数据仓库中的元数据模型介绍及应用

建立一个统一的、共享的基础数据平台，为各个业务部门的不同业务需求提供一致的、规范的数据；数据的组织围绕银行主要的主题领域进行，如客户、产品、账户和渠道等；一个可扩展的、动态的模型能够经得住时间的考验，当业务改变时（如改变组织结构和产品交易），能够将对数据模型的影响减至最小甚至完全不受影响； DW的数据模型应该是中性的，能够满足各种不同的分析逻辑的要求而设计的，因此它不同于通常所看到的为了支持某个特定的、预先定义的处理过程而设计的模型；数据模型涉及范围广阔，是多功能的和集成的；统一与共享，在于设计的整合。可扩展、动态—范式化/抽象化

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

协议主题（Agreement）数据仓库模型是金融机构用来管理客户契约关系的数据模型。该模型涵盖了账户、合同、存款账户、贷款账户、凭证、投资成交单、卡访问介质、申请单等协议范畴。该模型用于存储和处理协议数据，以支持产品、事件、渠道、当事人、资产、财务、区域、营销、内部机构等方面的业务分析和决策制定。

逻辑数据模型的存在，就像搭房子要先有图纸一样。没有它，数据仓库想建得靠谱挺难的。嗯，说白了，它就是个“沟通翻译器”，让业务和技术说同一种话。是在需求复杂、跨部门合作多的时候，用它能把业务逻辑讲清楚，还能统一术语，避免鸡同鸭讲。挺适合做中大型数据仓库的项目用，别小看这一步，后期能省不少返工麻烦。 逻辑模型的蓝图作用，业务部门想的那一套，不靠模型转一下技术根本理解不了。而且有了它，结构清晰，开发效率也能提高不少。 比如你在做多主题数据集成时，逻辑模型能帮你把重复字段、混乱命名理顺。你定义了一个客户，它到底是下单用户？注册用户？这模型里都能说清楚。对了，命名也别含糊，像customer_id这种别名

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。

数据仓库的老问题，模型怎么设计才合理？《数据仓库实践杂谈（十四）——数据模型参考》这篇文章讲得挺明白的，内容也接地气，适合实战派的你看看。数仓的数，其实最终拼的就是数据模型。不管你 ETL 流程多复杂、拉链做得多优雅，都得落在一张结构合理、扩展性强的表上。文章里用银行记账打比方，挺贴切的——只要账记对了，系统就算没白做。还有个点不错，作者对逻辑模型和参考模型的关系说得挺清楚，告诉你什么时候该照搬，什么时候得因地制宜。别一股脑套模板，真上项目就踩坑了。说白了，模型不是越复杂越好，而是要服务数据使用场景。如果你现在在做数据中台，或者刚开始建数仓，这篇文章还蛮值得收藏的。想了解更多 ETL 和数仓建

数据仓库中的ETL和元数据在数据管理中扮演着关键角色。优化这些过程不仅提高了数据处理效率，还确保了数据质量和一致性。

数据处理的分类，数据仓库的历史、概念及特点，数据仓库系统的体系结构以及数据仓库的实际应用。

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