保险公司数据治理咨询

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。历史和偏好，为客户提供个性化的保险套餐和优惠活动。在客户服务方面，通过实时分析客户的咨询和投诉数据，及时了解客户的问题和需求，提供快速、有效的解决方案，提高客户满意度。在营销方面，大数据分析可以帮助

数据治理咨询服务指由专业的数据治理咨询公司提供的一系列数据治理方面的咨询服务。数据治理是指通过建立一套规范和流程来管理组织的数据资产，以确保数据的准确性、完整性、一致性和安全性。数据治理咨询服务可以架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时在每一次项目中，都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层，为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。帮助组织制定和执行数据治理策略，规划和实施数据治理框架，开展数据资产清理和整理工作，建立数据质量评估和监控机制，制定数据安全措施，以及培训和支持组织内的数据治理团队。星环数据治理解决方案https://www.transwarp.cn/solution/product/34星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，构建明日数据世界。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现

，优化业务流程，提高决策效率和准确性，从而提升企业的整体竞争力。选择咨询公司的考量因素专业能力：考察咨询公司的数据治理专业知识和技能，包括咨询团队的资质、经验和专业背景，是否具备丰富的数据治理项目经验和成功案例。行业经验：了解咨询公司在所在行业的数据治理经验，是否熟悉行业特点和业务需求，能否提供针对性的解决方案。服务质量：评估咨询公司的服务质量，包括咨询方案的质量、项目实施的进度和效果、客户沟通和反馈数据治理咨询是一种为企业或组织提供专业的数据治理建议、方案和指导的服务，旨在帮助客户建立完善的数据治理体系，提升数据质量和价值。咨询内容现状评估：对企业的数据治理现状进行全面评估，包括数据管理流程，如数据标准培训、数据质量意识培训等。咨询流程需求调研：与企业相关部门和人员进行沟通，了解企业的业务需求、数据治理现状和痛点问题，收集相关资料和数据，为后续咨询工作奠定基础。方案设计：根据需求调研结果，结合行业最佳实践和专业知识，设计个性化的数据治理咨询方案，包括目标、内容、方法、步骤和预期效果等。方案评审：组织企业内部专家和相关人员对咨询方案进行评审，听取各方意见和建议，对方案进行修改和完善，确保

解锁数据密码：数据治理咨询服务全解析数据治理咨询服务是什么数据治理咨询服务，是专业机构运用先进的理念、方法和工具，为企业提供的数据管理优化解决方案。从数据管理流程来看，数据治理咨询服务覆盖了数据从产生到消亡的全生命周期。在数据产生阶段，协助企业制定科学的数据采集标准和流程，确保源头数据的准确性和完整性。从提升数据质量角度来说，数据治理咨询服务有着一套行之有效的方法。它首先对企业的数据质量进行全面评估，从准确性、完整性、一致性、时效性等多个维度，找出数据存在的问题。服务内容大盘点（一）数据分类与标准化在数据的“大仓库”里，数据分类与标准化就像是精心整理仓库的过程。数据治理咨询服务会协助企业深入治理咨询服务会运用专业的工具和方法，对数据进行全面的质量检查。从准确性、完整性、一致性、时效性等多个维度入手，查找数据中存在的问题。通过数据分析找出数据质量问题的根源，可能是数据录入错误、系统接口问题或可靠依据。（三）数据安全与合规在数字化时代，数据安全至关重要，数据治理咨询服务会为企业构建全方位的数据安全防护体系。采用先进的加密技术，对敏感数据进行加密存储和传输，防止数据被窃取或篡改。比建立严格的

等方面的内容。数据治理的目的是建立一个健全的数据管理架构和流程，让组织能够更好地利用数据支持业务决策，提高效率和降低风险。数据治理公司星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层，可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时在每一次项目中，都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层，为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。数据治理是管理、监督和控制组织内外的数据资源的活动和实践，确保数据正确、可靠、一致、可用和安全。数据治理包括数据策略、规则和标准的制定与实施、数据质量管理、数据分类、访问控制和安全性、数据私和合规性、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，构建明日数据世界。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产

