1

Použití datových skladů v pojistné matematice

Mgr. Patrik Hinca 10.10.2003

2

Obsah přednášky

1. Datové sklady

• Historie datových skladů

• Vytváření datových skladů

• Základní pojmy v datových skladech

• Používaní datových skladů

2. Datové sklady v pojistné matematice

• Datové sklady jako zdroj dat

• Vytváření reportů

• Praktická ukázka

3

Historie datových skladů

• Nástup elektronických technologii >> shromažďování dat

• Začátek 70. let vznik relačních databází

• Následně definice SQL

• 80. léta vznik velkých serverových databází

• 1986 uvedena první client-server aplikace

• začátek 90. let oddělování specifických dat pro MIS a DSS

• polovina 90. let vznik datových skladů

• konec 90. let rozvoj datových skladů – e-businnes, systém datamartů, data mining,

4

Integrace dat

Marketing

Finance

Odborné odd.

Účetnictví

Výstup

Výstup

Výstup

Výstup

Kdo je klient?

5

Integrace datKdo je klient?

DWH

Výstup

Marketing

Finance

Účetnictví

Odborné odd.

6

Co je datový sklad?

• Samostatný informační systém postaven na již pořízených datech určen především k jejich analýze dat

• Hlavní výhody DWH

• primární je integrace dat

• rychlý přístup k datem, dynamický přístup (ad-hoc)

• uložistě historických dat

• zdroj dat pro analýzy (MIS, DSS)

• charakterizace klienta

• read-only systém (uživatel pouze čte) – validita dat

• snížení nákladů na pořízení dat

7

Pohled na data z hlediska systému

80. léta až první polina 90. let

SmlouvaSmlouva

druhá polina 90. let až současnost

KlientKlient

Současnost a blízká budoucnost

DomácnostDomácnost

8

Výstavba datového skladu

Primární systém 1

Primární systém 2

Primární systém 3

Staging areaETL

DM1

DM2

DM3

DM4

DWH E-commerceDSS aplikace

CRM Data mine

9

Struktura datového skladu

DWH

Data na nízké úrovni

Agregační data

Metadata

Strukturované indexy

Logická struktura dat

Operative data store

Exploration data store

10

Obsah datového skladu

• fakt – měřitelná hodnota (platby, zůstatky)

• metrika – agregační funkce faktu (suma, průměr, počet)

• mezisoučty – souhrny na definovaných úrovních

• atribut – agregační úroveň dat (tarif, kraj, rok počátku)

• dimenze – seskupení atributů stejného hlediska (geografická dimenze, časová dimenze)

• filtr – výběrové kritérium

• seskupení – samostatné skupiny prvků atributu

• transformace – definice úrovní pro porovnávání (měsíce)

• uživatelské prvky – doplňkové funkce, analytické nástroje

11

Jádro datového skladu

DWH Správce

Uživatel

METADATA

12

Jádro datového skladu

• řídí veškerou činnost nad datovým skladem

• vytváří metadata a tím i logickou strukturu dat

• jako jediný má přímý přístup k datům DWH

• řídí požadavky koncových uživatelů (priority, SQL generátor)

• kontroluje bezpečnost přístupu

• analytický nástroj (mutlidimenzionální analýzy, statistické analýzy, analýzy časových řad)

• úprava dat pro koncového uživatele (dokument, graf, tabulka)

• zpracování odezvy uživatele

13

Uživatelé datového skladu

• Administrátor

• kontroluje činnost DWH

• řídí uživatele (práva, definice skupin)

• Architekt

• vytváří logický model DWH

• aplikační model DWH (objekty, funkce, nástroje pro analýzy)

• Report creator

• vytváří standardní výstupy DWH (reporty, grafy, dokumenty)

• Analytik

• vytváří pokročilé výstupy DWH

• provádí „průzkum dat“, Data Mining

• Koncový uživatel

• Vývojář

14

Používání datového skladu

• statické výstupy – předem definované výstupy

• dynamické výstupy – ad-hoc analýza dat (provrtávání)

• parametrické výstupy – report s volitelnými vstupními parametry

• dokumenty – sestava několika nezávislých reportů, tabulek grafů, možnost vkládaní vlastních komentářů

• elektronické výstupy – email/fax, SMS, Pager

• hlasové výstupy – voice mail, eCall centrum

• operativní výstupy – registrace odpovědí a jejich analýzy

15

Datové sklady

v pojistné matematice

Část II

16

DWH – zdroj dat

• potřeba pojistného matematika

- data na nízké úrovni

- výpočet hodnot pro jednotlivé smlouvy (rezervy, rozklad pojistného, technické změny)

- určité statistiky souhrnného charakteru (odhad rizik, úmrtnosti, rizikového kapitálu)

- statistické analýzy kmene (vývoj škodního procenta, vývoj úmrtnosti, porovnání s plánem)

- finanční analýzy (předpisy, zaplacené pojistné, vývoj rizikového kapitálu)

- odvozené statistiky (solventnost, hodnota kmene)

17

DWH – základní dimenze

• produktová skupina – produkt – tarif – kámen tarifu

• rok – kvartál – měsíc – týden – den (časové údaje, datum podpisu, počátku, konce, narození)

• stát – region – kraj – okres – obec – část obce

• firma – obchodní region – agentura – agent (makléř)

• stav smlouvy – metoda – forma – status

• uplynutá doba v letech – kvartálech – měsících (doba do konce smlouvy)

• riziková skupina – typ rizika – riziko

• domácnost (rodina) – klient – smlouva

18

Vytváření reportů – bez využití DWH

DWH

Data nízké úrovně APLIKACE

DWH

APLIKACE

VÝSTUP

VÝSTUP

19

Vytváření reportů s využitím DWHAgregovaný

mezivýsledekAPLIKACE

VÝSTUP

DWH

VÝSTUP

Pomocná databáze obsahující aplikační

funkčnost

20

Ukázka použití DWH

21

D O T A Z Y