数据仓库结构模型

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。

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。

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。

数据仓库模型包括多种视图和物理表，例如跑批视图用于开发，虚拟视图V80简化下流影响，公共视图和部门视图用于权限控制和数据安全性。物理表包括全量切片表、流水切片表、拉链表和月末大拉链表，用于存储不同类型的数据。数据分类涵盖基础数据、组合数据、回流数据、检核数据和其他数据，每种数据具有特定的预处理和汇总层级。

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。

数据管理概述数据管理是指有效地管理和监督数据资源的过程，以确保数据的准确性和一致性。它涉及技术、政策、程序和角色分配等多个方面。良好的数据管理有助于企业更好地理解其数据资产，从而做出更明智的决策。 数据仓库模型设计数据仓库是用于存储和管理企业历史数据的系统，支持业务智能活动，特别是分析性报告和决策支持。数据仓库模型设计是整个数据仓库建设的核心部分，包括概念模型、逻辑模型和物理模型的设计阶段。 数据标准化是对数据进行规范化处理的过程，以确保数据的一致性和可比性。标准化涉及数据清洗、格式化和结构化等方面。本课程中强调的数据标准化原则包括使用国际通用术语、客户业务中常用的术语、国内惯用的术语、专业行业术语等，以提高数据的通用性和专业性。标准域定义标准域是数据治理中的重要概念，定义了数据元素的类型、长度和业务含义。合理使用标准域可以提高数据模型的质量和一致性。标准域包括域名、数据类型、数据长度和业务定义等。在生成物理模型过程中，调用标准域可以限定属性的数据类型和长度。

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

数据仓库系统包括数据缓冲池、操作数据存储和数据集市等核心组件，通过生产数据采集、预处理、转换和导出等过程来管理和优化数据。系统管理员和操作员负责管理和处理数据，确保数据质量和系统稳定性。

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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