TD建模

TD 数据仓库模型的建模过程挺有意思的，整个流程的比较清晰，适合想了解数据仓库模型的人。文档详细了建模的方法，涉及到数据表、数据模型的设计，了如何通过合适的流程来各种数据。嗯，如果你对数据仓库建模感兴趣，可以先看看这篇内容，结合实际的产品主题特征，理解起来会比较容易。还有其他相关的资源，像是建模流程示例和具体的逻辑设计模型也能你更深入地掌握相关知识。如果你在建模过程中有疑问，这些资料会挺有的哦。

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

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。

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

当事人主题分类的 TD 数据仓库模型，结构挺清晰，适合你梳理客户、机构、家庭这些实体之间的各种关系。像个人与机构、夫妻、上下级这些关系都有建模方式。要是你做的是金融、政务、企业客户信息管理，那这个模型用起来还蛮顺手的。 模型里面的关系维度分得比较细，比如供应商、雇佣关系甚至家庭结构都能建出来。你也可以根据需要加自定义关系，像内部机构的上下游逻辑，也可以独立建维表，扩展性不错。 建模流程也不复杂，文档里讲得挺实在的，从主题域拆分开始，到逻辑模型、物理模型设计，每一步都有例子。响应也快，改起来方便。 如果你想深入看看有哪些当事人之间的业务关系，可以参考这几篇文章： FS-LDM 相关实体的当

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。

TDDownLoad已成为一个关键的任务，尤其是在当前技术飞速发展的背景下。