sbm-bilgi-3

45 / 76

45
İş zekası sistemlerininkurumsal
bir veri ambarı üzerinde koşması,
verinin bütünlüğünü, doğruluğunu
ve güvenliğini garanti etmeyi
kolaylaştırır
Basing the business intelligence
systems on a corporate data
warehousing systemwillmake it
easier to ensure accuracy and
security
“
“
authorization by preparing certain, if not all, report prototypes
based on this data would allow for much earlier detection
of possible bugs in the model and despite resulting in some
additional work, would prevent returns caused by bugs and
possibly much bigger labor losses.
As SBM, we started by improving our existing business
intelligence infrastructure. With Oracle Exadata X3, which is
our choice as a database server, we achieved up to 20-fold
improvement in query times as well as high system accessibly
and backup capabilities. We set up Oracle Data Integrator
(ODI) as our ETL tool. Thanks to the high-speed development
capabilities it offers, we redeveloped existing data transmission
processes on ODI. With the project initiated in May and
completed in August, we prepared over 800 mapping and over
100 packages. Eventually, we decreased our total daily data
transmission duration from 10 hours to 2 hours.
And after that, in line with the principles and methods previously
described in this article, we started working on the Insurance
Industry Common data Model. With the meetings we held with
experts from the sector, we added industry experience to the
project as well. Our target is to come up with a common model
that defines the relationship not only between data collected
in SBM but also data from all other insurance categories and
allows for self-service reporting and analyses. We believe that
one of the most important outcomes of the project will be
the Insurance Data Glossary that will be developed during the
modeling process. We also believe that this glossary, which
will comprise the definitions and calculation methods for all
branches, metrics and KPIs included in the model, will make
a great contribution to the efforts for standardization that will
serve the purpose of creating a common language in the sector.
atılması, tümüyle olmasa da belirlenmiş bazı rapor
prototiplerinin bu veri üzerinden hazırlanarak kullanıcı test
onayının alınması modeldeki olası kusurların çok daha
erken görülmesini sağlayacak, bir miktar ek iş çıkarmakla
beraber kusurlardan kaynaklı geri dönüşlerin ve muhtemel
daha büyük iş gücü kayıplarının önüne geçecektir.
SBM olarak işe, var olan iş zekası alt yapımızı
güçlendirerek başladık. Veri tabanı sunucusu olarak
seçtiğimiz Oracle Exadata X3 ile sorgu sürelerinde 20
kata kadar artış, yüksek sistem erişilebilirliği ve yedeklilik
sağladık. ETL aracı olarak Oracle Data Integrator (ODI)’ı
konumlandırdık. Sağladığı hızlı geliştirme yetenekleriyle
mevcut veri aktarım işlerini ODI üzerinde yeniden
geliştirdik. Mayıs’ta başlanan ve Ağustos’ta tamamlanan
proje ile 800’ün üzerinde mapping ve 100’den fazla paket
hazırladık. Sonuçta, günlük veri aktarım sürecimizi 10
saatten 2 saate indirdik.
Akabinde yazının genelinde bahsedilen prensipler ve
yöntemler çerçevesinde Sigortacılık Ortak Veri Modeli
çalışmalarına başladık. Sektörden uzmanların da
katılımları ile yaptığımız toplantılarla sektör tecrübesini de
projeye kattık. Hedeflediğimiz modelde sadece SBM’de
toplanan verilerin değil sigortacılığa konu tüm branşların
birbiri ile ilişkilerini tanımlayan, self-servis raporlama ve
analizlere imkân veren ortak bir model ortaya koymayı
hedeflemekteyiz. Projenin en önemli çıktılarından birisinin
de modelleme çalışmasıyla birlikte ortaya konulacak
olan Sigortacılık Veri Sözlüğü olacağını düşünüyoruz.
Modele dahil tüm branşlar, metrikler ve KPI’ların tanım ve
hesaplama yöntemlerini içerecek bu sözlüğün, sektörün
ortak bir dil kullanmasına hizmet edecek standartlaşmaya
önemli katkısı olacağını düşünüyoruz.
UZMAN GÖZÜYLE EXPERT VIEW
Kaynakça/Resources:
1.
2.
3.