深刻变革。数字化转型涵盖保险业务的各个环节，无论是前台业务的客户体验优化，中台业务的流程自动化与智能化，还是后台业务的数据分析与决策支持，都离不开数据的支撑。在这收集和分析更多维度的数据，从而更精准地评估风险。在健康险领域，保险公司可以通过分析客户的健康档案、医疗费用数据、生活习惯数据等，更准确地评估客户的健康风险，制定个性化的保险产品价格。在车险领域，通过数据进行分析，如购买行为、理赔行为、咨询行为等，保险公司可以深入了解客户的需求和偏好，为客户提供个性化的保险产品和服务。根据客户的年龄、职业、家庭状况等因素，为客户推荐适合的保险产品；根据客户的购买保险公司精准定位潜在客户，提高营销效果。通过分析客户的社交媒体数据、互联网行为数据等，发现潜在的保险需求，针对性地开展营销活动，提高营销的转化率。

交通系统的发展。汽车保险和风险管理：通过汽车行业数据中台，可以收集分析车辆行驶数据、驾驶行为数据、事故记录等，为保险公司提供定价、风险评估和理赔服务，降低保险风险，提高理赔效率。汽车金融和车辆融资租赁、智能驾驶、保险、金融等多个场景，为汽车企业、服务供商和用户带来更好的体验和效益。星环数据中台解决方案作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关体验。汽车智能驾驶和车联网：汽车行业数据中台可以整合并分析车辆传感器数据、地理位置数据、交通拥堵数据等，帮助汽车制造商和科技公司优化智能驾驶算法、增强车辆安全性能、构建车联网生态系统，推进自动驾驶和智能组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。三中心分别是存储中心保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。星环科技在数据中台领域的技术优势和实践探索也

数据中台建设方案是一个系统化的工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是构建数据中台的关键步骤和组成部分：一、项目规划与目标设定业务需求调研深入了解企业的业务流程、组织架构和，哪些数据存在孤岛现象，以及不同系统之间的数据交互需求。确定建设目标与范围根据业务需求，明确数据中台建设的短期和长期目标。短期目标可能是整合部分关键业务数据，实现数据的共享和初步的数据分析支持；长期目标则可能是构建一个全面的、智能化的数据中台，为企业的数字化转型提供坚实的数据基础，实现数据驱动的业务创新和决策优化。界定数据中台的建设范围，确定涵盖哪些业务领域、哪些数据源以及哪些数据应用场景。二分析和挖掘，为业务提供数据洞察；数据架构师则负责数据中台的整体架构设计和规划。数据应用建设与推广基于数据中台的数据服务，开发各种数据应用系统，满足企业业务需求。在企业内部推广数据应用，提高数据中台的、数据架构设计数据分层与存储设计设计数据中台的数据分层架构，通常包括数据源层、数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。数据源层：确定各类数据源，如内部业务系统数据库、日志文件、外部

数据中台解决方案是针对大规模数据处理和管理的综合性决方案，数据中台解决方案集成集成、存储、处理、分析、应用等多种功能，并提供数据质量控制、安全保障、共享交换等支持性服务。数据中台解决方案能够帮助企业快速构建数据架构，实现数据资产价值大化，提高数据服务水平效率和准确性，同时也能降低数据运营成本，提升企业数据治理能力和安全性。星环数据中台解决方案作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。星环科技在数据中台领域的技术优势和实践探索也获得了国际权威独立研究机构Gartner的认可：在2021和2022年连续两年入选Gartner《中国ICT技术成熟度曲线报告

数据中台的建设是一个复杂而系统的过程，涉及多个步骤和阶段。以下是数据中台建设的主要步骤：明确业务需求：这是搭建数据中台的第一步，包括了解企业的业务流程、关键业务指标、数据来源和数据使用场景等。通过与业务部门的深入沟通，确定数据中台的建设目标和范围。技术选型与架构设计：根据企业的具体需求和技术栈，选择合适的技术架构。数据集成与治理：数据集成是构建数据中台非常重要的一步，主要解决不同源系统数据异构人员组织架构，建设制度体系，设立审计机制，并开展培训宣贯，加强数据意识。现状梳理：梳理企业的系统建设、已经拥有的数据以及业务特点等现状，了解企业对数据中台的认知。建设制度体系：制定数据管理制度、数据安全制度、数据质量规范等，保障数据中台建设的规范化和标准化。数据资产管理：在数据整合与治理的基础上，建立数据资产管理体系，包括数据分类、数据标签、数据血缘、数据权限等。技术建设、资产建设、场景建设、深化应用：数据中台建设可以分为规划阶段、技术建设、资产建设、场景建设、深化应用五个步骤。性问题。通过ETL工具，将数据从各个数据源中提取出来，进行转换和清洗，然后加载到数据中台的数据库或数据仓库中。同时，制定明确的数据标准和规范，确保数据的一致性、准确性和完整性。数据存储与管理：选择合适的

