大数据在保险行业的应用(4)

现实中对系统的建设是业务驱动的，而不是科技驱动的，至少目前还是这样的状态。业务驱动的最大问题就在于，对于每一个业务的需求，都是期望通过建设新的专用的系统来解决问题，这个系统是专用的，不存在可以和别的业务或系统共享的部分。

如果一直维持这样的状态，就很难积累出一套可以共享的后台和中台。 所以对于现状，我们现在的思路是要能把业务驱动变成技术驱动，在每一个项目的过程中，尽量抽时间来完善中台，提供统一的基础服务。

中台的基础服务是和业务相关的，例如数据质量检查服务，元数据管理服务，工作流服务，规则引擎服务，等等。 等中台渐渐稳定后，再考虑后台稳定的问题。

另一个有机结合的话题是， 技术和业务结合在一块儿后，提供出来是系统，还是平台和服务？

这其实在前面的前台中台后台策略是一致的。目前我们都是提供系统，不同系统间相互隔离。等打通一部分系统的中台后，才能形成平台和服务来。因此一个重要的衡量标准，就是看目前公司的系统更多还是平台和服务更多。

Q1 ：什么是数据仓库？当前保险公司使用什么样的数据仓库？

A1 ：在银行或者保险公司，一般使用的数据仓库都不是Oracle而是DB2。

按照某种规则或者某种主题整理好数据的数据库，例如用保单的数据用用户的维度来整理并放在数据库内，即为数据仓库。

Q2 ：当前保险行业用到哪些大数据技术?

A2 ：传统企业对于数据没有太多自己的观念，但对此非常重视，所有最前沿的技术我们都会使用。

Q3 ：面试大数据岗位，应该如何准备?

A3 ：根据面试岗位进行相对的准备

大数据分析：在hadoop平台上实现各式算法

大数据应用开发：分布式存储、kafka等等

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（编辑：ASP站长网）