大数据-社保大数据解决方案 精品
社保中心解决方案
社保中心解决方案引言概述：社保中心是一个重要的机构，负责管理和运营社会保险制度。
随着社会的发展和人口的增加，社保中心面临着许多挑战和问题。
本文将介绍一些解决方案，以提高社保中心的效率和服务质量。
一、信息技术升级1.1 引入云计算技术：社保中心可以将数据存储和处理转移到云平台上，提高数据的安全性和可靠性。
同时，云计算还可以提供更高的计算能力，加快数据处理速度。
1.2 数据共享平台：建立一个统一的数据共享平台，将社保中心、税务机构、医疗机构等相关部门的数据整合在一起。
这样可以避免重复录入数据，提高数据的准确性和一致性。
1.3 引入人工智能技术：社保中心可以利用人工智能技术进行数据分析和预测，帮助提前发现问题和风险。
例如，可以利用人工智能技术对社保欺诈进行识别和预防。
二、优化服务流程2.1 自助服务系统：社保中心可以建立自助服务系统，让参保人员可以通过网上办理业务，避免排队等待。
这样可以节省时间和人力成本，提高服务效率。
2.2 一站式服务窗口：社保中心可以建立一站式服务窗口，将各类业务整合在一起，方便参保人员办理多个业务。
例如，参保人员可以在一个窗口办理社保缴费、医保报销等多项业务。
2.3 引入大数据分析：社保中心可以利用大数据分析技术对参保人员的需求和行为进行分析，优化服务流程。
例如，可以根据参保人员的就医记录和用药情况，提供个性化的医疗保障方案。
三、加强风险管理3.1 强化数据安全措施：社保中心应加强数据安全管理，采取措施防止数据泄露和滥用。
例如，加强对数据访问权限的控制，定期进行数据备份和恢复测试。
3.2 建立风险预警机制：社保中心可以建立风险预警机制，通过监测数据和分析模型，及时发现和应对潜在的风险。
例如，可以建立欺诈预警模型，对异常的社保报销进行监测和识别。
3.3 加强合作与监管：社保中心应加强与相关部门的合作与监管，共同应对风险和问题。
例如，可以与税务机构共享数据，加强对企业社保缴费的监督和管理。
大数据中的“社保”世界--全国电子社保卡突破3亿张
电子社保卡服务渠道已开通 417 个，群众通过自己常用的 APP 或小程序，即可方便获取线 上服务。这些渠道包括国家政务服务平台、国务院客户端微信小程序、电子社保卡小程序、、云闪付等 25 个全 国性渠道，以及 300 多个人社部门和其他政府部门渠道、100 多个银行和社会渠道。电子社保卡 秉持开放的态度向群众提供服务，向社会赋能。
大—数—全据国电中子的社保“卡突社破 保3 亿 ” 张世界
3 亿张电子社保卡！ 2020 年 1 月底全国电子社保卡申领突破 1 亿张 ；6 月底突破 2 亿张 ； 时隔 4 个多月，11 月 20 日，电子社保卡抵达 3 亿大关。超过 1/5 的群众已可通过电子社保卡获 得贴心便捷的就业、社保线上服务，幸福感满满。
电子社保卡申领已纳入 2020 年的政务服务“跨省通办”清单。实体社保卡的异地申领补换 也列入 2021 年的政务服务“跨省通办”清单。社保卡线上线下融合服务体系将不断健全，今后， 群众申领社保卡更为方便快捷。
建立以社保卡为载体的居民服务“一卡通”，这个未来，你我看得到 ；这些服务，值得期待。
电子社保卡承载的应用越来越丰富，包括展码、亮证、扫一扫、亲情服务、授权登录等 7 项基础服务，40 项全国业务服务，各地还加载了更多的属地业务服务。
电子社保卡移动支付，已在 27 个省份的 224 个地市支持就医购药扫码结算，让群众快速享 受就医服务。22 个城市开通了银联乘车码，群众可以用电子社保卡扫码乘车。
根据《中国互联网络发展状况统计报告》，2020 年 6 月，中国网民规模已达 9.4 亿，使用手 机上网的比例达到 99.2%。基于手机形态的电子社保卡是顺应互联网时代要求的必然选择。2021 年，预计超过 5 亿人将拥有电子社保卡。
智慧人社大数据综合分析平台整体解决方案智慧社保大数据综合分析平台整体解决方案
社会保险业务快速发展
随着社会保险业务的快速发展，管理、服务、决策等环节对数据分析和信息共享的需求日益增长。
背景介绍
信息化水平提升
信息化水平的提升使得社会保险业务数据量不断增加，同时对数据分析和处理的实时性、准确性、安全性也提出了更高的要求。