随着信息化时代的到来，数据已经成为企业重要的资产之一。有效的数据治理可以帮助基金公司优化业务流程，提高业绩，降低风险，增强市场竞争力。基金公司的数据治理可以从以下几个方面进行：建立完善的数据管理架构等。建立一套完善的数据治理评估和改进机制：数据治理是一个持续的过程，基金公司需要定期评估和改进数据治理的现状。这可以通过定期对数据治理流程和制度的评估，以及对数据管理能力和数据价值的评估来实现。星环和制度：这包括明确数据管理团队的职责和权限、制定数据规范和标准、建立数据管理流程和应急预案等。同时，基金公司还需要建立一套数据分类和分级的体系，根据数据的敏感程度和重要性进行合理的管理和保护。建立一套完整的数据采集和存储机制：数据采集是获取有效数据的关键，基金公司可以通过建立门的数据采集部门或引入第三方数据服务提供商来获取各类数据。同时，基金公司还应该建立可靠的数据存储设施，确保数据的安全性和可追溯性。建立数据共享和应用的机制：数据共享可以帮助不同部门之间实现信息共享和协同工作，提高工作效率和决策水平。同时，基金公司还可以通过开放数据接口和数据服务，向外部用户提供数据分析决策支持。建立一套有效

、中国银行齐聚一堂，并围绕“大数据3.0时代，如何建设银行+保险大数据平台”这一主题进行圆桌对话。几大银行+保险前沿公司从数据洞察、数据关联、数据治理、模型构建、数据应用诸多角度进行了经验分享。通过搭建大数据10月19日，“星火燎原，智慧点金——2018星环科技银行+保险行业高峰论坛”于苏州同里拉下帷幕，在这座素有“东方小威尼斯”之誉的江南古镇，与会嘉宾非常热情地一路相随。活动现场，各大银行及保险公司现身说法，分享银行、保险行业的成功案例，更有星环科技新产品介绍和前沿技术分享，与会嘉宾满载而归。01、大数据技术发展趋势介绍星环科技创始人、CEO孙元浩率先登台，为大家解析了大数据技术发展趋势。大数据、交通等行业，推动诸多企业实现数字化转型。04、太平保险-大数据建设经验分享太平金科数据分析平台负责人许崇涛认为，传统保险行业在大数据建设过程面临以下6大挑战：数据量增长迅速、数据时效性要求高、用户数多并发高、保险业务逻辑复杂、小机闪存成本高昂、IT架构复杂。而基于大数据平台的应用能力，将保险行业与大数据、人工智能等技术结合，利用大数据平台的分布式计算能力可以为原系统大大减轻负担，提升业务处理效率

”，届时将有各大银行及保险公司现身说法，分享成功案例；更有星环新产品介绍和前沿技术分享，欢迎大家前来参会。时间主题演讲人8:30-9:00签到9:00-9:40致辞+趋势介绍星环科技孙元浩9:40-10（大数据）C（云技术）成就点金术，助力金融企业从提高行业服务的质量和效率、降低风险及提升企业收益？2018年10月19日，星环将在XX举办首届“”星火燎原，智慧点金——星环第一届银行+保险行业高峰论坛:10大数据在银行风控中的思考和实践恒丰银行赵毅10:10-10:40星环产品线介绍星环科技10:40-11:10太平保险案例分享太平保险许崇涛11:10-11:40江苏农信案例分享（拟）江苏农信11近年来在波澜壮阔的新金融浪潮中，中国金融科技的飞速发展及其前景都受到了业内广泛关注，这样突飞猛进的变化背后，当然离不开大数据和人工智能等相关技术的攻坚克难。大数据3.0时代，如何用A（人工智能）B大数据技术的数据仓库建设厦门国际银行林炳贤15:15-15:45茶歇15:45-16:15江苏银行案例分享江苏银行16:15-16:45金融企业如何进行数据模型搭建星环科技李飞16:45-17:15金融大数据资产管理体系建设实践宇信干从勇

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...