㈠ 下圖保險公司資料庫,//後面為主碼，構造如下sql查詢 (1)向資料庫增加一個新的事故(2)刪除john的馬自達車
1
如果出現一個事故，那麼肯定accident表裡會增加一條記錄的
也就是
insert into accident(......)
然後
最後一個表participated我也不知道是記錄什麼的，但是肯定要根據剛才添加的report_number以及事故車輛的driver_id，其他的貌似不用了
2
要刪除JOHN的馬自達汽車，名字大小寫你根據你表裡存在的情況來處理吧
deletefromownswheredriver_idin(selectdriver_idfompersonwherename='john')
andlicensein(='馬自達')
㈡ 保險從業人員資料庫
找騰訊雲最大代理商藍色航線，資料庫遷移、資料庫災備功能強大，還有讀寫分離架構，用起來挺方便的，客服很好，有問題，秒回復，不忽悠，真心解決問題。
擴展閱讀：【保險】怎麼買，哪個好，手把手教你避開保險的這些"坑"
㈢ 保險公司電話資料庫
現在網上信息泄露事件那麼多，好像怎麼防都防不住。因為信息泄露的方式太多了，像公司內部資料庫泄露，內部人員泄露，黑客泄露，合作公司調用數據後泄露等等。昂楷資料庫審計系統，能有效解決資料庫的信息泄露問題。。。希望這樣的產品所有公司都能用起來，至少可以減少部分信息泄露問題了
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㈣ 資料庫是什麼Oracle又是啥玩意
經常會有人問我資料庫是幹啥的，其實一開始我是拒絕回答的，因為我也不能做到通俗易懂的表達出來，畢竟我接觸這個概念也沒有多長時間，但隨著問的人多了，我覺得是時候腦補一下我的第一堂課了，萬一哪天冒出來個貨跟你掰扯這事兒，你沒分分鍾給他說清，最後弄個丟里兒丟面兒，好尷尬呀。
資料庫，說白了就是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，這些數據是結構化的，並可為多種應用服務。也就是說，資料庫是使用計算機伺服器來存儲數據的，專門用來提供各種數據服務。可以這樣想像，過去一個公司的所有財務數據都是放在保險櫃裡面，而現在我們就可以針對這些財務數據搭建一個資料庫放在某台計算機或伺服器上面;再比如，企業或事業單位的人事部門常常要把本單位職工的基本情況(職工號、姓名、年齡、性別、籍貫、工資、簡歷等)存放在表中，這張表就可以看成是一個資料庫。有了這個"數據倉庫"我們就可以根據需要隨時查詢某職工的基本情況，也可以查詢工資在某個范圍內的職工人數等等。這些工作如果都能在計算機上自動進行，那我們的人事管理就可以達到極高的水平。此外，在財務管理、倉庫管理、生產管理中也需要建立眾多的這種"資料庫"，使其可以利用計算機實現財務、倉庫、生產的自動化管理。最常見的資料庫有：銀行儲蓄系統、手機話費系統、美容美發會員系統、超市會員積分系統、水電費系統、機票或火車票系統等，這些都需要後台資料庫基礎設施的支撐。舉了這么多例子，應該是把資料庫說明白了，至少能在大腦裡面有個概念，知道這個東西是幹啥的。
現在大數據被炒的紅得發紫，而大數據的基礎也是數據，由此可見，數據是一個企業的核心資源，說它是企業的立身之本、發展之基都不為過，因此，維護資料庫的資料庫管理員(DBA)是企業不可或缺的。
目前市面上的資料庫產品有很多，單從規模上分可分為大型、中型、小型幾種，典型的資料庫產品如下：
大型資料庫：Oracle、DB2、Sybase;
中型資料庫：MySQL、SQLServer、Infomix;
小型資料庫：Access、VisualFoxpro。在眾多的資料庫產品中，Oracle資料庫一直處於行業領導先地位，也是當今最流行的關系型資料庫。Oracle可翻譯成"甲骨文"，它是一家以資料庫為主業的全球化公司，是全球第二大軟體公司(第一名是微軟公司)，目前Oracle在資料庫軟體市場已經排名第一，資料庫軟體市場份額達到48.6%，遙遙領先於第二名佔有率僅為20.7%的IBM公司的DB2。在中國市場上的計算機專業系統後台所使用的資料庫尤以Oracle資料庫居多。但是購買Oracle資料庫需要很大一筆費用，一般的大型企業使用，需要有專業人員進行管理和維護，中小企業承擔不起。中小企業為了節省成本，一般使用MySQL、PostgreSQL這類免費開源的資料庫，所以Oracle資料庫相關的工作崗位一般是在大型企業中。
對於為什麼選擇Oracle資料庫，而不是其他的資料庫?
