数据的涟漪效应：实时数据赋能保险资产管理，打造数字化、信息化、智能化的保险新业态

使用 TapData，化繁为简，摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰，轻量替代 OGG, Kettle 等同步工具，以及基于 Kafka 的 ETL 解决方案，「CDC + 流处理 + 数据集成」组合拳，加速仓内数据流转，帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处，将“实时数仓”方法论落进现实。

TapData 持续迭代产品能力，优化用户体验的同时，也在不断探索各行各业数据需求的底层逻辑，力求为行业用户提供更加简洁、更具针对性的解题思路。本期内容便是我们在保险资产管理业做出的实践以及展望。

在当前经济社会迈向高质量发展的背景下，保险资产管理行业面临着战略性转型的迫切需求。

有行业专家指出，作为经济发展的重要支柱，保险行业亟需从战略高度重新审视自身，以全局思维推动产业链的全面升级与质的飞跃。这不仅关乎保险行业自身的发展路径，也与满足社会和客户不断变化的需求密切相关。高质量发展的要求促使行业优化产业链布局，提升整体效率，同时更好地适应客户对个性化、智能化服务的期待。

数字化转型已成为推动保险行业升级换代的核心路径。在大数据、云计算、人工智能等前沿技术的支持下，保险行业能够更加精准地评估风险、优化资源配置，实现业务场景的深度创新，从而推动保险产业链的智能化、自动化升级，实现服务效率与客户体验的全面提升。以技术升级为驱动力，保险行业正在打造数字化、信息化、智能化的保险新业态。这不仅是技术层面的更新，更是关乎业务逻辑与服务理念的重塑，标志着行业向数字化、高质量发展的全新阶段迈进。

而随着科技的快速发展和市场环境的日益复杂，在资产规模不断扩大的同时，行业对数据的实时性、准确性和可用性的需求也在显著提升。数据驱动决策不仅是优化投资回报的重要手段，更是提升运营效率、满足客户多样化需求的关键。面对多样化的数据来源和复杂的业务流程，保险公司需要构建统一、高效的数字化平台，以打破数据孤岛，实现资源整合。这不仅能支持精准的业务分析和快速决策，还能为未来的智能化、个性化服务奠定基础。然而，数据整合也有自己的难点，例如多源异构数据库的兼容性、数据同步的实时性，以及运维工作的高效性。

在这样的行业背景下，我们仍然以一个保险公司的具体案例为切入点，探讨数字化技术如何助力保险资产管理行业应对数据管理的挑战并实现创新突破。

一、客户背景：多数据库环境下的实时数据同步需求与挑战

作为行业头部，该保险公司成立多年来，业务规模持续扩大，已在全国数十座城市设立分公司，并在超过百座城市设立了数百个分支机构，形成了覆盖全国的服务网络。

随着业务版图的不断扩展，该保险公司拥有复杂的 IT 系统架构，积累了海量的业务数据，涵盖客户信息、保单管理、理赔记录、财务数据等多个维度。这些数据分散存储于不同部门的 IT 系统中，涉及多种类型的数据库，包括 Oracle、MySQL、SQL Server 等。各部门的业务系统独立运作，形成了数据孤岛，因此需要统一的数据管理与整合机制为数字化升级输送数据燃料。

此外，面对快速变化的市场需求，公司需要将分散的业务数据实时同步至统一的分析平台与核心系统，以支持更精细化的业务洞察和更高效的决策支持。然而，异构数据库环境的兼容性问题、数据实时性要求以及现有系统的高并发运行负荷，进一步加剧了数据管理的复杂性。这为公司实现全面数字化转型提出了更高的技术挑战。

项目需求

为提升业务运作效率和数据价值，该企业考虑将这些分散的数据实时同步到 PostgreSQL和 DB2 数据库中，以实现以下关键目标：

1. 统一数据分析平台：

PostgreSQL 作为开源的高性能数据库，是构建大数据分析平台的理想选择之一。它支持丰富的数据类型（如数组、JSONB 和地理数据等），能够灵活处理结构化和半结构化数据，满足多样化的数据分析需求。通过将不同业务部门的数据整合到 PG 中，公司能够搭建高效的数据仓库，支持多维度数据建模与复杂查询。PG 强大的扩展性，例如对 JSONB 的支持，适合处理非结构化数据，帮助构建灵活的分析架构。此外，其成本效益显著，为企业的 BI（商业智能）报表生成和高级数据分析提供了长期支持，从而提升运营决策的科学性和效率。

2. 核心业务系统扩展：

DB2 作为广泛应用于金融和保险行业的企业级数据库，以其卓越的可靠性和强大的事务处理能力闻名。将核心业务数据实时同步至 DB2，可以确保系统在高并发场景下的稳定性和性能，满足保险行业对敏感数据处理的高要求。DB2 的内置优化器和压缩技术显著提升了数据存储与查询效率，同时支持透明数据加密（TDE）等高级安全功能，为核心业务扩展提供了强有力的保障。

