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本文对数据可视化技术进行了分析，并建议企业在选择和部署商业智能和分析平台的软件时，不妨考虑一下数据可视化产品，让数据与业务人员之间、数据价值和企业之间真正实现“
数据仓库应用是为了提供企业级的管理和决策信息，它的需求分析本身是一个探索的过程，要建造一个成功的数据仓库系统，必须要整理出完善的需求。企业要想真正走向数据仓库应
国内大多数企业的数据治理工作仍然偏重于技术，主要工作还停留在现有业务环节的数据问题等方面，包括现有数据的清理、查重、映射、标准化等内容；而对更深层次的数据治理体
当前，保险企业已经逐渐从粗放式扩张进入到精细化管理的阶段，在此阶段，个性化的客户关怀和服务、有针对性的客户开发成为企业关注的重点。因此，险企建立合理的ECIF系统（
随着数据量的增长以及对数据质量要求的提升，单纯的OLTP查询已经无法满足保险业务对数据的使用需求。为实现跨部门、跨业务系统数据的集中和共享，提供准确一致、统一且标准
保险业务模型的建立，能够帮助险企对保险业务进行全面的梳理。一方面，使得IT人员和管理人员对业务架构图和整个业务的运行情况有了全面的理解，有利于将不同业务按照特定的
险企数据大集中已是一条必经之路。而数据的集中不是简单的物理集中，而应考虑整个企业的应用系统的架构，考虑在应用系统和业务系统间复杂的数据流的最佳ETL实现方式，以及在
本文从车联网、移动终端、二维码、电子商务等多种视角结合保险业对数据采集的实际需求做了一系列数据采集的设想，借鉴国外保险业先进的实时数据采集情景，简单分析和描绘了
本文研究的数据仓库迁移方案以某保险集团的数据仓库迁移为例，概述了数据迁移的技术和步骤，以及异构数据仓库之间进行数据迁移所存在的问题和解决方法。
对于大多数保险公司而言，数据质量管理是一个难题，甚至成为“鸡肋”。值得庆幸的是，国内已有越来越多的保险公司开始在数据质量上下功夫，大量的数据质量管理项目被重视。