智慧城市建设加速
智慧城市建设的加速推进，要求社会保险业务融入智慧城市框架，实现数据共享、业务协同和智能化决策。
实现数据整合与共享
01
整合不同业务部门的数据，消除信息孤岛，实现数据共享与交换，提高数据利用率。
平台建设目标
提高决策支持能力
02
通过数据挖掘和分析，为管理层提供准确、及时的决策支持，优化资源配置，降低运营风险。
提升服务质量与效率
03
优化业务流程，提高服务质量和效率，提升客户满意度，降低运营成本。
总结
未来，智慧人社大数据综合分析平台将会进一步扩展其功能和应用范围，覆盖更广泛的社会群体和领域，为社会发展提供更加全面、高效和准确的数据支持。
展望
随着技术的不断发展和进步，该平台将会越来越智能化、自动化和自主化，减少对人工干预的依赖，提高数据分析和政策制定的效率和准确性。
智慧人社大数据综合分析平台将会与更多的政府部门和企业建立合作关系，共同推动社会保障事业的发展，促进社会公平和谐和可持续发展。
THANK YOU.
谢谢您的观看
智慧人社大数据综合分析平台
支持多种操作系统和数据库，可以方便地与其他业务系统进行集成。
跨平台兼容
采用先进的数据加密和安全防护措施，确保数据的安全性和机密性。
数据安全性
提供全天候的技术支持服务，解决使用过程中遇到的问题。
技术支持
智慧人社大数据平台整体解决方案 (5)
智慧人社大数据平台整体解决方案1. 背景介绍随着人民生活水平的提高，人社智慧化建设逐渐成为人社管理的重要方向。
智慧人社大数据平台作为其中的核心组成部分，通过收集、整合和分析各类人社相关数据，为决策者提供全面准确的数据支持，优化人社管理流程，提高工作效率，为人民群众提供更便利的服务。
2. 平台架构智慧人社大数据平台整体采用分布式架构，包含以下几个关键组件：2.1 数据采集模块数据采集模块负责从各类数据源（包括各级政府系统、社保系统、医保系统、就业信息系统等）中获取数据，并进行实时的转换和存储。
采集模块支持多种数据格式和传输协议，具备高并发、高可靠性的特点，确保数据源之间的数据一致性和可用性。
2.2 数据存储模块数据存储模块采用分布式数据库技术，存储并管理大量结构化和半结构化数据。
利用分布式数据库可以提高数据的并发处理能力和存储容量，满足平台的高并发查询和数据分析需求。
2.3 数据分析模块数据分析模块是智慧人社大数据平台的核心模块，通过对大量的人社数据进行分析和挖掘，提供给决策者重要的数据指标和洞察。
分析模块采用机器学习、数据挖掘等先进算法，可以分析人社领域的各类数据，如就业情况、社保发展趋势、人才流动等，为决策者提供决策支持。
2.4 数据可视化模块数据可视化模块将分析结果以图表、报表等形式进行展示，使决策者能够直观地了解各类人社数据的情况和趋势。
数据可视化模块支持自定义查询和筛选功能，用户可以根据需要自定义图表和报表，满足不同决策层级的需求。
3. 平台功能智慧人社大数据平台提供以下核心功能：3.1 数据收集与整合平台能够从各类数据源中实时采集、整合和存储数据，确保数据的准确性和实时性。
3.2 数据清洗与预处理平台具备数据清洗和预处理功能，对采集到的数据进行清洗、筛选和修复，消除数据中的错误和噪音，保证数据的完整性和一致性。
3.3 数据分析与挖掘平台具备强大的数据分析和挖掘能力，能够对人社领域的各类数据进行深度分析，提取出重要的数据指标和洞察。
智慧人社大数据平台整体解决方案
智慧人社大数据平台整体解决方案一、需求分析1.人力资源管理需求：包括招聘、培训、绩效考核、薪酬福利等领域，需要对相关数据进行收集和分析，以便明确人力资源的需求和管理策略。
2.统一数据平台需求：各个人力资源管理业务系统中存在大量的数据碎片化，需要建立一个统一的数据平台，对这些数据进行整合和管理。
3.数据分析需求：从大量的人力资源数据中挖掘有价值的信息，帮助决策者进行精确的决策，提高企业的竞争力。
二、解决方案1.数据整合与清洗：将各个人力资源管理系统中的数据进行整合和清洗，去除重复数据和错误数据。
2.数据仓库建设：建立一个数据仓库，用于存储整合后的数据，以支持多维分析和决策需求。
