Campaign-TD: 营销活动数据仓库模型解析

FS-LDM模型在交易系统模型的基础上，引入了TD数据仓库模型，用于存储和管理营销活动地址和当事人资产信息。 TD数据仓库模型的建立过程包括以下步骤： 需求分析与数据源确定: 明确业务需求，确定所需数据的来源。 数据模型设计: 设计数据仓库的表结构，包括字段定义、数据类型、关系等。 数据ETL: 从源系统中抽取数据，进行数据清洗、转换和加载到数据仓库中。 数据质量校验: 对数据仓库中的数据进行质量校验，确保数据的准确性和完整性。 模型部署与应用: 将数据仓库模型部署到生产环境，并应用于实际业务场景。

在TD数据仓库模型中，我们探讨了Campaign与其他主题如营销事件、账户、内部机构、产品以及地理位置的紧密关联。这些关联帮助优化了营销策略及其渠道类型的选择。

存款账户Agreement实例解析 本节以存款账户为例，解析TD数据仓库模型中Agreement的应用。 Agreement在TD数据仓库模型中扮演着关键角色，它定义了银行与客户之间的协议条款。 对于存款账户，Agreement可能包含以下信息： 账户类型：例如，支票账户、储蓄账户 利率：存款利率如何计算 费用：账户维护费用、透支费用等 其他条款：例如，最低存款额要求 通过Agreement，我们可以清晰地了解每种存款账户的具体条款，从而更好地管理和分析数据。 以下是一个简化的存款账户Agreement例子： | 字段 | 描述 ||---|---|| Agreement ID | 协议ID || 账户类型 | 支票账户 || 利率 | 年利率0.25% || 月维护费 | 10元 || 透支费用 | 每笔50元 |

定义了协议、帐户和卡之间的关系 提供了卡文件、卡限额历史、购物历史和当事人关系信息

市场推广(Campaign)设计原理是金融机构为获取、保留客户或增强客户关系、占据市场而进行的重要活动。这种活动可能是以明确的市场目标为导向的销售推广，也可能是与客户进行互动和交流的形式，如客户调查等。一个完整的市场推广活动包括营销计划、执行的营销活动及相关的信息实施。这些活动与特定的客户群体、地区、产品及使用渠道密切相关。当前在业务系统中涉及的市场推广主题信息主要包括： OCRM、WPPS、PPSS、OBDI。

FS-LDM 协议评分与评级模型：基于 TD 数据仓库 本部分重点解析 FS-LDM 框架下，以 TD 数据仓库为基础构建的协议评分与评级模型。

在数据仓库建模示例中，我们探讨了客户编号、姓名、建立日期、建立柜员、建立机构等重要信息的模型设计过程。更新过程涉及更新日期、更新柜员、更新网点等关键步骤。此外，我们还分析了客户状态、性别、国籍、出生日期、教育程度、婚姻状况等数据的建模需求。

在模型设计流程中，首先进行模型培训，然后根据应用需求进行源系统调研和交流。接着进行表级和字段级分析，设计逻辑数据模型（LDM）并进行评审。在设计过程中考虑各种因素，优化实体和属性的结构，确保PDM的命名和字段类型合理。根据需求增加冗余字段和派生表，同时考虑大表的拆分及历史表的管理。最后，进行物理数据模型（PDM）的设计和评审，制定数据映射方案，开发ETL过程，并进行测试和上线前的评审工作。

当事人主题域内容示例 本节内容以当事人子类为例，展示TD数据仓库模型中当事人主题域的构成。