第一，是因為Oracle資料庫占據最大的市場份額，並且越來越大，市場需要很多Oracle資料庫方面的人才，中國有句老話說"做對事，選對人"，是同樣的道理;第二，是很多非Oracle資料庫的老系統正往Oracle資料庫遷移，其他資料庫市場佔有率在減少，其他資料庫工作者有面臨失業的風險;第三，Oracle有大量的官方學習文檔，還有部分中文文檔，可以有效地進行學習;第四，Oracle有大量的從業人員，有共同方向的朋友可以互相幫助，不再是孤膽英雄;第五，是可以很容易地從Oracle官方網站下載功能齊全的資料庫最新版本進行學習，可以讓你了解資料庫方面的最新發展趨勢等。
在此說明，以後的所有內容都是基於Oracle11g資料庫產品的，下面我們就簡單介紹一下Oracle11g的系列產品：
企業版(EnterpriseEdition)此版本包含了資料庫的所有組件，並且能夠通過購買選項和程序包來進一步對其增強。
能支持例如大業務量的在線事務處理OLTP(On-LineTransactionProcessing聯機事務處理系統)環境、查詢密集的數據倉庫和要求苛刻的互聯網應用程序。
標准版1(StandardEditionOne)此版本為工作組、部門級和互聯網、內聯網應用程序提供了前所未有的易用性和性價比。從針對小型商務的單伺服器環境到大型的分布式部門環境，該版本包含了構建重要商務應用程序所必需的全部工具。它僅許可在最高容量為2個處理器的伺服器上使用，支持Windows/Linux/UNIX操作系統，並支持64位平台操作系統。
標准版(StandardEdition)此版本提供了StandardEditionOne所不具有的易用性、能力和性能，並且利用真正的應用集群(RAC)提供了對更大型計算機和服務集群的支持。它可以在最高容量為4個處理器的單台伺服器上、或者在一個支持最多4個處理器的集群上使用，可支持Windows、Linux和UNIX操作系統，並支持64位平台操作系統。
簡化版此版本支持與標准版1、標准版和企業版完全兼容的單用戶開發和部署。通過將Oracle資料庫獲獎的功能引入到個人工作站中，該版本提供了結合世界上最流行的資料庫功能的資料庫，並且該資料庫具有桌面產品通常具有的易用性和簡單性，可支持Linux和Windows操作系統。
從存儲結構上來說，目前流行的資料庫主要包含以下兩種：
RDBMS：關系型資料庫，是指採用了關系模型來組織數據的資料庫;
NoSQL資料庫，是指那些非關系型的、分布式的資料庫。簡單來說，關系模型指的就是二維表格模型，而一個關系型資料庫就是由二維表及其之間的聯系所組成的一個數據組織。
關系型資料庫優點：
1、容易理解
二維表結構是非常貼近邏輯世界的一個概念，關系模型相對網狀、層次等其他模型來說更容易理解。
2、使用方便
通用的SQL語言使得操作關系型資料庫非常方便。
3、易於維護
豐富的完整性大大減低了數據冗餘和數據部移植的概率。
4、事務安全
所有關系型資料庫都不同程度的遵守事物的四個基本屬性，因此對於銀行、電信、證券等交易型業務是不可或缺的。
關系型資料庫的瓶頸：
1、高並發讀寫需求
網站的用戶並發性非常高，往往達到每秒上萬次讀寫請求，對於傳統型資料庫來說，硬碟I/O是一個很大的瓶頸。
2、海量數據的高效率讀寫
互聯網上每天產生的數據量是巨大的，對於關系型資料庫來說，在一張包含海量數據的表中查詢，效率是非常低的。
3、高擴展性和可用性
在基於WEB的結構中，資料庫是最難進行橫向擴展的，當一個應用系統的用戶量和訪問量與日俱增的時候，資料庫卻沒有辦法像WEBServer和APPLICATIONServer那樣簡單的通過添加更多的硬體和服務節點來擴展性能和負載能力。對於很多需要提供24小時不間斷服務的網站來說，對資料庫系統進行升級和擴展是非常痛苦的事情，往往需要停機維護和數據遷移。