3.数据分析与挖掘：利用数据挖掘和机器学习等技术，对数据进行分析，挖掘其中的潜在规律和关联关系，为决策者提供准确的决策依据。
4.可视化分析：通过可视化的方式展示分析结果，使决策者能够直观地理解和运用分析结果。
5.智能推荐与预测：根据历史数据分析和挖掘结果，通过机器学习算法，对未来的人力资源需求、薪酬福利、绩效考核等进行智能推荐和预测。
6.安全与隐私保护：建立严密的权限控制机制，确保数据安全和隐私保护，避免敏感数据的泄露。
7.集成与扩展：将智慧人社大数据平台与其他企业管理系统进行集成，以实现更高效的数据共享和协同工作。
三、技术支持1.数据采集与清洗技术：包括数据抽取、转换和加载等技术，确保数据的准确性和一致性。
2.数据仓库技术：采用关系型数据库、分布式存储和处理技术，支持快速的数据查询和分析。
3.数据挖掘和机器学习技术：通过对数据进行挖掘和分析，发现其中的规律和关联关系，支持智能推荐和预测。
4.可视化分析技术：利用数据可视化工具，将复杂的数据分析结果以图表等形式展示出来，提高决策者对数据的理解和运用。
5.大数据技术：包括分布式计算、分布式存储、数据并行处理等技术，支持大规模数据的存储和处理。
6.权限控制技术：建立完善的权限控制机制，确保只有授权用户才能访问和操作数据。
人力资源和社会保障大数据(人社大数据)解决方案
企业招聘 解聘
人才供需 状况
就业人口
流动
……
数据来源：人社局、统计局、移动运营商、互联网招聘网站等
（二）大数据与精准决策
项目二、人才供需状况分析与预测
整合
人社部门
分析和预测青岛市 人才供需和缺口的 总体状况
互联网招聘网站
招聘/求职信息
人才缺口情况分析
数据来源：人社局、组织部门、行业/协会数据、互联网招聘网站等
经济模型
数据来源：人社局、民政局、统计局、公安局、卫计委、 行业数据、医疗机构、移动运营商等
（二）大数据与精准决策 项目四、延迟退休对社会保险基金影响分析
社会保险基金
（二）大数据与精准决策 项目五、医保支付模式调整 医保支付范围调整、支付比例 调整
探索建立按疾病相关诊断组 （DRGs）的定价模型
对数据处理速度要求高。海量数据的处理遇到性能瓶颈，而社保经办需要实时性， 对数据处理速度提出了挑战。
1
现状与问题
现状
大数据是指无法用常规软件工具进行处理的数据集合，是
具有更强决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量多样化 信息资产。
国家战略
2015年8月31日，国务院印发了《促 进大数据发展行动纲要》(国发〔2015〕 50 号)
数据来源：人社局、卫计委、物价、药监、教育、医疗机 构、商业保险公司等
（二）大数据与精准决策 项目六、蓝色经济人才需求及效果分析
对涉蓝行业的人才供 给和需求进行分析, 测算人才缺口。 饼状图改成偏蓝色
生物学 海洋学 计算机
2012
2016
数据来源：人社局、发改委、经信委、组织部门、市电政 办、科研院所、新引进的大型企业、行业数据等
精准
智慧人社大数据解决方案
02
智慧人社大数据解决方案的核 心技术
Chapter
大数据处理技术
01
数据清洗
去除无效、错误和不 完整的数据，确保数 据的准确性和可靠性 。
02
数据集成
将来自不同来源的数 据进行整合，形成统 一的数据视图。
03
数据转换
将数据从一种格式或 结构转换为另一种格 式或结构，以满足分 析需求。
04
数据挖掘
数据存储
采用高效的数据存储方案，如分布式 文件系统、NoSQL数据库等，满足 海量数据的存储需求。
安全保障
加强数据安全保护，包括数据加密、 访问控制、安全审计等，确保数据的 安全性和完整性。
技术支持与维护
技术支持团队
培训与指导
建立专业的技术支持团队，提供从需求分 析、方案设计到实施部署的一站式服务。
服务流程优化
通过数据分析和流程再造，优化服务流程，提高服务质量和响应 速度。
服务质量监控
实时监测服务质量，及时发现和解决服务中的问题，提升用户满 意度。
优化决策支持
01
数据驱动决策
通过大数据分析，为决策提供科 学依据，提高决策的准确性和有 效性。
预测与预警
02
03
决策支持系统
基于大数据分析，预测未来趋势 ，提前预警潜在风险，为决策提 供前瞻性支持。
个性化服务
