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金融暨服務業專案
 
成功案例-國際紐約人壽股份有限公司
  紐約人壽採用BI系統，快速掌握全方位營運效能
公司簡介
　　自1992年展開在台灣的營運，國際紐約人壽以創新作法與思維，在保費收入、保單繼續率及人員素質，都維持穩定的成長；於2002年7月改制為子公司「國際紐約人壽保險股份有限公司」，展現深耕經營台灣壽險市場的企圖心，期以更健全的財務基礎提高市場競爭力。

　　在業務行銷通路上，國際紐約人壽有著洞燭機先的創新作法與思維，開闢多元行銷通路，除了專業的壽險顧問行銷體系，並率先經營銀行保險業務及跨入電話行銷領域，透過一系列整合性行銷手法，產能不但屢創新高，更成為台灣壽險市場中多元通路發展的領航者。

　　未來將持續秉持財務穩健、誠信正直、顧客導向、創新求實、品質第一等五大服務價值觀深耕台灣市場，提供超越客戶期望的商品與服務，朝向「最值得客戶一生信賴的壽險公司」之願景邁進。
 
  專案緣起
　　紐約人壽於今年（ 2007 ） 3 初開始資料擷轉專案，專案主要的目標就是將原本在 AS400 的資料，根據不同的性質分別在 sql2005 上建立 data mart 。在鼎新與協力廠商 Attunity 不懈的努力下，不但以優異的工具最佳效能取得了專案，並在四個月內就順利結案。

　　整個專案運用了 CDC(changed-data-capture) 滿足了紐約人壽對即時性資料分析的需求， 讓使用者能利用即時的資訊進行分析與決策。而藉著 data mart 的建立，也大幅降低了資料查詢對 AS400 的負擔並為未來的 BI 計畫奠定了良好的基礎。
 
  降低系統複雜度，減少維護時間與成本
　　紐約人壽的系統是在 AS400 上，整個系統相當的龐大分工也相當細， 維護的成本自然也不低。在滿足紐約人壽的需求為前提下，相對於其他廠商的機制，鼎新與協力廠商 Attunity 的 solution 提供了使用者更大的彈性，不論就建置金額，或是從整個即時資料擷轉所連的資料庫平台，甚至從學習使用的技術難度來看，鼎新的 solution 都能讓紐約人壽在日後維護系統或是延伸功能時有更多選擇。

　　在鼎新所提出的 solution 中，整個資料擷整的流程都已經模組化，流程的設定過程也是在 web 介面下完成，完全不需要下甚麼艱深的指令，而所能連接的資料庫也不侷限在某幾個特定廠商，舉凡目前市面上大家耳熟能詳的資料庫都是支援範圍，這樣的特色對客戶而言無異是非常有吸引力，因為技術的進步日新月異，一個產品往往每幾年就被淘汰，使用者對一個產品的上手時間愈短就能愈快發揮他的效益 !! 而更不用提在這選擇多元化的時代，能讓客戶在未來對系統有更廣的選擇是絕對正確的。
 
  利用資料倉儲整理營運資訊，增進系統效率與資料品質
　　專案在資料擷轉的過程中，也發生了一些原本沒有預想到的問題，但在彼此的合作努力下都能順利解決，也讓整個團隊了解了 data cleansing 對整個 ETL 過程的影響。舉例來說，在 AS400 上對日期格式的資料所允許的範圍是很廣的，像是一個在 1800 年的日期在 AS400 ，只要格式對那就是一個合法的資料。但是當這樣的資料擷轉到 sql2005 時，就會發生錯誤。原因在於 sql2005 對日期格式的資料所能允許的合法值遠低於 AS400 。這個問題花了整個專案好一段時間才查出，但也幫助了紐約人壽進一步檢查在原本系統內的資料的合理性。

　　除此之外，在這次的專案中也處理了在資料庫裡面含有特殊符號或是異常編碼的資料，這些資料往往都是造成系統異常的原因，清除掉這些不正常資料後，才能大幅提升資料分析的效率與準確度。
 
  鼎新結合新技術，達成 near real-time 目標
　　如前所述，紐約人壽各種應用程式的資料都儲存在龐大的 AS400 ，在要看匯總資料時，目前的做法是每天晚上的批次作業將當天的異動資料更新到一個匯總的資料庫，以這個匯總資料庫供使用者查詢。這樣的流程已經無法滿足紐約人壽對即時性資料分析的需求，因為以傳統的做法，要做到 near real-time data 勢必要縮短資料擷轉的間隔，但像是大量的資料根本不可能短時間內密集安排資料擷轉，而就算可以安排這樣的工作，也將大大拖累 server 的效能。

　　為達到這個需求，鼎新電腦與合作廠商 Attunity 合作，藉著 CDC(changed data capture) 的機制，依紐約人壽的需要，只擷取每次時間間隔中的異動資料到 data mart 。這樣做的好處是，除了第一次的資料擷取需要擷取比較大量的資料外 (full load) ，其餘的每次只抓取了異動資料 ，所以資料量不大，對 server 所造成的負擔不重，而且可以輕鬆地視需要調整每次資料擷取的時間間隔。
 
  總結
　　在整個專案進行中遇到了很多未預期的問題，但其實這些問題幫助了大家找出了系統內部的特性，而這些特性有些是屬於資料庫的特色，有些則牽涉到了 ETL 。就算現在沒有被發現也終將在以後的資料分析裡被抓出來， 若是等到在做 BI 或是 data mining 時才發現資料不正確才要回頭查資料時，那就讓事情更複雜，讓事情變的事倍功半。

　　紐約人壽藉著這次相對單純的資料擷轉的專案其實已經完成了某種程度的 ETL 作業，不但滿足了其現階段的需求，也為其將來的 BI 奠定了良好的基礎，相信他們未來在導入 BI solution 時一定會更加順利
 
 

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