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    ClickHouse 布道者郭炜:讨论ClickHouse的人需要了解它的设计理念

    ClickHouse 素以社区火爆著称,无论是谁只要在社区里提交了有价值的想法或代码,管理者都会以最快的速度将它实现、上线。这种做法在激励着 ClickHouse 社区贡献的同时也给 ClickHouse 本身带来了无尽的活力,保证了 ClickHouse 在数据查询速度和稳定性方面的远超同行的霸主地位。几乎每一个月就更新一次的 ClickHouse,在过去的 2021 年实现了哪些优秀的功能呢?现在的 ClickHouse 适合在哪些场景下使用呢?未来 ClickHouse 发展的重点又在哪里呢?从 2019 年突然火爆起来的 ClickHouse 作为一匹黑马,在云原生场景下,是一匹能跑长途的黑马,还是仅仅是明日黄花呢?

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    oushudb丨案例分析 丨湖仓一体助力保险企业数据战略转型升级

    当下,海量数据结合前沿技术架构正在为保险业带来根本性的变革。本文以某知名保险机构为例,结合偶数行业实践经验,介绍保险企业如何利用湖仓一体技术推动数据战略转型升级。背景介绍在对该客户需求进行深度挖掘并横向比较行业现状后,我们发现:(1) 包括该客户在内的多数保险企业的数据分析场景较为单一,直接产生业务价值的数据挖掘不够丰富;(2) 该客户现有数据分析场景的效率、性能、用户体验都亟待提升。下文我们详细展开分析。业务场景分析客户现有的数据分析应用集中在经营分析、监管报送和风险管控等几个传统场景,其实不止该客户,目前大多数保险企业的大数据业务应用价值挖掘都还不够丰富。1.风险管控仅以目前多数保险企业都非常关注的风控环节为例,该客户仍以风险部门固定报表分析为主,而通过风险数据建模,应用在投保前风险排查、承保中风险管控及理赔时风险识别和反欺诈等全业务链条还非常有限。在投保环节,可以利用数据搭建风险评估模型,筛查高风险客户,对大概率产生负价值的客户采用拒保或者提高保费的方式以减少损失。以互联网场景下的意外险和健康险为例,由于投保手续较为简单,很多产品免体检,只需要填写投保人基本信息即可,这些业务中,很容易出现投保人隐瞒病情、造假家庭收入的情况,逆向选择甚至欺诈的可能性非常大。因此在投保场景下可以利用数据进行多维分析,及时发现高风险投保客户,避免欺诈行为的发生。在承保运营环节,相比较传统风控,大数据风控让保险机构对保险用户的动态跟踪反馈,定期对承保中用户信息进行维护,更新用户风险指数。此外,在加强用户信息安全管理和隐私方面,保险公司借助大数据和人工智能(如设备指纹、IP 画像、机器行为识别等工具)加以防范,在回访环节,根据用户情况及其手机在网状态选择拨打方式及话术,更有利于提高回访效率,提升客户体验。在理赔环节,大数据风控先通过构建模型的方式筛查出疑似欺诈的高风险案件,然后再人工重点审核和调查,减少现场查勘误差,提高查勘效率。除了风险管控,通过数据赋能业务还可以落地在其他几个重点保险场景中,包括产品创新、风险定价、精准获客。接下来我们展开说明下数据赋能这些场景的形式和实现逻辑。

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