经过二十多年的发展，社保信息化由单一的养老业务管理系统发展到集养老、医疗、工伤、失业、生育等多人群多险种的综合性社保系统，随着大数据时代的来临，社会保障工作将逐渐数字化和智能化。立足社保业务经办、公共服务提供，社保基金监管和宏观审慎保障决策四大工作支柱，从中央、省、市三级数据管理出发，贯穿劳动力市场和社会保险的数字化，建设覆盖全国，统一规划新型“数字人社”和“智慧人社”，是构建服务型政府，实现应保尽保，稳定区域民生的必然工作。
社会保障基金是社会稳定发展的保护伞，是广大人民幸福生活的底盘，然而随着我国老龄化逐渐加速，如何保证社保基金的合理高效使用成为问题的关键。各级政府社保系统的基础信息蕴藏着巨大的价值，通过有效的手段分析并挖掘这些数据，可以有效提升社保基金使用效率。然而，我国社保行业普遍面临如下问题：1. 数据源分散。养老医疗等系统分散建设，数据之间缺乏打通机制；2.数据标准化程度低。甚至还存在大量的 Excel 甚至手工填报数据；3.数据应用匮乏，数据应用比较少，大量数据价值凾待开发；4.基金监管薄弱。业务监管，基金监控，缺乏系统化和长效机制，骗保现象普遍存在；5.数据安全性要求搞，数据库缺乏容灾机制，数据使用缺少管控，数据隐私不能得到有效保障；
核心优势说明
DataFocus 既可以作为独立的大数据平台部署，也可以作为社保大数据解决方案的数据分析模块整合应用。运用 DataFocus 大数据仓库搭建统一的大数据中心，建立统一的数据标准，对外提供统一的数据服务，或者运用 DataFocus 独有的搜索式分析技术，为社保用户提供便捷的数据查询、分析服务。
DataFocus 通过对各业务系统标准数据库进行抽取，或由业务人员填报、上传 Excel 录入等方式，将参保征缴系统、医保、养老基金财务管理等参保征缴系统数据进行归并，同时打通就业、人事、监察、银行地税和财务核算等外围系统数据，形成统一的大数据仓库。
在上述大数据仓库基础上，整合形成综合数据分析平台，通过搜索式分析创建各类 KPI 或分析模型，形成各类固化报表，定制多业务场景的数据可视化大屏，按需输出各类数据报告；或者运用 DataFocus 对各类业务进行前瞻性预测和分析，为各级社保部门提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力。
依托 DataFocus 的数据权限管控系统，在可控的情况下对内、对外提供数据授权，既可以有效发挥社保数据价值，又能够减小数据隐私侵犯，保障数据安全。
DataFocus 作为一款灵活度极高、专注于数据分析和算法集成的专业软件产品，可以很方便的与各类软件相集成。社保行业解决方案提供商或者社保部门可以从不同角度整合 DataFocus 的各项技术特性，合理运用并解决特定场景的问题。
DataFocus 从数据整合部分开始，既可以独立部署，也可以与其他系统联合部署。其自带的数据仓库模块可用于整合分散在各业务系统中的数据库，也可以从其他数据仓库中获取数据。
社保数据的快速取用和综合管理一样重要。通过 DataFocus 可以快速创建数据分析、统计查询、BI展现和数据挖掘等各类应用。既可以为社保固有业务提供长期可固化的报表专题，也可以因应具体场景需求快速创建数据可视化大屏；还可以针对特定的场景，建立分析模型，甚至 AI 模型，例如，劳动就业分析，医保基金使用预测等。
DataFocus 独有的基于自然语言解析的专利技术，将使得用户的数据获取变得异常简单，非技术人员也可使用，没有任何技术障碍（无需编写代码），从而极大的降低使用成本，这就使得第三方社保系统解决方案提供商可以方便的集成DataFocus的各项功能。
A 市社保局面临着社保数据爆炸式增长的压力，其社保业务系统性能老化，后台 Oracle 数据库的性能跟不上业务查询的需求，常常导致简单的报表都难以生成。继续进行数据库优化，或者购买昂贵的BI系统都将消耗数百万美元的预算。
为了摆脱低下的数据性能，抛弃沉重的维护成本，同时盘活长期以来花费昂贵的资源存储下来的数据资源。社保局通过引入 DataFocus 系统，将存储在社保各业务系统 SQL Server、Oracle、DB2、Sybase 等多种数据库系统中的数据定时抽取并建立大数据仓库，同时提供外部数据导入以及数据填报入口，实现了社保数据的互联互通，打通了各业务系统的数据孤岛。并在此基础上构建了数据报表体系、社保大数据分析可视化大屏等多项应用。同时运用 DataFocus 的快捷搜索功能提供对内、对外的数据分析服务，实现业务协同和精细管理，极大的提高了数据运用的效率，同时他们还基于海量社保数据，运用经济、人口和统计学知识，建立了多种预测模型，筛选异常保单、预警危险指标，预测养老保险收支情况，用于社保基金政策决策之参考。
