太保数据集中的架构和策略

        IDS数据模型的确立，在确定主题域的基础上进行。依据IDS系统的基本构架，数据模型的建立可以分为以下几个步骤：①收集需求，识别关键需方、兼顾当前需求与未来需求。②需求整理与分析，划分主题域、标识需求的当前数据供方。③初步确定需方模型，初步确定表间关系与每个表的业务字段，与供方讨论是否能提供需方模型中涵盖的业务数据。④基于需方模型建立IDS模型。需方模型的范式化程度比较低不能直接拿来当作IDS模型。需要重新建模，但不应当完全不同于需方模型。如果IDS模型与需方模型差异过大会导致IDS到需方目标模型的ETL映射过于复杂。 ⑤基于IDS模型修正需方模型，在IDS模型建立的过程中，会发现初步确定的需方模型的不合理之处，则可以与需方一起适当调整需方模型。⑥基于IDS模型确定供方模型。尽量使供方模型接近IDS模型从而降低IDS到需方目标模型的ETL映射复杂度。最终，该模型必须全面涵盖所需要整合的业务系统内的信息，同时，该模型一定是基于整个企业运营和IT支撑的视角构建的。

4.IDS系统的部署

        做为太保产、寿险数据整合服务平台，提供了一个对操作性数据的整合的全局视图。目前IDS的数据实时性要求是T+1，即当天（工作日）在IDS系统看到的数据是前一工作日在业务系统的数据。下面以产险IDS系统部署，介绍IDS系统部署的相关知识。

        产险IDS整合了产险不同业务系统的数据，这使产险IDS系统可以支持跨系统数据的综合查询。IDS提供综合查询的服务有多种方式，有实时查询、异步查询以及批量数据传送查询。业务系统可以根据自身需要选择查询的方式。①实时查询，对那些处理比较简单的跨系统数据查询，查询结果可以同步获得。②异步查询，针对那些比较耗时的查询，为方便用户，IDS提供了异步查询的机制来实现这一功能，接受异步查询请求之后IDS系统后台运行计算。③批量数据传送的查询，批量数据传送的查询是指业务系统基于性能以及事务控制等因素考虑，将查询的结果数据从IDS系统接受后，直接存储在业务系统中。

        产险IDS可以为许多应用系统提供数据源，尤其是某些应用系统，对数据的实时性要求不高但是需要跨系统数据。如P05报表集市、P05 EDW、车险理赔等。产险IDS系统逻辑部署如图4所示。

        从上面产险IDS的逻辑部署图可以看到，IDS数据库服务器上面部署的主要就是IDS核心数据库。数据库中的数据分为两层：基础层是ETL加载进来的数据；应用层的数据包括报表、报帐、精算、综合查询等相关应用的数据，是由相应的应用进程生成的。

        在ETL服务器上面部署的有IDS进程调度控制程序、数据抽取程序、ETL程序、车险增量数据解析程序、报表后台批处理、综合查询批处理（车险经营指标部分）、数据分发程序、P11程序。相应存放的数据有业务系统的增量包文件、车险的增量XML文件、ETL相关的数据文件（EXF、CIF、LDF）、以及分发的增量数据，包括提供给分公司IDS、P05报表集市、P05EDW、车险理赔系统的增量文件。

        报表服务器是专门为报表应用准备的服务器，报表的查询相关服务部署在上面。应用服务器是用来存放综合查询的数据以及发布综合查询服务的。此外从P09项目整体考虑，将大部分需要使用P11传输的应用程序统一部署在P11的前置机上面，其中包括IDS的报账、精算、综合查询的黑名单、赔付等几个应用。而IDS的增量文件传输等应用也用到P11，但是数据量比较大，所以部署在IDS的ETL服务器上面。

        产险IDS能够提供给服务主要有：精算数据准备、综合查询服务、财务报账、数据分发等功能。精算系统需要从IDS系统获取数据为精算做准备，其中也包含准备金数据。IDS系统将基础层的数据经过处理生成精算系统需要的数据，再按照精算系统需要的格式经过P11传送给精算系统。

        在太保数据仓库（EDW）建设时，IDS系统建立改善了对关键操作数据库的存取，用户能获得全面主题的企业级完整视图，有利于更好地通观全局。近实时的数据存储提供了查询与服务能力，并以更高的性能生成操作报表。从数据整合集中到数据仓库的建设。IDS的概念在不断的成熟，应用和功能也在不断的拓展，相信随着IT技术与保险业务深入的融合，IDS系统在保险企业信息构架中的角色和位置会更加清晰和突出。
 

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