运营提供全面及时有效的数据支撑。星环数据中台方案优势完整的中台产品线：经信通院2019年大数据产品能力评测数据显示，星环科技作为国内产品线丰富的公司，可满足企业当前和未来中台建设所需要的产品与技术能力，产品尽量源于一家，可以提高兼容度，减少集成成本。配套的/原厂服务：星环提供配套的原厂服务，服务的范围包括咨询、分析、治理、平台等等方面，可以有效满足企业在数据中台建设过程中的服务需求。同时，原厂服务，数据管理运维团队有待建设，数据资产管理体系制度有待完善，数据资产管理保障组织有待落实。星环科技助力集团数据中台项目建设，加强了数据资产管理能力，打通了各系统数据，提升数据质量和标准化水平，实现了应用端星环数据中台聚合跨域数据，对数据进行清洗、转换、整合，实现数据标准化、集成化、标签化，沉淀共性数据服务能力，以快速响应业务需求，支撑数据融通共享、分析挖掘和数据运营，创造业务价值。解决数据孤岛问题和发展能力，减低集团中台建设的技术风险，同时星环的产品又保持与开源技术的开放接口，满足企业中台建设的扩展性要求。丰富的/落地案例：具备丰富的大型企业中台实践案例，包括：中石油销售板块、中国邮政集团

数据中台建设是一个复杂的系统工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是数据中台建设的一些关键要素和步骤：数据架构设计：数据中台需要构建一个稳定、可扩展、易维护的数据架构，包括数据分层、数据模型设计、数据存储和计算等方面。合理的数据架构设计可以确保数据的准确性、一致性和可用性。数据治理：数据治理是数据中台建设的核心环节，包括数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等方面架构，确保系统的可扩展性、高可用性和安全性。组织与文化：数据中台的建设不仅涉及技术问题，还涉及组织和文化问题。需要建立跨部门的数据治理团队，明确数据责任与义务。同时，需要培养数据驱动的文化氛围，鼓励员工提供丰富的数据服务接口，以便前台业务能够方便地获取所需数据。同时，需要建立数据开放机制，鼓励内部员工和外部合作伙伴基于数据进行创新。数据安全与隐私保护：数据安全与隐私保护是数据中台建设中的重要环节。需要降低数据使用的门槛，提升数据价值的利用率。技术选型与架构：在构建数据中台时，需要选择合适的技术栈和架构，例如采用分布式存储、流处理、机器学习等技术，以提高数据处理能力和智能化水平。同时，需要设计合理的

+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、智能环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并管理工作与平台操作有机结合，数据中台的建设离不开数据开发者、管理者和使用者，星环科技面向这三类用户构建了数据资源目录，数据资产目录和数据服务目录，三目录体系搭建起数据管理的支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。服务自助、数据自治、平台自理降低用户使用门槛数据中台的建设目标是帮助企业实现服务自助、数据自治、平台自理。星环科技认为如何有效把数据资产盘活、盘清、促进使用，如何对整个数据管理过程形成有效自动化的帮助，同时对数据资产能够形成一站式的全景

集团数据中台建设方案一、建设背景随着集团业务的不断拓展和数字化转型的深入，数据量呈爆发式增长，各业务系统数据分散，形成“数据孤岛”，难以实现数据的高效共享和利用。为了提升集团数据管理水平，挖掘数据调研阶段：与集团各业务部门沟通，了解其数据需求和业务痛点，为数据中台建设提供需求依据。方案设计阶段：根据需求调研结果，设计数据中台的技术架构、数据模型、数据流程等方案。开发建设阶段：按照方案设计，进行数据价值，建设数据中台成为必然选择。二、建设目标整合集团内分散的数据，实现数据的集中管理和共享。建立统一的数据标准和规范，提高数据质量。提供高效的数据服务，支撑集团各业务系统的数据分析和决策。为集团的数字化中台的开发建设，包括数据采集、存储、处理、服务等模块的开发。测试上线阶段：对开发完成的数据中台进行测试，确保其功能和性能满足要求。测试通过后，上线数据中台，逐步推广应用。运维优化阶段：建立数据中台的运维管理体系，对数据中台进行监控、维护和优化，确保其稳定运行。创新提供数据基础，推动业务的智能化发展。三、技术架构数据采集层：通过ETL工具、数据接口等方式，从集团各业务系统、外部数据源采集数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据存储层：采用分布式

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...