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平安健康险BI大数据可视化分析平台建设

研究猿  版主
发表于 2019-2-15 10:26:29 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
一.公司介绍

平安健康保险股份有限公司是平安集团旗下专业健康险公司,自2005年成立至今,始终致力于成为您身边的健康管家,以提升国民健康素养为己任,积极投身健康保险事业,充分发挥保险的社会保障功能,与医保体系形成互补。

作为国内领先的专业健康保险公司,平安健康险同时也是平安集团大医疗健康生态体系的重要一环。

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二.大数据建设之路

平安健康险通过5项关键举措实施大数据战略。

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依托集团优势,不断整合内外部数据源,积累数据资源。从而持续实现人工智能和机器学习技术在健康险业务场景落地,建立起来了适应大数据时代的IT架构。

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三.项目背景

随着业务的深入与拓宽,内部数据环境的应用变得有点跟不上业务的步伐了,实际使用中存在以下问题。

1.数据应用在交付业务用户时遇到的困难

  • 数据采集难:因数据分散在各个系统内,在段时间内采集到目标数据较为困难,且业务 部门的数据分析需求经常发生变化,对数据处理的复杂性和效率要求很高,业务部门需要及时得到需求反馈

  • 数据分析难:所有的数据需要清洗后才能被有效利用,同时要求业务人员具备较高的数据分析能力。

  • 数据共享难:不同业务部门的信息不对等,而信息汇报又缺乏时效性,造成跨部门数据共享难上加难。

2.内部数据环境复杂

  • 随着业务的快速拓展,多款产品受到市场青睐。而业务规模迅猛增长的同时也带来了数据量的激增。

  • 业务用户需要进行数据分析,原有的透视图方式来进行分析对用户比较麻烦,交互体验不是很好。

  • 原有的cube维护起来比较复杂,需要一款能够集中多个数据源的数据而且有较好前端展现界面的工具协助数据分析工作。

  • 需要数据大屏展现各项重要指标。

3.前期基于多维模型的cube数据存储和excel透视表分析

  • 优点:(1)使用"SSIS+SSAS"的开发模板化、标准化。(2)EDW深入优化,单表过亿记录也一样可以支撑系统使用。
  • 面临问题:(1)SSAS越来越慢,业务近几年发展迅速cube增量较大,存在性能瓶颈。(2)业务人员操作麻烦,需每次用excel配置连接。(3)数据展现形式比较单一、不美观、交互体验差。(4)集团数据权限无法统一有效管控。

因此一款大数据可视化分析平台变得尤为重要。经过多方市场调研和业务产品选型,发现FineBI最终性能满足将分钟级的分析查询加速到秒级,且能够支撑业务常用复杂场景,可视化效果也满足需求。而且在功能上将数据准备工作与业务数据分析工作分开。提倡IT部门准备好数据,提供给业务部门自助分析。让各个部门做各自擅长的事情。解放IT部门压力的同时,也能让业务部门能够根据自己的业务需求,快速获得即席分析结果。就是目前企业的理想BI工具,因此最终定下使用FineBI,开始企业的大数据可视化分析平台建设

四.项目架构

1.项目整体架构

利用可视化技术提升数据可用性,释放数据潜力。

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2.项目方案

将各平台的历史数据采用KETTLE完成ETL数据抽取、清洗、转换等处理操作,以保证高质量的数据进入数据仓库进行储存。FineBI的Spider分布式引擎进行大数据完美对接,将数据基于业务分类为主题分门别类整理成赔付率主题、理赔主题、用户画像主题等等业务包供业务人员前端进行固定报表查看以及自助分析使用。

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3.项目数据架构

  • FineBI的Spider分布式引擎,能够使分析速度达到秒级,灵活支撑业务常用复杂场景,实现多源数据的整合展示。

  • 业务需求响应在OLAP分析层面,对于经常变化的数据分析需求,业务人员可自助完成分析,无需专业的数据分析技巧,同时缩短项目周期,节约人力成本。

  • 集群架构,高性能可扩展,足够满足未来3-5年的业务量、数据量增长。

  • 历史抽取数据与实时数据可以互相切换,从而满足多种业务场景需求。

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五.项目实现

1.业务包管理

  • 将业务包根据业务模块的不同进行搭建,如赔付率信息模块、理赔模块、每日销售模板、客户画像模块等等,清晰的业务模块,可以方便的进行分组处理。

  • 将业务包按照数据功能的不同进行分组,不同的业务模块放在不同的分组,每个分组中将事实表与维度表分开放在两个业务包中便于用户区分使用。

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2.业务模块介绍

通过对不同维度对数据进行分析,可以了解不同方面的理赔情况、销售情况,及时调整方案,使企业获得最大效益。

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3.常用应用场景实例

(1)健康险大屏

大屏指标:

  • 饼图:分析各项指标间的占比情况

  • 地图:统计全国各地的金额分布

  • 条形图/柱状图:对年月日数据或者各项产品数据进行展现,区分大小排名

  • 折线图:体现指标趋势。

  • 标签图:直观展现某个具体情况下某个指标的值。

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(2)用户画像

   通过对历史数据的分析,可以准确地描绘用户画像,协助决策者制定更加精确的市场竞争决策和企业经营战略。

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(3)医疗网络管理

通过分组表对各个分公司的金额进行汇总从而看出经营情况:

  • 组合图可以将两个相关性较高的指标放在一起,更加直观展现指标的趋势及走向;

  • 环形图可以看出赔付金额在疾病分布上的基本分布情况从而调整产品或者经营策略;

  • 下拉框能够协助筛选数据范围,从而进行更细致的分析。

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4.其他业务应用场景

(1)业绩追踪

根据大屏数据展示可以追踪业务发展情况,快速发现问题根源,及时调整业务策略,减少损失。

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(2)风险管控

根据理赔风险预测、分产品费用结构、费用构成等指标实时管控风险,做到防患于未然。

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5.项目价值

BI特有的数据建模方式,提高原始需求沟通效率,实施周期短且后期维护简单方便。业务需求响应在OLAP分析层面,避免部门间的繁杂需求沟通,面对业务需求多变,业务部门自身即可调整。并且可以实现的数据模型复用——通过BI自带的表间关联功能,实现事实表与多张维度表的关联关系,从而进行多维分析,达到之前使用cube进行分析的效果。消除了每个不同分析业务要写不同sql来join表的繁琐,更加的灵活和智能,也避免了使用数据冗余给服务器带来的压力。

平安健康险始终秉承着以客户为中心的思想。市场营销上能准确定位到目标客户,把控风险。同时在客户经营上发现与探索客户需要什么,痛点是什么,以及给客户带来什么价值。帆软也始终秉持着让数据成为生产力的准则,踏踏实实为客户做好服务为根本。两者从宗旨上不谋而合,FineBI为平安健康险提供了优质的BI大数据分析平台,数据整合、探索分析、预测市场,每一个业务用户都可以及时用到所需数据,掌握业务上的问题,做到让数据反映商业本质问题。


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参与人数 1F豆 +1 收起 理由
codeChen + 1 太棒了,给你32个赞,么么哒

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孙艳
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