Phone Data Set

并非所有存储都适合大数据
想象一下，您的保险公司拥有自己的车队，并且所有远程信息处理设备都有持续的入站数据流。因此，所有这些详细信息都必须存储在某个地方。这就是问题所在。

传统数据库无法存储庞大的数据集。即使你奇迹般地设法容纳它们，你也很可能在处理它们时失败。而且不要忘记数据流是连续的，所以当你的存储空间用完时，你的数据库将无法积累更多数据，你将不得不紧急寻找扩展机会。显然，这意味着额外的费用。

解决方案是采用自动扩展的数据库，例如 Hadoop、Amazon 或 Google Cloud 存储。这些平台 科威特电报号码 提供分布式数据存储系统，并在需要时自动扩展。

更负责任的数据质量方法
更负责任的数据质量方法
您操作的数据越多，数据质量问题的风险就越大。如果您的保险公司拥有复杂的基础设施，并从多个来源（包括物联网设备）提取不同类型的数据，那么出现问题的可能性就成千上万。例如，您可能只是忽略了设备故障或任何其他流程失败。

此类故障直接影响计算和预测的准确性。为了防止这种情况发生，您必须特别注意 ETL 流程的质量。

数据集成
数据集成
谈到大数据和保险行业，工作流程意味着从各种来源提取信息。因此，数据收集和处理的流程相当复杂。

首先，它需要实施复杂的 ETL 流程以确保良好的数据质量。其次，因为需要汇总我们的数据，以便它们能够带来有形的价值。为此，您需要进行内部和外部平台的多次集成，这非常耗费精力和时间。