通过大数据分析，智慧人社将能够提供更加个性 化的服务，如定制化的就业推荐、社保服务、健 康管理等。
预测与决策支持
基于大数据分析，智慧人社将能够预测社会和经 济发展趋势，为政府决策提供有力支持。
数据安全与隐私保护的挑战与机遇
数据安全与隐私保护的挑战
随着大数据技术的广泛应用，数据安全和隐私保护成为智慧人社大数据解决方案面临的重 要挑战。需要采取有效的技术和管理措施来保障数据安全和隐私权益。
智慧社保 解决方案
智慧社保解决方案
《智慧社保》解决方案
随着社会的发展，人们对社会保障体系的要求也越来越高。
传统的社保管理模式已经无法满足人们对高效、便捷、安全的需求。
因此，智慧社保解决方案应运而生。
智慧社保是指利用互联网、大数据、人工智能等先进技术，对社会保障管理进行信息化和智能化改造，提供更加便捷、高效的服务。
智慧社保解决方案包括社保信息管理系统、社保卡、移动支付、电子社保医疗报销等多个方面。
通过这些智慧化的手段，可以实现社会保障管理的智能化、高效化和精细化。
首先，智慧社保可以实现社保信息的集中管理。
利用信息化技术，可以将参保人员的相关信息集中存储，方便查询和管理。
这不仅提高了信息管理的效率，也减少了信息泄露的可能性。
其次，智慧社保可以实现社保服务的智能化。
通过人工智能技术，可以实现社保咨询、报销申请等服务的自助化，大大缩短了办事时间，提高了服务效率。
再次，智慧社保可以实现社保支付的便捷化。
利用移动支付和电子社保卡，可以实现社保费用的线上支付和自动扣款，方便了参保人员的缴费和报销。
最后，智慧社保可以实现社保管理的精细化。
通过大数据分析，可以实现对参保人员的风险评估和精准管理，提高了社保管理
的精细化水平。
总的来说，智慧社保解决方案将会为社会保障管理带来巨大的改变，提供更加便捷、高效、安全的服务，为人们的社会保障提供更好的保障和服务。
相信随着科技的不断发展，智慧社保将会迎来更美好的未来。
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目录
备注
公司介绍 社保遇到大数据
解决方案 专业服务
社保数据量逐渐增大
数据膨胀！
备注
旧架构难以管理和使用海量数据
Operational Data Source
Data Warehouse Data Warehouse
Generation
Management
Data Staging
Query, Repor ting
Enterprise Data Warehouse
Data Mining
一个典型省BI系统投资：1300万美金
有多少IT投资继续被“O”, “E”, “M” 恐龙们吃掉？
沉重的维护成本
低下的数据管理性能
问题
惊人的储存成本
目录
备注
公司介绍 社保遇到大数据
解决方案 专业服务
通过出生、死亡情况及参保信 息，绘制参保人员各年龄的分 布及趋势
备注
商业智能报表分析应用的三层架构
高层管理人员 经理人员 基层员工
企业经营驾驶舱
企业层级 绩效管理、仪表板、计分卡、KPI
点数据（Dashboard/KPI）
商业分析
部门层级 Ad-Hoc查询、OLAP、深度分
析、透视表、分析图
面数据（动态分析报表）
静态查询
个人层级 日常营运、标准报表
线数据（静态查询报表） Reporting Service
ETL的详细结构
OA系统
Oracle
数据抽取
话务系统
SQLServer
HR系统
DB2
上报数据
Excel
数据整合
数据清洗
数据仓库 数据转换 22
销售Cube分区
Report
Report
财务Cube分区
Report
Scorecards & Dashboards Reporting
OLAP
Advanced Analysis & Ad-hoc
Alerts & Proactive Notification
多维分析
动态表格 图形化报表 数字仪表盘
UNIFIED WEB INTERFACE
门户
BI展现支撑组件
展现场景配置支撑
预测分析子系统
未来人口发展趋势
未来基金收支余发展趋势
长期精算平衡分析
人 口 预 期 寿 命 分 析
整 体 人 口 抚 养 比 分 析
参 保 人 口 抚 养 比 分 析
缴
待
