越來越多的保險公司開始對大數(shù)據(jù)技術(shù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)環(huán)境進行投資，但是這些項目依然還處于“創(chuàng)新”的范疇，這意味著這些項目的投資回報率還無法確定。即使保險公司的高管們心中并沒有一個明確的目標或者詳實的應用案例，他們依然對大數(shù)據(jù)技術(shù)的前景感到非常樂觀，認為時間將會證明該技術(shù)的價值。但是，所有大規(guī)模技術(shù)創(chuàng)新，都需要資本市場的支持才能進入健康的發(fā)展周期，因此，切實有效的落地實踐宜早不宜遲。

所有大數(shù)據(jù)技術(shù)的目標，都是消化處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，生成新的數(shù)據(jù)環(huán)境類型。實際上，大多數(shù)保險公司都是在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)消化他們核心系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?！跋瘮?shù)據(jù)”的概念其實并不簡單，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中復雜的數(shù)據(jù)映射技術(shù)在大數(shù)據(jù)中依然必不可少。保險公司如果想讓以創(chuàng)新為焦點的大數(shù)據(jù)計劃成長為公司內(nèi)部長久有價值的基礎(chǔ)設(shè)施，必須經(jīng)歷以下三個階段。

第一階段：數(shù)據(jù)存儲

數(shù)據(jù)消化的第一級其實就是扁平化的數(shù)據(jù)存儲。這意味著所有的數(shù)據(jù)——不管是非結(jié)構(gòu)化的文件還是關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的冗余檔案——都要被遷移到一個輕微調(diào)整甚至沒有調(diào)整過的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)環(huán)境中去。如果大數(shù)據(jù)系統(tǒng)已經(jīng)就位，以上步驟可以快速完成，特別是數(shù)據(jù)集較少的時候。但是，這一階段，除了分布式存儲數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)并沒有提供太多的價值。

一些擁有海量數(shù)據(jù)的組織和企業(yè)，他們的數(shù)據(jù)存檔成本很高。通過利用分布式系統(tǒng)的基礎(chǔ)架構(gòu)Hadoop，這些組織可以大幅度降低數(shù)據(jù)存檔成本。不過分布式存儲并不是保險業(yè)目前最關(guān)心的，因為保險公司同時還在嘗試物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、無人機以及其他會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的技術(shù)。但是，分布式存儲的解決方案還是讓保險公司在懂得如何充分利用數(shù)據(jù)前，有了一個可以收集和存儲所有數(shù)據(jù)的方法。

第二階段：數(shù)據(jù)庫重塑

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的第二級，是數(shù)據(jù)庫的交叉覆蓋結(jié)構(gòu)。它允許保險公司從不同的數(shù)據(jù)集中選取和使用特定數(shù)據(jù)。這實際上重塑了傳統(tǒng)的企業(yè)數(shù)據(jù)庫，至少對于終端用戶的體驗來說是這樣的。

使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)環(huán)境的一個優(yōu)點是存儲于該環(huán)境中的數(shù)據(jù)無需全部標準化。很多企業(yè)數(shù)據(jù)庫項目失敗或者超預算，就是因為構(gòu)建一個標準化的數(shù)據(jù)模型實在是太復雜了，保險公司需要將所有系統(tǒng)和所有業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)都納入建模方案中去。

但是，這并不是說數(shù)據(jù)標準化就沒用了。在某些場景下，通過標準化數(shù)據(jù)，可以提高數(shù)據(jù)處理的效率。比如當保險公司需要處理兩個來源的數(shù)據(jù)集時，如果這兩個數(shù)據(jù)集中都有和“客戶”標簽相關(guān)的信息，某種形式的標準化數(shù)據(jù)模型可以在一個框架下對這兩個數(shù)據(jù)集進行分析。不過和關(guān)系數(shù)據(jù)庫不同，這種模型可以在數(shù)據(jù)獲取后再進行定義，而且定義可以只用幾個關(guān)鍵的因素。所以本質(zhì)上說，在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)環(huán)境中，標準化步驟只是被推遲和精簡了。

第三階段：新的觀點和能力

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的第三級，是將新的數(shù)據(jù)類型和可視化數(shù)據(jù)覆蓋到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)環(huán)境，從而獲取新的信息和觀點，這些信息和觀點是無法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)掘的。比如說，保險公司建立一個新的數(shù)據(jù)模型，用復雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如車聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的數(shù)據(jù)報告或者無人機獲取的圖像信息等）覆蓋到保險公司的理賠數(shù)據(jù)上，有可能發(fā)現(xiàn)潛在的新風險。

此外，因為在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，大量的因子都是被初始標準模型所預設(shè)的，由此生成的數(shù)據(jù)報告會不夠全面。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)再加上可視化技術(shù)，可以對大量的數(shù)據(jù)集進行掃描檢查，從而能夠識別出所有的異常數(shù)據(jù)和因子。

價值證明，越早越好

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)環(huán)境的最大優(yōu)點和價值之一在于，保險公司無需在部署該技術(shù)的早期階段就將自己所有的歷史數(shù)據(jù)都遷移到新系統(tǒng)，他們可以循序漸進，在項目成熟后再完成數(shù)據(jù)的完整遷移。

在傳統(tǒng)的企業(yè)數(shù)據(jù)庫中，初期建模時如果忽略了一些數(shù)據(jù)和因素，可能會導致后期系統(tǒng)運作的失效，甚至會產(chǎn)生嚴重后果。所以該類型數(shù)據(jù)庫的容錯率較低。

而在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)環(huán)境中，則不會這樣。這意味著保險公司在利用Hadoop或者其他分布式存儲數(shù)據(jù)庫時，可以先利用一些數(shù)據(jù)源進行試驗，積累經(jīng)驗和專業(yè)知識，基礎(chǔ)打好后，再不斷地加入和覆蓋新的數(shù)據(jù)到該環(huán)境中。

事實上，不管是創(chuàng)業(yè)公司為了獲得持續(xù)的融資來開發(fā)大數(shù)據(jù)技術(shù)，還是傳統(tǒng)保險公司為了獲得足額的預算來進行大數(shù)據(jù)部署，開發(fā)團隊應該盡快達到上述的第三階段。這樣不僅能讓商業(yè)用戶盡早的驗證模式的可行性和數(shù)據(jù)的可靠性，還能在實踐中不斷發(fā)掘大數(shù)據(jù)技術(shù)新的價值。

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