业务挑战
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险企数据利用率低
由于传统技术的计算能力和存储容量的的限制，导致企业数据割裂存储，系统呈烟囱式分布，难以对数据进行统一融合分析，难以深度挖掘数据价值，导致数据利用率低
由于传统技术的计算能力和存储容量的的限制，导致企业数据割裂存储，系统呈烟囱式分布，难以对数据进行统一融合分析，难以深度挖掘数据价值，导致数据利用率低
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大数据技术应用门槛高
大数据技术复杂且更新迭代快，一般企业难以有效掌控，更难以利用不断发展的大数据新技术有效支撑企业生产应用系统，生产中出现问题难以快速解决
大数据技术复杂且更新迭代快，一般企业难以有效掌控，更难以利用不断发展的大数据新技术有效支撑企业生产应用系统，生产中出现问题难以快速解决
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大数据集群资源利用率低
自建大数据集群，一次性投入服务器资源规格较高，导致成本高，而实际应用的初期，难以充分有效利用高规格的资源，存在利用率低的问题，导致资源浪费
自建大数据集群，一次性投入服务器资源规格较高，导致成本高，而实际应用的初期，难以充分有效利用高规格的资源，存在利用率低的问题，导致资源浪费
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传统技术难以应对新的数据分析
随着移动互联网的发展，保险企业积累了大量的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据等，采用传统的技术手段，已难以在指定的时间内完成大规模数据的分析
随着移动互联网的发展，保险企业积累了大量的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据等，采用传统的技术手段，已难以在指定的时间内完成大规模数据的分析
解决方案场景
保险数据中台构建
场景介绍
场景特点
解决方案架构
保险大数据解决方案
满足保险业在合规、安全、可靠等方面的需求，重构传统保险企业的数据架构，快速构建和部署保险大数据业务系统，深入挖掘数据价值，实现数据变现
架构优势
方案优势
利用大数据技术把企业原有割裂的数据，呈烟囱式分布的系统，进行数据的统一融合存储，进行统一融合分析，挖掘数据价值，实现数据变现
华为云提供专业的大数据服务支撑服务，满足客户对大数据技术的使用诉求，降低客户使用大数据难度
由于自建大数据集群，存在利用率低的问题，导致资源浪费，而云上大数据集群可根据业务需求弹性扩展，提高资源利用率
解决华为云全栈安全防御能力，并经由华为专业的安全团队和德国PSA安全认证测试，提供云上高安全的大数据服务