偿
费
遇
付
收
支
能
入
出
力
分
分
分
析
析
析
长
期 封 闭 精 算 平 衡 检
债 务 估 计
长 期 敏 感 性 分 析
验
数据挖掘预测举例
根据收支各类参数预测 收支结余情况
30
前端数据应用展示实例
一键式的统计分析功能
✓ 水平分析 ✓ 结构(百分比)分析 ✓ 环比 ✓ 对比 ✓ 80/20法则分析 ✓ 排名 ✓ Top/Bottom 分析 ✓ Z型图分析
社保与大数据
目录
备注
公司介绍 社保遇到大数据
解决方案 专业服务
天云科技大数据产品体系
大数据平台
云挖掘引擎
BDP分布式 数据存储和数据
处理平台
离线挖掘算法引擎
Stream流数据处理 引擎
在线挖掘算法引擎
第3页
解决方案
云ETL 客服上网话单查询 手机上网行为分析 精准营销/广告引擎 社交网络传播分析 基于语义的即席分析
社保综合信息 序列化对象存管
BDP平台
BDP数据同步
备注
实时业 务库
平台架构部署示意
BI Portal
各省社保数据库
备注
目录
备注
公司介绍 社保遇到大数据
解决方案 专业服务
BDP平台——整合社保数据
BDP
备注
功能架构
展示层
查询，分析，BI展现，数据挖掘
社
保
数
接口层 并行数据导入导出
Web接口
据
Meta Data
Data Analysis
OLAP
Portal
Users
CDR
PCI
Network Data
Store and Merchandise Data
CRM
Employee Scheduling
Extract, Transform & Load Data
Warehousing
Data Marts
财务Cube分区
Report
采购Cube分区
Report
Report Intuitive Business Intelligence
OLAP-Cube设计
多维数据集结构
支持多维度数据结构
拖拉式的智能分析报表设计
最创新的BI分析技术
打造企业管理驾驶舱
28
企业管理驾驶舱实景
29
企业管理驾驶舱实景
社保数据需要“云化”的统一管理
“云计算”是手段，“管数据”是目的
人口数据 养老保险 医疗保险
失业保险 生育保险 综合分析
统一分析 统一规划 数据挖掘
综合社保数据平台云化架构
备注
BDP流式数据同步 省级社保库
BDP流式数据同步 省级社保库
BDP流式数据同步 省级社保库
架构技术实现
综合数据统一视图
Integrated Backplane Services Oriented Architecture
统一数据指标模型 数据源及接口
大 数 据 管 理 平 台
应用层——海量数据的分析预测
大数据 • 在基于
的社会保险统计分析项目中，预测模块是以统计分析海量数据库为基础，
利用经济学、人口学、数理统计、精算科学等理论，通过建立不同的经济模型，进行政策 模拟。并根据各种数据的历史发展与成长情况，做出相应的长期趋势预测分析和风险分析， 对确保政策的制定、执行和完善提供定量性的依据。
• 存储层通过对外提供API接口，供上层应用和外部系统访问。 支持类型包括：REST、HTTP、SOAP。
• 同时也可以提供URL页面链接地址，供外部系统嵌入到自己的 应用中。
应用层——让我们发现大数据背后的价值
商业智能(BI)是快速,准确,即时提供有价值的 信息给最终决策者进行分析的一种技术
应用层BI技术架构
分布式 文件系
统
分布式 数据仓
库
关系型数 据库
文档数 据
外部数据源
企业级 数据仓
库
并行导出
• 外部数据源可以是关系型数据库或者数据仓库，包括：Oracle、SqlServer、PostgreSql、 Mysql，支持基于JDBC的数据源连接；
• 也可以是各种文档文件：Log日志、多媒体文件等；
接口层——API接口
（REST/SOAP… ）
管
理
分
析
平 台
数集
据
群 协
统一规则 转换引擎
统一资源 数据视图
社保信息序列化存管
层调
服
分布式数据库
MapReduce
务
分布式存储
社保数据库库
北京
上海
管理层
流程管理 任务调度 安全管理 元数据管理 集群监控 安全管理
……
接口层——并行数据导入/导出
并行导入
分布式存储系统
分布式 数据库