协议主题数据仓库模型介绍及建模过程

产品主题的特征在TD数据仓库模型中扮演重要角色，它们定义了数据存储和处理的方式。在建模过程中，确保这些特征能够充分体现产品的核心价值和功能。

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。

建立一个统一的、共享的基础数据平台，为各个业务部门的不同业务需求提供一致的、规范的数据；数据的组织围绕银行主要的主题领域进行，如客户、产品、账户和渠道等；一个可扩展的、动态的模型能够经得住时间的考验，当业务改变时（如改变组织结构和产品交易），能够将对数据模型的影响减至最小甚至完全不受影响； DW的数据模型应该是中性的，能够满足各种不同的分析逻辑的要求而设计的，因此它不同于通常所看到的为了支持某个特定的、预先定义的处理过程而设计的模型；数据模型涉及范围广阔，是多功能的和集成的；统一与共享，在于设计的整合。可扩展、动态—范式化/抽象化

当事人主题（Party）指银行服务的各种对象，包括个人或对公客户、潜在客户、代理机构、雇员等。业务系统中的个人客户、对公客户、支付交易对手、潜在客户等都是当事人的范畴。详细介绍了Party-TD数据仓库模型的建模过程及其应用。

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。

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

LOCATION主题分类与建模 在TD数据仓库中，LOCATION主题涵盖多种地址类型及其相关信息，为地理位置分析提供基础数据支撑。 地址分类： 广义地址 地区地址 电子地址 街道地址 物理地址 电话地址 物理邮箱地址 地址关联信息： 地址之间的关系 地区的经济指标 地区的黄页信息 地址的描述信息 建模过程： LOCATION主题的建模采用维度建模方法，构建地址维度表和事实表，以满足不同场景下的查询需求。维度表包含地址的各个属性，如国家、省份、城市、街道等；事实表则存储与地址相关的业务数据，例如订单数量、销售额、人口数量等。 通过对LOCATION主题进行分类和建模，可以有效地组织和管理地址信息，为企业决策提供数据支持。

元数据模型是关于现有操作型业务系统数据源的描述信息，包括物理数据结构、数据项的业务定义与更新频率、数据项的有效值以及其他具有相同业务含义的数据项清单。数据仓库的多维模型标准包括星型模型和雪花维模型，前者由维和事实表构成，后者由相互关联的多个维表组成，通过减少数据存储量增加模型的灵活性，但查询复杂化。时间维用来描述事实数据的时间属性，包括Year、Quarter、Month、Day、Hour、Minute、Second等层次。

建行数据仓库的基本架构涉及多个业务系统，包括ODS业务系统、AML、ALM、DCC网银个贷系统、信用证系统等。源表(sdata)通过中间层的pdata将数据传递至数据仓库中的CCDA和CAS等组件。核心银行业务处理系统（DCC）在数据仓库中的目标表大致分为三类：拉链表、时间切片表和当前表。这些表通过不同的物理字段来处理时间信息，特别是Start_Date、End_Date和Data_Dt等字段，能够有效地保留ETL过程中的时间维度数据。