业务需求

应对数字化转型的需求，该大型保险公司开发了各类数据应用系统，以支持报表分析、即席查询、多维分析、人群圈选等不同业务的各类场景需求。随着时间的推移，该系统架构的问题也逐渐暴露。

业务挑战

01 架构繁杂，运维与学习成本高

多个 OLAP 组件构成的架构过于复杂、链路长，增加了运维和学习成本，无法保障系统间多源数据一致性。

02 各个系统也面临性能、成本、复杂性等不同痛点

• 报表分析系统：指标结果多轮计算会导致数据处理链路过长、各类成本的叠加。
• 即席查询系统：资源浪费、查询响应延迟、高并发等难题。
• 多维分析系统：Druid 架构下无法保证业务稳定性。
• 人群圈选系统：HBase、ClickHouse、Kylin 架构下高并发能力弱，灵活度不足。

解决方案

该保险公司以 OLAP 引擎统一为基础，基于 SelectDB 构建了一体化指标与标签设计平台，形成 “上下经营一张表”，完善经营指标管理体系，并通过 API 接口直通应用层，面向多种场景的统一数据服务。

客户收益

基于 SelectDB 成功构建起一站式数据门户，统一了指标标签计算存储，支持报表分析、即席查询、营销机构人群圈选系统以及多维分析的应用，并已上线了管理层的报表应用系统、总部与一线运营人员的可视化分析系统。

01 开发效率提升

释放了原来的资源成本压力；通过计算引擎的统一，缩短了业务指标与标签需求的交付周期，由原来的两周缩短至一天，开发效率提升 14 倍。

02 多场景下查询性能显著提升

通过查询引擎的统一，不论是在报表分析、即席查询场景下，查询响应时间均大幅度缩短，查询提速 5-10 倍。

03 打破数据孤岛，统一业务视角

通过统一的架构打破数据孤岛，使业务人员获得更全面多维的数据，实现更精细化的查询分析；使总部与一级二级分公司获得更一致统一的视角，实现数据闭环管理。