数据仓库模型的设计策略

数据仓库模型的设计 在设计数据仓库模型时，需要考虑到可用的数据。例如，为了完成客户发展、收益分析和呼叫特性分析这三个主题，以下三部分信息是必要的： 客户的基本信息表 客户的账单信息表 客户的呼叫信息表 2.1 数据仓库设计

资产设计原则涵盖了从业务系统中获取的各类客户资产和建行自有资产，包括房地产、存货、机动车辆以及在其他金融机构的存款。客户在本行的存款虽然也是资产，但不在此处列出。客户资产来源于贷款申请时的各种担保信息和抵质押品信息，建行自有资产主要由抵债资产组成。当前在源业务系统中记录的资产包括：CMIS、OPICS、DMAMIS、CLPM、SARM、PMIS、OBDI。数据仓库模型的简介将进一步说明资产管理和整合的方法。

MySQL在数据安全方面的设计和加密技术逐步成熟，保障数据的完整性和隐私保护是其关键目标。通过使用加密算法和访问控制策略，MySQL有效地防范了数据泄露和未经授权访问的风险。

随着数据库技术的不断进步，索引设计在数据库性能优化中扮演着关键角色。有效的索引策略能够显著提升查询效率和数据检索速度。在数据库索引设计过程中，合理选择索引类型和字段，是确保系统稳定性和性能的重要步骤。

金融渠道是金融机构提供服务、销售产品的关键途径和机制，涵盖多种类型如大众媒体（电视、收音机、出版物）、设备渠道（ATM、POS、自助终端、存款机）、通讯渠道（网上银行、电话银行）以及人员服务（客服、柜台）。从数据仓库系统角度来看，各种渠道类型具有不同的功能、特征和地理位置，每种渠道都有其独特的业务处理能力和管理要求。当前业务系统中涉及的主要渠道包括ATM、ECTIP、CCBS、ETB等。

产品(Product)-设计原则 金融机构以追求利润最大化为目标，向市场提供各种金融产品和服务。本主题存储我行的各项业务品种，同时可存放竞争对手的产品。 目前，在通用数据标准成果中，产品代码与源系统无映射关系。模型客户化后，基于源业务系统的业务种类定义统一的业务种类信息。业务种类与协议的对应关系为CCB建立PMS（产品管理系统）后做准备。 特征子主题设计的前提是产品定义及描述的规范化。目前，源系统中特征信息描述不规范，难以统一标识。因此，特征子主题中的大部分实体在逻辑层面存在。其他主题（如协议）涉及的特征信息（如利率、费用等）存放在相关实体中。特征子主题的物理化将随着数据源信息规范化的完善而实现。

第1章探讨了决策支持系统的发展，从直接存取存储设备到个人计算机和第四代编程语言技术的演化，以及数据抽取程序和自然演化体系结构中的问题。章节还涵盖了体系结构设计环境、用户身份、开发生命周期、硬件利用模式和重建工程的建立。监控数据仓库环境和总结也在此章进行。

数据库技术是信息管理的核心工具，数据库设计根据特定应用环境构建最佳的数据库模式，以有效存储和管理数据。设计过程包括需求分析、概念设计（利用E-R图描述）、逻辑设计（转换为关系模型）、物理设计（考虑存储和索引优化）。从用户需求到实现阶段，确保数据库安全稳定，满足各种查询和处理要求。这一过程关乎数据的有效利用和IT服务的高效运作。

逻辑数据模型：数据仓库的核心 逻辑数据模型在数据仓库中扮演着关键角色，它连接着源数据和最终用于分析的应用数据模型。它负责： 存储和管理数据: 定义数据结构、组织和存储采集的数据，为后续分析奠定基础。 回答业务问题: 通过逻辑模型，可以将业务问题转化为数据查询，从而提取有价值的信息。 数据清洗和转换: 定义数据清洗和转换规则，确保数据质量和一致性。 支持多种应用: 为数据集市、商业智能 (BI) 工具和数据挖掘等应用提供数据基础。 建模方法论： 构建逻辑数据模型通常采用以下方法： 实体关系 (ER) 建模: 识别数据实体及其关系，构建实体关系图 (ERD)。 维度建模: 定义事实表和维度表，适用于分析型应用。 逻辑数据模型的价值： 数据理解和沟通: 提供清晰的数据视图，方便业务人员和技术人员理解数据。 数据质量保证: 通过定义数据规则，确保数据的一致性和准确性。 应用开发效率: 简化数据访问，提高应用开发效率。 逻辑数据模型是数据仓库建设的基石，它为数据整合、分析和应用提供了一个坚实的基础。