简介：平安人寿作为保险行业领军者，引入Apache Doris统一OLAP技术栈，打破数据孤岛，提升数据应用效率，降低运维成本，加速业务需求交付，实现数据价值最大化，助力企业精细化效益提升。
保险业务的持续拓展，离不开企业的数字化战略创新。平安人寿，作为保险行业的佼佼者，秉承“一站式服务”的理念，早已在数据驱动服务质量的道路上深耕多年。自2005年起，平安人寿便建立了离线数仓，将业务系统的数据集中存储于Oracle中，并按业务需求开发数据报表。随着大数据时代的到来，传统数据库性能出现瓶颈，平安人寿于2016年引入了Hadoop建立寿险大数据平台，开始了近十年的大数据技术探索之旅。
在近十年的大数据技术探索中，平安人寿以提升数据质量、加快业务数据分析效率、加速数据价值变现为目标，基于大数据平台构建了数据中台，并引入了数据治理体系，全方位保障业务用数效率，提升数据生产力。在数据应用层，平安人寿引入了多个开源大数据处理和分析组件，结合业务对于分析的实际需求，开发了多个数据应用系统，为业务用户分析决策提供支持。
然而，随着数智化时代的到来，数据价值的重要性得到更深度认可，深挖数据价值成为新的目标。平安人寿的早期大数据产品体系虽然能够满足业务要求，但架构复杂、链路过长，导致运维成本、学习成本高昂，同时无法保障系统之间多源数据的一致性。更重要的是，随着用户规模的增长与业务场景多样化，数据的写入效率、查询时效性、后台稳定性也逐渐无法得到保证，时常影响业务分析效率。
在此背景下，平安人寿坚持技术创新，以更加开放的思路来应对不断增长的数据分析和应用需求。为了进一步提升数据应用效率、降低多组件带来的运维和使用成本，平安人寿自2022年起开始引入开源实时数据仓库Apache Doris，对多个数据应用系统进行了升级，基于Apache Doris统一了OLAP引擎层技术栈。
Apache Doris的引入，为平安人寿大数据产品体系带来了革命性的变化。它打破了原有系统的数据“孤岛”，统一了数据开发与应用层查询服务，降低了需求的开发成本，加速了业务需求的交付周期，并满足了业务方更高数据时效性与查询响应度的要求。基于Apache Doris的统一OLAP技术栈，平安人寿形成了更开放、灵活、可扩展的企业级管理与分析大数据产品体系，实现了数据价值的最大化释放。
在平安人寿的实际应用中，Apache Doris支持了多种数据应用系统，包括面向管理层的报表分析系统、面向总部运营人员的即席查询系统、面向一线业务人员的多维分析系统以及面向总部与分公司营销人员的人群圈选系统。这些系统在不同场景下对OLAP性能有不同的要求，而Apache Doris凭借其出色的性能，满足了这些多样化的需求。
例如，在报表分析系统中，管理层需要通过报表全景分析对经营数据进行探查，了解各线业务经营情况。Apache Doris的高并发和低延迟响应能力，使得报表响应时间能够控制在百毫秒以内，满足了管理层对报表产出时效性与查询速度的高要求。在即席查询场景中，实时、灵活地查询数据是业务运营人员最主要的诉求。Apache Doris的数据及时更新与快速响应能力，为运营人员提供了直观展示寿险理赔、核保、保全等数据结果的支持，帮助他们更好地理解数据、及时地作出业务决策。
此外，Apache Doris还帮助平安人寿解决了早期架构中的一些问题。例如，在数据导入方面，Apache Doris支持批量导入和流式导入两种方式，能够满足不同场景下的数据导入需求。在数据查询方面，Apache Doris支持复杂的SQL查询和关联查询，同时提供了丰富的索引和分区策略，优化了查询性能。在数据治理方面，Apache Doris支持数据血缘追踪和数据生命周期管理，提高了数据治理效率。
总的来说，平安人寿基于Apache Doris统一OLAP技术栈的实践是一次成功的创新尝试。它不仅提升了数据应用效率、降低了运维成本、加速了业务需求交付周期，还满足了业务方更高数据时效性与查询响应度的要求。未来，随着技术的不断发展和业务的持续拓展，平安人寿将继续深化与Apache Doris的融合应用，探索更多创新的数据应用场景和价值挖掘方式，为企业的高质量发展提供有力支撑。
在这一系列的变革与创新中，千帆大模型开发与服务平台作为强大的技术支持后盾，为平安人寿提供了稳定可靠的大数据处理与分析能力。它不仅助力平安人寿实现了Apache Doris的顺利引入与集成，还为其后续的数据应用开发、升级与优化提供了全方位的保障。可以说，千帆大模型开发与服务平台是平安人寿实现数据价值最大化、推动企业高质量发展的关键所在。