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数据架构调研与评估
数据架构是指企业总体的数据收罗、处置惩罚、存储和治理等的总体架构，区别于应用架构，数据架构主要偏重于业务处置惩罚所需的信息和信息流，包罗：
总体架构
数据尺度化：企业级数据界说的尺度化及治理水平；
数据质量：数据的准确性；
数据治理：对IT系统中的数据治理，包罗：存储组织、清理、访问控制等；
总体数据架构
现状描述
目前，中国人寿的总体数据架构的建立是一个自底向上的历程：通过创建一个个应用，产生相应业务区域的数据模型，然后凭据需要创建这些数据模型间的数据接口，从而以逐步“联接”的方法，形成中国人寿的总体数据架构。
下图描述了这种基于应用建立所创建起来的数据架构：
总公司
精算
系统
统括
系统
CLAF
统计
报表
统计
报表
CLAF
银保通
精算
系统
精算
系统
统计
报表
CLAF
AMIS
CBPS
OBPS
保单/客户数据
署理人/机构数据
收付费数据
保单数据
收付费数据
提取保单数据
财政
报表
统计
数据
保单及报表
底子信息系统
业务财政数据
保单数据
保单及报表
财政
报表
统计
数据
省公司
地市公司
准备金
准备金
准备金
上图摘自《中国人寿应用系统介绍及筹划》，它描述了整其中国人寿主要的应用系统间的关联和数据互换，从总体上看来，中国人寿：
根本实现了业务信息的电子化，绝大多数业务处置惩罚都有应用系统支持；
主要的业务功效区域（如寿险实务、财政治理等）的信息处置惩罚都有较为成熟的应用架构和数据架构；
各个应用系统之间可以利用数据文件进行数据互换，实现了信息的通报和共享；
银保通系统能够实现和银行间的实时数据互换；
基于数据库技能的信息处置惩罚体系根本成熟；
开端创建了以中间库为底子的数据互换平台，并基于它实现了企业数据综合查询统计功效；
开端创建了以统计报表东西为手段的数据统计和报表系统；
财政系统利用了数据堆栈技能和SAS东西进行数据阐发，除此之外，诸如上海还创建了自己的数据堆栈系统；
基于NOTES的消息系统支持了公司的日常信息相同事情；
基于影像技能的非结构化数据正在一些分公司使用，并逐步推广。
数据模型和应用的相关性
以应用为分别的“烟囱”结构，数据基于应用，并被锁定在应用系统中
数据并没有被作为一个单独的IT组成部分被筹划和设计，而是作为应用系统的一部分，由于应用系统的供给商差别，而且其设计事情也缺乏相互之间的协调，因此，数据模型根本凭据各个应用系统的功效需求进行设计和实现；
由于缺乏有效的数据共享，在有些业务环节上，一个应用所需的数据无法从相关的其他应用系统中得到（如AMIS和财政系统间需要共享署理人佣金信息），而只好重复录入；
另一方面，由于同一个数据可能存在多个数据源（从多个应用系统中被重复录入），由此导致了信息的不一致。
焦点业务系统的总体数据组织主要是保单处置惩罚为中心，而较少倾向于以客户为中心；
结构化数据根本上都利用数据库技能实现，非结构化数据只有少数地方使用影像技能实施了电子化，从应用水平上两者之间的集成度不高，影像事情流技能和其他应用系统之间没有能够做到无缝联接。
缺乏自动化和实时的数据互换
以数据文件互换为主要手段
现有的数据互换方法通常是从一个应用中将数据导出到平台文件中，再通报到目标平台并并导入到目标应用系统中；
由于大批量的数据抽取事情会影响到正常的业务处置惩罚效率，因此通常的数据抽取都被设定在在晚间进行，所以数据的时效性较差（通常都在一天左右）。
数据互换历程缺乏严格的数据校验、历程控制等
接口数据的错误经常是在导入目标系统时才发明，而不是作为系统数据质量控制的一部分，预先在源系统中进行正当性校验；
数据互换的历程缺乏技能性控制：诸如大批量数据支解、数据传输的校验、重复操纵的处置惩罚、操纵回滚等。
对差别版本或开发商开发的，支撑同一业务应用，缺乏统一划定的应用系统数据外模式
例如业务处置惩罚系统，总颁系统CBPS和深圳、江苏、上海的系统对外的数据模式和接口都不相同，和其他应用系统（如CLAF）的接口需要各自编写相应的接口软件来实现。
从较好的做法上，对同一业务处置惩罚历程，应当界说尺度的接口模式，并以此作为软件开发的指导或尺度。例如：中国电信就对所有的计费系统开发商界说了系统对外接口尺度，并禁止其分支机构购置不满足这一尺度的产物。
数据物理条理和数据提升（staging）
事务（transaction）处置惩罚层数据
应用系统中存储了完整的、原始的事务处置惩罚数据；
应用系统中的主要事务处置惩罚数据都具备时间戳等增量