TD数据仓库建模流程详解

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。

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。

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。

TD数据仓库模型介绍 建模过程： 协议产品历史 协议状态历史 协议关系历史 资产价值历史 当事人资产评估 资产检查历史 协议资产关系历史

数据仓库的技术架构，用白话讲就是把医院原本散落在各系统的数据，集中收一块，统一清洗加工，再做用。嗯，别看听起来有点重，其实真上手后你会发现，还挺顺的。你想啊，直接从 HIS 里查，虽然方便，但效率低、报表丑，还不支持图表。而独立的数据仓库就不一样，结构清晰、查询快、还能多维。 数据统计的需求千变万化，比如医院想知道哪个科室收入高？哪天出院流程最卡？用传统方法搞半天还不一定准。用数据仓库就比较轻松了，像月报、年报、对比图表这些，基本都是自动生成的，响应也快，代码也简单。 我用过的一个方案，是基于TD 数据仓库建模，你可以参考下 建模流程 和 建模示例，讲得蛮细，照着抄都能跑起来。另外还推荐看看

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。

数据仓库ETL（Extract, Transform, Load）是建立和维护数据仓库的核心过程，涉及从多种数据源中提取数据，经过清洗、转换后加载到数据仓库，以支持分析和决策。ETL在IT领域中至关重要，保证数据质量和一致性。数据抽取通过SQL查询、数据导出或定制的ETL工具实现，数据转换包括数据清洗、整合、标准化和类型转换，数据加载则涉及全量或增量加载到数据仓库。现代工具如Informatica、Talend、SSIS提供图形化界面和多数据源支持，优化策略包括批量插入和性能调优。

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

Party 的资产负债模型，蛮适合搞数据建模的你瞧一眼。结构清晰，主要围着客户、资产、负债这三块转，尤其是当事人和负债之间的关系建得挺细，适合搞精细化。 Party 的资产负债数据建模，逻辑设计还不错，建模流程挺标准。你要是经常和金融数据打交道，这套模型能省你不少功夫。比如负债余额、负债评级这些字段，定义得清楚，用起来也方便。 整体走的是TD 数据仓库的逻辑，跟FS-LDM这些模型也能好配合。像你如果已经在用FS 协议评分，那这套也能无缝衔接。建模时别忘了把当事人的角色维度拉进来，结构会更完整。 哦对了，要是你想深入了解细节，可以看看这些相关资源： FS-LDM 协议评分与评级，讲评分机