NoSQL資料庫
NoSQL一詞首先是CarloStrozzi在1998年提出的。2009年再次提出了NoSQL一詞，用於指那些非關系型的、分布式的，且一般不保證遵循ACID原則的數據存儲系統。
NoSQL具有以下特點：
1、可以彌補關系型資料庫的不足
2、針對某些特定的需求而設計，可以具有極高的性能
3、大部分都是開源的，由於成熟度不夠，存在潛在的穩定性和維護性問題。
關系型資料庫適用於結構化數據，而非關系型資料庫適用於非結構化數據，二者優勢互補，相得益彰。
Oracle資料庫未來的發展方向是提供結構化、非結構化、半結構化的解決方案，實現關系型資料庫和NoSQL共存互補。值得強調的是，目前關系型資料庫仍是主流資料庫。
雖然NoSQL資料庫打破了關系型資料庫存儲的觀念，可以很好地滿足WEB2.0時代數據的存儲要求，但NoSQL資料庫也有自己的缺陷。在現階段的情況下，可以將關系型資料庫和NoSQL資料庫結合使用，相互彌補各自的不足。
關於資料庫及其代表產品Oracle今天就介紹這么多，有興趣的可以繼續深挖，希望我的介紹能讓你對資料庫有一個更深入的認識。如果有志於在這方面發展的話，就讓我們一起跟往事乾杯從頭再來。
㈤ 利用大數據分析將保險業風險防控做到極致
利用大數據分析將保險業風險防控做到極致
互聯時代，特別是移動互聯網日漸普及之後，大數據的搜集變得更為方便和可行，大數據的應用價值受到了各行各業的關注，甚至大數據本身也成了一個專門產業。保險作為基於大數法則運營發展的商業行為，對大數據的利用有著天然的傾向性。筆者圍繞風險防控這一經營實務，圍繞核保、核賠這兩大關鍵節點，探討大數據分析在風險防控中的應用，分析優勢性，指出限制性，並基於行業現狀對大數據分析的發展提出建議。
保險業面臨風險控制新挑戰
雖然風險防控是保險業發展過程中永恆的課題，但是隨著經濟社會的發展，新風險點層出不窮，惡意欺詐手段不斷翻新，保險業風險防控受到的更為嚴峻的沖擊。具體表現為：
1.行業競爭倒逼核保和理賠速度的提升，可能帶來核保、核賠質量下降的負面影響。從純理論角度和最理想化的角度來講，核保和核賠這兩個環節是可以為保險公司屏蔽所有逆選擇和道德風險的。但付出的代價是用大量的人力對每個投保和理賠申請都進行大量的細致調查。這在保險公司實際運營中是不可能的。特別是在行業競爭越來越激烈的今天，為提升客戶體驗，保險公司的投保條件愈發寬松，核保核賠速度快，甚至免核保、免體檢、快速賠付已經成為保險公司吸引客戶的「標配」所在。各家公司千方百計提高服務速度，核保核賠部門往往要承受客戶和銷售部門的雙重壓力。在此情況下，雖然保險公司的保費收入有了較大增長，但是承受的風險沖擊將明顯增大。公司管理層對業績增長的期待，或多或少沖淡了本該固若金湯的風控意識。
2.互聯網保險的發展，客觀上增加了風險控制的難度。如今，網路銷售、移動互聯網銷售日益被保險公司所重視。各種保險銷售網站，成為了保險公司新的保費增長點。甚至客戶通過手機微信等軟體終端，就可以輕松完成投保或理賠過程，在這種情況下，材料真實性驗證難度較大，信息不對稱性更為突出，機會型欺詐風險增加。異地出險的增加，也對理賠後續工作提出較高要求，容易出現保險服務流程銜接的空白。在傳統保險銷售過程中，銷售人員與客戶面對面地溝通，其實也是一種了解客戶的過程。但是互聯網保險的發展讓這個過程消失。核保部門失去了一道天然屏障。這些都是增加了風險控制的難度。
大數據分析在保險業風險防控中的實際意義
雖然互聯網技術的發展，給傳統思維下的風險防控帶來了巨大的挑戰。但是筆者認為，任何新技術的進步都是雙刃劍。而且解鈴還須系鈴人，互聯網技術帶來的「麻煩」也必將由互聯網技術本身來開出葯方。這個葯方就是大數據分析。
