Teradata

聚焦经典数据仓库数据模型，四天时间带您深入掌握Teradata FSLDM数据模型的精髓。

Teradata 的数据质量管理方法挺系统的，适合需要从源头把控数据质量的朋友。它不仅讲清楚了什么是数据质量，还细分了治理体系、平台搭建、检查重点等关键环节。比较实用的一点是，它会带你怎么写一份像样的数据质量报告，尤其在你要搞清楚数据到底哪里有问题的时候，这就挺管用了。嗯，讲得还蛮全面的，技术路线清晰，实操也不难上手。尤其是在金融行业，数据质量出错的坑太多，Teradata 这套做法可以帮你规避不少雷。如果你正在做数据仓库或者准备优化现有的质量管理系统，可以参考一下。

这份资源提供了 MySQL、Teradata 和 PySpark 代码互转表，帮助您在不同关系型数据库和大数据仓库之间轻松转换代码逻辑。此外，还包含使用 PySpark 和 Hive 进行数据转换操作的代码示例。

Teradata行业逻辑数据模型助力企业数据化转型 Teradata行业逻辑数据模型为各行业提供了一套经过验证的数据仓库解决方案，帮助企业快速构建高效、灵活、可扩展的数据仓库系统。 支持行业: 金融服务业 (Financial Services) 卫生保健业 (Healthcare) 制造业 (Manufacturing) 通讯业 (Communications) 媒体娱乐业 (Media and Entertainment) 旅游业 (Travel) 运输业 (Transportation) 零售业 (Retail) 公用事业 (Utility) Teradata数据仓库建模过程: 业

Teradata 的 FS-LDM 模型 V10.0 参考手册第二册，结构清晰，内容覆盖蛮全面。尤其适合正在搞数据仓库建模或者深入 FS 主题的朋友。里面不光有模型结构，还有不少关于实体关系的，看着就省心。 FS-LDM 的这个新版本，多细节做了调整，比如PARTY主题的实体分类方式，逻辑更清晰了。想搞清楚信用评级、当事人资产之类的业务逻辑，这本手册还挺能帮上忙的。 讲到建模，手册里配的建模示例蛮实用，不是那种一堆抽象图，而是结合了TD 数据仓库的实际用例，讲得透彻，学完就能上手。建议搭配FS-LDM 客户化建模示例一起看，效果更好。 另外，想了解PARTY类的朋友，顺手翻下PARTY 主题信