DWD信用卡包含那些数据

DWD（Data Warehouse Detail）信用卡层包含了信用卡业务的详细数据，主要包括以下几个方面：

1. 信用卡申请数据：包括客户提交的信用卡申请信息，例如客户姓名、身份证号码、联系方式、职业、收入等等。

2. 信用卡账户数据：包括客户信用卡账户的基本信息，例如信用卡卡号、信用额度、账单日、还款日等等。

3. 信用卡交易数据：包括客户使用信用卡进行的交易数据，例如消费金额、交易时间、交易地点、商户信息等等。

4. 信用卡还款数据：包括客户按照信用卡账单规定的还款方式和期限进行的还款数据，例如还款金额、还款时间、还款方式等等。

5. 信用卡逾期数据：包括客户逾期未还款的数据，例如逾期天数、逾期金额、逾期记录等等。

6. 信用卡积分数据：包括客户通过信用卡消费获得的积分数据，例如积分来源、积分余额、积分兑换记录等等。

7. 信用卡安全事件数据：包括客户信用卡发生的安全事件数据，例如卡片挂失、密码错误、疑似欺诈等等。

通过对这些数据进行清洗、转换和加工，可以建立一个综合的信用卡数据仓库，为银行提供全面的信用卡业务数据支持，以便进行数据分析、风险控制和业务决策。同时，也可以通过数据仓库，为客户提供更加个性化的信用卡服务，例如定制化的优惠活动、积分兑换等等。

相关问题

数据仓库分层DWD、DWB

DWD 和 DWB 是数据仓库中的两个重要的分层概念。

DWD，全称为 Data Warehouse Detailed (详细) 层，是数据仓库的第一层。在这一层中，数据被抽取、清洗、转换，并且根据定义好的业务规则进行验证和校验。DWD 层的主要作用是将源系统中的数据整合到数据仓库中，并进行初步的加工和处理，以确保数据的准确性和一致性。

DWB，全称为 Data Warehouse Business (商业) 层，是数据仓库的第二层。在这一层中，数据被进一步加工和汇总，以便进行更深入的商业分析和决策支持。DWB 层的主要作用是为企业提供更高级别、更具业务意义的数据视图，使得用户能够从中获取对业务有价值的信息。

简单来说，DWD 层主要关注数据的准确性和一致性，而 DWB 层则更侧重于数据的分析和应用。通过这样的分层设计，数据仓库可以更好地满足企业的需求，支持决策和业务分析。

ods的数据到dwd层

ods的数据到dwd层的处理包括ETL过滤空值数据和实现动态分流功能。首先，需要对从Flink-CDC采集到的业务数据进行简单的过滤，将空值数据筛选掉。这样可以确保数据的准确性和完整性。其次，需要实现动态分流功能，将数据按照一定的规则进行分流，以便后续的处理和分析。具体的实现可以通过配置表来确定字段和规则，使用Flink-CDC处理配置表，将配置信息加载到程序中。然后，可以使用Phoenix作为维度数据的存储选择，处理广播数据和主流数据，并将数据写入HBase和Kafka中。这样就完成了ods层业务数据到dwd层的处理。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Flink实时数仓项目—ODS层业务数据到DWD层](https://blog.csdn.net/yunweijie_cn/article/details/124123626)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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