自1980年恢复国内保险业务以来，中国的保险业保持了持续快速、健康发展的良好势头，业务规模不断扩大。特别是近几年来，新的市场主体不断涌现，随着我国保险市场的逐步开放，已经有越来越多的外资保险公司进驻国内市场， 市场竞争日趋激烈。同时，从国内保险业信息化建设看，在“十五”期间，特别是党的十六大以来，保险业稳步推进核心运营系统平台的改造，绝大部分保险公司实 现了业务、财务数据处理的全国集中，数据大集中建设取得了显著成效。面对日益激烈的市场竞争和自身需做大做强的历史使命，国内保险业迫切需要由以前的粗放 式经营向精细化管理转变，迫切的需要以数据为基础做出科学的决策，数据大集中也为数据的分析利用提供了基础条件。因此，数据仓库的实施与应用得到了快速发 展，成为近年来保险业IT应用的一个热点。中国保监会在2006年12月25日 印发的《中国保险业发展“十一五”规划信息化重点专项规划》中明确要求：树立“数据是资产”的理念，不断提高数据的质量，开展数据模型的研究，充分利用数 据仓库和数据挖掘的先进技术，加强数据分析，深入挖掘保险数据资产的潜在价值，为科学设计保险产品，加强核保核赔风险控制，改善经营管理决策，促进保险创 新发展提供重要依据。下面，笔者根据自己近几年来保险行业数据仓库的规划与实施经验，从四个方面谈谈在现阶段，数据仓库之路，保险行业应如何走。
切勿从零开始
国内外大量的实践证明，从零开始设计和建立数据仓库是一个惨痛的失败教训。从零开始，意味着企业将花费漫长的时间和巨额的资金在前期行为上，包括收集需求、理解业务、设计模型、建立ETL模版以及建立分析查询等。而不断变化的业务常常导致需求的变更，使我们不得不重新调整数据模型、修改ETL程序等，这蕴含着巨大的风险。如何才能避免上述时间长、成本高、风险大的数据仓库实施过程？答案是：从成熟的行业数据仓库解决方案开始构建你的数据仓库。 数据挖掘实验室
保险行业比较成熟的数据仓库解决方案，典型的有IBM的IIW、NCR的FS-LDM、