IBM公司曾用5個特徵來描述大數據，既大量、高速、多樣、低價值密度、真實性。這些特徵其實也表明了大數據對風險防控的意義。
1.大數據時代下，核保環節通過大數據分析有條件對客戶進行系統性風險掃描。具體來講，在傳統核保過程中，客戶告知什麼，保險公司就審核什麼。核保人員要從有限的告知信息中，發現風險點的蛛絲馬跡。這個過程中的風控主要依靠客戶的誠信水平和核保人員的工作經驗。而且大量的投保告知，也挑戰了客戶的耐心。面對大量的提問，客戶很有可能引起反感，不認真填寫告知內容或乾脆放棄購買保險產品。但在大數據條件下，保險公司有條件從資料庫中獲取客戶的大量相關信息。比如通過了解客戶的就醫記錄，可以准確推斷客戶的健康狀況；通過查詢客戶在各家保險公司的既往投保記錄，可以分析投保人有無重復投保、短期內大額投保等高風險行為，等等。這些都將打破既往核保的管理思路，使得核保過程更加精確化。同時客戶需要進行的投保告知大大減少，只要授權保險公司查詢相關信息，即可快速得到核保結果。
2.大數據時代下，核賠環節通過大數據分析更可能發現理賠欺詐的線索，堵住風險漏洞。傳統的核賠過程中，主要靠核賠人員的經驗甄別風險，靠調查人員有意識的排查堵住理賠欺詐的發生。這種情況下，人為製造保險事故、虛報並不真實存在的保險事故、誇大保險事故損失金額，都成為可能發生的情況。但在大數據條件下，保險公司不同地區的既往理賠數據，甚至不同保險公司之間的理賠數據有可能匯聚成一個超級資料庫。任何理賠申請，都可以先經過資料庫的檢驗。
3.大數據分析輔助風險控制的理論研究，已經有了一定的積累，為進一步應用打下了基礎。近年來，大數據的開發應用不僅得到了實務界的關注，也吸引了理論界進行更為細致的研究，並取得了一定成果。例如欺詐分析技術，就是綜合了大數據模型、統計技術和人工智慧在反保險欺詐領域的一項應用。目前這項技術已有了比較完整的理論模型，建立了相應的演算法體系，具體包括有監督演算法和無監督演算法。筆者認為，這些理論研究雖然對保險實務從業者來講有一些晦澀，但是今後的大數據分析甚至人工智慧在保險業的應用，就是建立在這些理論研究基礎之上的。
基於大數據技術提升保險業風險控制
結合大數據技術本身的發展要求，以及當前保險公司實際運營情況。筆者在這部分將提出大數據時代提升保險業風險控制的具體工作建議。
1.以資料庫建設為基礎，在內部數據資源整合的基礎上，爭取建立全行業共享的大數據平台。在這里所討論的所有大數據分析的優勢，都建立在保險公司能夠收集到海量有價值數據的基礎之上。這種數據資源的整理，首先是公司內部資源的整理。特別是對於混業經營的大型金融集團來說，內部已有的數據資源整合就已經是非常偉大的成就。要讓各家公司共享信息，註定是艱難的，這需要行業協會、監管部門的推動，需要各家公司站在更長遠的角度展望保險業的發展。
2.保險公司要千方百計提升IT技術水平，儲備大數據分析的技術力量。大數據分析對資料庫技術的要求是比較高的，公司網路系統和數據計算能力面臨考驗。更為重要的是，如果要想進一步開發大數據資源，就必須有專門的統計分析人才。技術儲備，不是過往運營數據分析等簡單的數據開發，而是一整套科學的體系。保險公司有必要提前進行技術儲備。
3.大數據分析過程中，要特別注意數據安全和客戶信息的保密管理。大數據和互聯網一樣，也是一把雙刃劍。保險公司挖掘好這座寶藏，能夠在風險防控上取得事半功倍的效果。但同時也擔負著維護數據安全的重任。海量的個人信息數據存儲在保險公司，一旦泄露後果不堪設想。單個的數據泄露就可能引起客戶的訴訟。批量的數據泄露，可能給公司帶來的就是滅頂之災。從法務角度來講，保險公司在引用客戶信息之前，要取得客戶授權，規避法律風險。同時要盡可能依靠大數據分析，通過簡單的客戶信息就推斷出某類業務的風險。
總之，風險控制是保險公司穩健經營的重要一環。在大數據時代，保險業必然要利用新技術手段，將風險防控工作做到極致，為公司和行業的發展創造價值。
