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淺談銀行數據倉庫:金融主題層建設篇


FDM金融主題層屬於數據倉庫的核心層級,在源數據與數據應用間起著承上啟下的作用,關鍵是,金融主題應該劃分成什麼?每個金融主題的模型建設思路是怎樣的?金融主題的數據模型該怎樣維護?

前言

上一篇文章《淺談銀行數據倉庫-分層架構》,描述銀行數據倉庫(下文簡稱“數倉”)分層架構至少包含ODM貼源層、SDM標準層、FDM主題層和ADM應用層。其中FDM層的核心訴求是把複雜的源數據化繁為簡,按照業務邏輯劃分出金融主題,把源數據進行拆分與整合到金融主題的模型中。關鍵是,金融主題應該劃分成什麼?每個金融主題的模型建設思路是怎樣的?金融主題的數據模型該怎樣維護?

在解答上述問題之前,首先要了解國外主流的金融主題劃分方案是如何的,如何從國外的主流方案中取經。

國外主流的金融主題劃分方案

Teradata公司的FS-LDM十大金融主題模型

Teradata公司作為全球最大的專注於大數據分析、數據倉庫和整合營銷管理解決方案的供應商,並提出一種先進的FS-LDM模型(Financial Services Logcial Data Model),把銀行約80%的業務數據囊括在該模型中。

Teradata FS-LDM是一個成熟產品,在一個集成的模型內支持保險、銀行及證券,包含十大主題:當事人、產品、協議、事件、資產、財務、機構、地域、營銷、渠道。具體劃分如下圖所示:

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