产品设计原则与数据仓库模型概述

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。

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。

产品是指金融机构为扩展市场份额和满足更广泛客户需求而制定的可营销的交易品种集合。产品在销售或客户使用过程中，可能需要考虑竞争对手提供的同类产品。在业务系统中，有关产品的信息通常需要与现有业务品种进行映射。

数据驱动产品设计 产品设计可以利用数据挖掘的多种技术，例如： 分类： 识别数据所属类别，例如用户画像。 估计： 预测数值目标变量，例如用户生命周期价值。 预测： 预判未来趋势，例如产品销量预测。 数据分组： 发现数据项之间的关联规则，例如推荐系统中的“买了又买”。 聚类： 将数据划分到不同群体，例如用户细分。 描述： 总结数据的典型特征，例如用户行为模式分析。 通过复杂的数据挖掘技术，可以深入挖掘数据价值，为产品设计提供更精准、更科学的决策依据。

数据仓库设计方法 数据仓库设计方法主要有三种： 自上而下（Top-Down）： 该方法从整体架构出发，首先定义企业级的数据模型，然后逐步细化到各个主题域和数据 marts。 自底而上（Bottom Up）： 该方法从现有数据源出发，逐步整合和构建数据仓库。 混合方法： 该方法结合了自上而下和自底而上的优点，在实际项目中更为常见。 数据仓库建模 数据仓库建模是数据仓库设计的重要环节，常用的数据仓库模型包括： 星型模型 雪花模型 星座模型

大数据应用产品设计方法及行业案例####一、大数据的定义与特点- 大数据定义：大数据是指超越常规数据库工具处理能力的数据集，包含结构化数据（如数据库表格）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。 - 大数据的特点： - Volume（容量）：数据量庞大。 - Variety（种类）：数据类型多样。 - Velocity（速度）：数据处理速度快。 - Value（价值）：通过适当处理可以产生巨大商业价值。 ####二、大数据的价值体现- 业务平台：利用大数据提升业务性能和服务质量，如精准营销、实时决策。 - IT生产系统：通过大数据分析提高IT效率和安全性。 - 互联网移动网络：改善用户体验，提供个性化服务。 - 内部管控：利用大数据管理，提升工作效率。 - 外部合作：与合作伙伴共享数据，共同创造价值。 ####三、大数据思维- 样本思维到总体思维：从部分样本数据转向处理全部数据。 - 因果关系到相关关系：关注数据相关性。 - 精确思维到容错思维：接受数据不精确性和混杂性。 - 自然思维到智能思维：利用大数据模拟人类智能，实现智能决策。 ####四、大数据产品生态链- 基础产品： - 非结构数据采集：处理各种非结构化数据，如文档、图片、音频/视频。 - 数据可视化：将数据转换为图表，帮助用户理解和分析。 - 技术平台型产品： - 数据管理平台：管理大量数据。 - ETL工具：提取、转换和加载数据。 - 数据采集系统：从不同源收集数据。 - 数据质量监控系统：确保数据质量和一致性。 - 数据服务API：提供标准接口访问数据。 - 数据应用型产品： - 业务分析：支持业务决策。 - 图形化报表：以图表形式展示数据。 - 算法模型库：包含各种数据分析和预测算法。 ####五、行业案例

本课分四章讲解第一章数据仓库与OLAP概述第二章多维数据分析基础与方法第三章数据仓库的构建（示例）第四章数据仓库的高级话题

以个人产品覆盖度为例的应用架构，正在探索数据仓库模型的基本概念。

数据仓库模型设计遵循“自顶向下、逐步求精”的方法论原则。设计过程分为三个关键阶段：首先是概念模型阶段，用于高度抽象和业务范围定义，主要涵盖客户、服务使用、账务、结算、资源、客服和营销等八大主题域。其次是逻辑模型阶段，精细化业务需求并定义实体间的关系。最后是物理模型阶段，转化为具体数据库模式，确保高效存储和快速查询。