3. 实时性要求：

现代保险业务的快速响应能力对于客户体验和市场竞争力至关重要。数据同步需要具备高效性和低延迟，以确保各业务部门间信息的一致性。例如，在理赔处理、风险评估、客户服务等场景中，实时获取最新数据可以避免重复操作，提高协作效率。此外，实时同步能够在数据生成时立即更新分析结果，为运营和风险管理提供动态支持。

项目面临的挑战

在构建跨数据库的实时数据平台时，主要面临以下挑战：

• 多种数据库兼容性：源数据库和目标数据库的架构、数据类型等存在差异。
• 数据实时性：传统的批量同步方式延迟较高，无法满足实时性要求。
• 可维护性：开源数据同步需要众多开源组件，大量运维工作，无售后技术支持。
• 数据一致性与可靠性：需要在同步过程中确保数据完整性，防止丢失或重复。
• 高并发与性能：源数据库业务繁忙，同步不能对现有业务系统造成较大影响

这些挑战不仅增加了跨数据库同步的技术复杂性，也对解决方案的性能、稳定性和易用性提出了更高的要求——解决这些问题是 TapData 实时数据集成方案的重要目标。

二、TapData 实时数据同步解决方案：无缝连接 PG、DB2

主要场景和需求总结：

• 数据源：Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL、DB2 等
• 需求总结：多数据库支持、实时性与一致性、可维护性与自动化、系统稳定性与高可用性

面对这样复杂的数据同步需求，TapData 提供了一种高效、稳定、且易于维护的解决方案。该方案以实时数据同步为核心，轻松实现跨数据库的数据无缝传输和管理，解决多种数据库兼容性、数据一致性、实时性等挑战。

TapData 实时数据同步架构

TapData 系统分为管理端和同步引擎。管理端用于配置和监控同步任务，而同步引擎负责实际的数据同步工作。该架构的优点在于：

• 高效运维：只需依赖一个数据库进行配置存储和运行状态记录，简化了系统维护。
• 可视化操作：用户可以通过可视化界面配置同步任务，无需复杂的手动操作，部署过程可以在半天内完成。
• 高可用架构：系统支持高可用部署，确保任务的不中断运行，并能够快速响应故障，自动迁移任务至正常节点。

关键能力

1. 实时数据采集
TapData 通过使用 CDC（Change Data Capture，变更数据捕获）技术，从源数据库日志中提取增量数据变化，系统可以快速捕获并同步数据更新。这种方式不仅提升了吞吐量，还减少了数据同步对源数据库性能的影响。基于该核心能力，该保险公司得以实时捕获 Oracle、MySQL 和 SQL Server 的增量数据变化，只同步新增或更改的数据，减少系统负担，提高数据处理效率。

2. 字段类型转换
TapData 支持自动字段类型转换，解决了不同数据库之间的数据结构差异。无论是 Oracle、MySQL 还是 SQL Server，源数据库的字段类型可以自动映射到目标数据库（如 PostgreSQL 或 DB2）的相应字段类型。此外，TapData 支持自动创建目标表结构，并在同步过程中进行智能调整，确保数据的一致性和正确性。减少人工干预的同时，免去手动配置的繁琐过程。

3. 数据校验
TapData 提供内置的数据校验功能，确保同步过程中数据的完整性与一致性。数据校验机制能够在数据传输后对比源数据库和目标数据库的数据，检查是否有丢失或重复记录。通过此功能，可以在同步过程中保证数据的高可靠性，减少由于数据错误引起的业务风险。

4. 高可用与负载均衡
TapData 支持高可用与负载均衡部署，可以自动将任务从故障节点迁移到正常节点，数据同步断点续传。也支持多节点负载均衡，自动调度同步任务。

简单高效的系统部署

TapData 提供可视化的向导式部署，确保部署过程的简便性和高效性。管理员无需深厚的技术背景，只需按照系统提示即可完成高可用架构的配置。整个部署过程通常只需要半天时间即可完成，大大提高了部署效率，降低了人为错误的发生。

通过 TapData 的实时数据解决方案，保险企业能够顺利实现不同数据库之间的无缝同步，不仅保证了数据一致性和高效性，也大大简化了系统运维工作。此方案不仅满足了实时数据同步的需求，还确保了数据的完整性和高并发处理能力，为客户提供了强有力的技术支持。

新一年，TapData 继续以保险等细分领域为发展重点，在持续积累金融行业实践经验的同时，加强产品能力层面的针对性优化。未来，TapData 也将持续挖掘实时数据在金融行业的实用性价值，为从业者提供更多运营灵感，帮助更多组织与机构应对数据管理的复杂性。