TD数据仓库模型介绍及建模过程的逻辑数据模型设计理念

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。

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。

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：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

TD 数据仓库模型的派生数据表，挺适合用来做银行数据的汇总。Agreement 表专门存着期末的账户余额、利息、费用啥的，都是能通过其他实体算出来的数据。虽说建模时候一般不太建议加这种派生表，但银行业务太多变了，有个集中汇总表还真挺省事。尤其是那种需要快速出月报、季度报的情况，这张表能省不少事。

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

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。

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

元数据模型是关于现有操作型业务系统数据源的描述信息，包括物理数据结构、数据项的业务定义与更新频率、数据项的有效值以及其他具有相同业务含义的数据项清单。数据仓库的多维模型标准包括星型模型和雪花维模型，前者由维和事实表构成，后者由相互关联的多个维表组成，通过减少数据存储量增加模型的灵活性，但查询复杂化。时间维用来描述事实数据的时间属性，包括Year、Quarter、Month、Day、Hour、Minute、Second等层次。