论文摘要
作为我国金融市场中成长最为迅速的行业,也是一个高度竞争和极富风险的行业,保险公司借助信息化手段提高竞争能力、由粗放式管理向精细化管理转型也成为关键之举。而在保险信息化过程中,完成了基本业务系统的建设集成后,对数据挖掘的需求,将会主导未来相当长时间内各个保险公司的工作战略。加入WTO以后,外资保险公司全面进入,给中国保险市场带来了巨大影响,延续传统的运作思路,已无法帮助中国保险企业培养自身竞争力。有效利用积累的海量数据来实现经营目标,预测发展趋势,是保险决策支持系统需要解决的问题,也是保险企业在信息技术应用上的一个难题。本文是以中国人民财产保险股份有限公司的数据分析系统项目为背景展开论述,目的是针对企业的数据特性和分析需求找到问题所在,判断问题与目标间的距离,形成一套行之有效地开发模式,开发一个既能满足企业目前的需求又能不断扩展的数据分析系统。本文的主要工作是中国人民财产保险股份有限公司山东分公司车险业务分析系统的研发,主要内容有：项目简介：项目背景、项目在行业中的应用。数据仓库技术概述：首先对数据仓库技术和OLAP进行了系统的介绍,对cognos公司的BI产品进行了简单的介绍。项目分析：分析了人保财险公司的主要业务流程、现有的业务系统、现有的数据查询和分析现状；收集并整理了公司各部门的需求分析,将数据的统计口径和指标解释进行了统一；对项目本身进行了分析,包括立项目的、项目描述、项目风险分析和项目的非功能性需求分析,提出了建立一个与企业特性密切相关的数据分析系统的必要性。数据仓库搭建：运用数据仓库技术构建车险数据仓库,设计库表结构,建立库表,编写取数语句,进行数据预处理(包括数据清洗、数据预计算),提取数据到分析库中,编写定时调度语句对库表数据进行定时更新。数据处理部分从数据质量问题入手,明确了为获取高质量数据的数据清洗和数据转换方案。运用cognos工具进行车险业务分析系统的开发,详细介绍了分析主题的实现过程：配置informix以及odbc数据源,利用cognos公司的BI产品进行OLAP分析,建立面向主题的业务模型,编写iqd文档,使用transformer通过编写好的iqd导入数据,设置维度和度量以及最终展示样式,生成数据立方体(cube),通过数据立方体(cube)进行灵活数据分析,而由数据立方体定制的固定报表通过framework manager和analysis studio发布到web上供相关人员查询和分析。
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