㈥ 騰訊雲資料庫用於保險行業怎麼樣
現在確實比較多人關注，但是還不算到了瓶頸期，很多從業者確實也感覺到吃力了，其實所有行業都有飽和的時候，如何在逆境中成長壯大，主要還是要自己身硬，從服務、管理、內容上不斷加強自己，有了扎實的基礎後，自己不怕競爭不怕對比。那麼不管什麼行業都能逆流而上現在確實比較多，但是還不算到了瓶頸期，很多從業者確實也感覺到吃力了，其實所有行業都有飽和的時候，如何在逆境中成長壯大，主要還是要自己身硬，從服務、管理、內容上不斷加強自己，有了扎實的基礎後，自己不怕競爭不怕對比。那麼不管什麼行業都能逆流而上的。
㈦ 保險公司要和醫療機構進行數據對接，搭建大數據平台，有好的方法嗎
討論幾種針對各種軟體系統的數據採集的方式方法。重點關注它們的實現過程、各自的優缺點。
軟體介面對接方式
開放資料庫方式
基於底層數據交換的數據直接採集方式
1、軟體介面對接方式
各個軟體廠商提供數據介面，實現數據匯集，為客戶構建出自己的業務大數據平台；
介面對接方式的數據可靠性較高，一般不存在數據重復的情況，且都是客戶業務大數據平台需要的有價值的數據；同時數據是通過介面實時傳遞過來，完全滿足了大數據平台對於實時性的要求。
但是介面對接方式需花費大量人力和時間協調各個軟體廠商做數據介面對接；同時其擴展性不高，比如：由於業務需要各軟體系統開發出新的業務模塊，其和大數據平台之間的數據介面也需要做相應的修改和變動，甚至要推翻以前的所有數據介面編碼，工作量很大且耗時長。
2、開放資料庫方式
一般情況，來自不同公司的系統，不太會開放自己的資料庫給對方連接，因為這樣會有安全性的問題。為實現數據的採集和匯聚，開放資料庫是最直接的一種方式。
不同類型的資料庫之間的連接就比較麻煩，需要做很多設置才能生效，這里不做詳細說明。
開放資料庫方式可以直接從目標資料庫中獲取需要的數據，准確性很高，是最直接、便捷的一種方式；同時實時性也有保證；
開放資料庫方式需要協調各個軟體廠商開放資料庫，其難度很大；一個平台如果要同時連接很多個軟體廠商的資料庫，並且實時都在獲取數據，這對平台本身的性能也是個巨大的挑戰。
3、基於底層數據交換的數據直接採集方式
101異構數據採集的原理是通過獲取軟體系統的底層數據交換、軟體客戶端和資料庫之間的網路流量包，進行包流量分析採集到應用數據，同時還可以利用模擬技術模擬客戶端請求，實現數據的自動寫入。
實現過程如下：使用數據採集引擎對目標軟體的內部數據交換（網路流量、內存）進行偵聽，再把其中所需的數據分析出來，經過一系列處理和封裝，保證數據的唯一性和准確性，並且輸出結構化數據。經過相應配置，實現數據採集的自動化。
基於底層數據交換的數據直接採集方式的技術特點如下：
1）獨立抓取，不需要軟體廠家配合；
2）實時數據採集；
數據端到端的延遲在數秒之內；
3）兼容Windows平台的幾乎所有軟體（C/S,B/S）；
作為數據挖掘，大數據分析的基礎；
4）自動建立數據間關聯；
5）配置簡單、實施周期短；
6）支持自動導入歷史數據。
目前，由於數據採集融合技術的缺失，往往依靠各軟體原廠商研發數據介面才能實現數據互通，不僅需要投入大量的時間、精力與資金，還可能因為系統開發團隊解體、源代碼丟失等原因出現的死局，導致了數據採集融合實現難度極大。在如此急迫的需求環境下基於底層數據交換的數據直接採集方式應運而生，從各式各樣的軟體系統中開采數據，源源不斷獲取所需的精準、實時的數據，自動建立數據關聯，輸出利用率極高的結構化數據，讓數據有序、安全、可控的流動到所需要的企業和用戶當中，讓不同系統的數據源實現聯動流通，為客戶提供決策支持、提高運營效率、產生經濟價值。
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