FS-LDM客户化建模示例：TD数据仓库模型与建模流程

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。

FS-LDM相关实体中，涉及到当事人和其财务档案的部分，详细介绍了TD数据仓库模型的建模过程。

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。

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。

传统的金融服务模型和简化的交易模型在TD数据仓库模型中起着关键作用。传统的金融服务模型涉及账户、协议和客户等要素；而简化的交易模型包括交易和事件等要素。

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。

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

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。