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[導讀] (文章來源:網絡整理) 隨著信息技術和人類生產生活交匯融合,互聯網快速普及,數據呈現爆發(fā)增長、海量集聚的特點,一個大規(guī)模產生、分享和應用數據的大數據時代已經到來,大數據成為與自然資源、人

(文章來源:網絡整理)

隨著信息技術和人類生產生活交匯融合,互聯網快速普及,數據呈現爆發(fā)增長、海量集聚的特點,一個大規(guī)模產生、分享和應用數據的大數據時代已經到來,大數據成為與自然資源、人力資源一樣重要的基礎性戰(zhàn)略資源。越來越多的國內外保險公司將大數據及其相關技術運用于保險的各個環(huán)節(jié),進行大數據戰(zhàn)略布局,為轉型發(fā)展賦能。

監(jiān)管機構也建設大數據平臺,利用大數據技術手段嚴控金融保險行業(yè)風險。大數據在給保險業(yè)發(fā)展帶來深刻影響的同時,對保險公司數據治理工作提出了新要求。在大數據和互聯網背景下,傳統核心生產數據僅僅是我們經營風險數據的一小部分,真正解讀風險,需要關注更多客戶接觸行為數據,關注更多行業(yè)外的數據。

保險公司近年來不斷加快大數據技術創(chuàng)新應用步伐,在產品創(chuàng)新、客戶營銷、運營管理、風險管控等板塊涌現出越來越多的應用場景,對應需要更廣泛的數據資源支持,引入更多豐富來源的外部數據。整合資源,保障數據采集、接入的質量和效率,為打造更智慧、更高效、更精準的大數據應用提供基礎數據支持,成為現階段大數據治理的重要任務。

不同的服務應用為公司積累了豐富的數據資源,但由不同條線的業(yè)務部門主導建設,不同程度帶來數據壁壘問題,妨礙了產品線、渠道、機構之間的數據交流,數據在促進業(yè)務深度融合發(fā)展上受到約束。搭建統一的大數據資源共享和分析應用平臺,從后臺匯集整合各渠道、各應用的數據,支持前臺不同的大數據分析應用,將可以有效打破數據壁壘,提升數據共享與數據服務能力。

大數據的來源廣泛,數據規(guī)模爆發(fā)式增長,數據類型繁多、復雜多變,傳統數據倉庫存儲、數據分析處理的技術滿足不了數據管理需要。在數據存儲方面,要考慮低成本、低能耗、高可靠性的目標;在數據分析處理方面,要考慮海量計算、并行計算的要求。

大數據平臺建設需要前瞻性的規(guī)劃以及戰(zhàn)略性資源投入,但基礎設施的資源投入畢竟有限,因此數據生命周期管理也提上議程。如何建立合理的數據冗余、對多源異構數據進行歸類去重、對低價值密度的數據進行降維存儲、對歷史數據進行歸檔處理等,都是數據資源管理需要研究解決的問題。

大數據技術的發(fā)展是兩面性的,數據通過集中共享體現了它的價值,但隱私保護和數據安全方面的問題隨之而來。需要加強對數據需求的合理性、用戶授權的合理性以及數據轉移方式的合規(guī)性審核,做好客戶隱私識別、保護工作,還需要提高大數據平臺的信息安全防護水平,防范出現數據泄露、數據損毀、系統崩潰等安全風險。保險行業(yè)積極開展數據治理工作,改進提升數據質量,實現數據資產保值和增值。

面向新時代、新形勢、新挑戰(zhàn),必須結合DCMM數據管理能力成熟度模型,積極研究探索適應大數據發(fā)展形勢、符合行業(yè)大數據治理模式,推進大數據治理體系建設,服務數字化轉型發(fā)展。利用“云管理”形散神聚的核心內涵,實現資源共享、閉環(huán)管理的數據治理模式,提高全系統數據治理及服務的能力、效率及質量,構建本機構數據治理及應用體系,提高服務水平和質量,服務好本地發(fā)展,滿足本地數據應用及服務需求。

建立大數據治理人才庫,成立項目組進行重點項目建設,充分發(fā)揮全系統人才作用,實現知識積累與共享。對檢測到的問題數據進行預警,業(yè)務管理問題由公司產品線及相關業(yè)務管理部門牽頭整改,制定業(yè)務管理規(guī)范,改進系統控制流程需求,督促所轄分公司條線做好問題整改,后期監(jiān)察審計部門跟進稽核;系統程序問題則由技術部門對軟件系統進行完善,協調分公司對歷史數據進行運維修正。

建設大數據云平臺,逐步梳理各類數據資源,建立數據資源目錄,加強數據融合共享,提高數據查詢利用效率。通過對大數據云平臺的規(guī)劃建設,構建混搭架構,平臺整體支持結構化、半結構化、非結構化多源異構數據的采集、整合、加工處理,建設深度學習環(huán)境,開展數據挖掘、分析、建模,提升公司數據資產運營、共享及應用能力,支持總、分公司大數據分析應用的“百花齊放”,服務于基層業(yè)務發(fā)展。

結合大數據專用技術及平臺特點,實施對應安全防護措施,提供數據安全防護能力,為后續(xù)各類大數據分析應用場景的安全管理奠定基礎。對大數據安全防護的專題研究,制定大數據安全規(guī)劃。從大數據平臺與設施安全、數據安全、大數據應用安全、大數據服務接口安全、大數據安全過程管理等多方面進行規(guī)劃設計,明確各項安全技術、管理要求。

近年來,積極開展數據標準化工作,明確數據采集、交換、處理的標準規(guī)范,推進落地實施,取得成效。建設基于生命周期的主數據管理系統,加強主數據從申請、審批、創(chuàng)建、發(fā)布、訂閱、變更到核銷的全生命周期的標準化管理和控制,創(chuàng)建統一的主數據視圖。

大數據資源的匯聚、整合范圍與力度;進一步完善大數據治理機制,健全大數據治理制度和流程;繼續(xù)加強大數據標準建設,深入推進數據問題綜合治理,不斷提升數據質量;加大數據整合、分析及應用力度,研發(fā)更多的大數據產品,實現數據資產的價值挖掘;要做好大數據安全管控,保障數據資產安全。通過不斷完善大數據治理體系,提升大數據治理水平,充分發(fā)揮大數據創(chuàng)造新需求、提供新供給的作用,服務好公司數字化轉型發(fā)展。
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