金融系统调研与Teradata FSLDM建模详解

本文档主要介绍了在建模过程中对源系统进行调研和交流的重要环节，特别是针对Teradata金融业逻辑数据模型FS-LDM的应用。首先，系统级分析部分涵盖了硬件平台、操作系统、数据库类型、运行环境、实施进度以及业务支持的详细情况。这些信息对于理解数据仓库（Data Warehouse）的基础架构至关重要，因为它们直接影响到数据的采集、处理和存储效率。 在源业务系统概要分析中，文档着重讨论了与数据仓库模型密切相关的几个关键实体，如客户、账户、交易、流水号等，这些实体是构建数据模型的基础。实体间的关系，如客户与账户、账户与交易、交易与其他实体（如产品、机构、员工、渠道、财务科目等）之间的主键外键关联，揭示了数据之间的内在联系和业务流程。 TeradataFS-LDM是一种逻辑数据模型，它在大数据环境中扮演着重要的角色。这种模型旨在提供一个统一的视图，帮助组织更好地理解和管理复杂的数据结构，以便于数据分析和决策支持。FS-LDM建模过程涉及对业务规则的理解，以及如何将这些规则转化为数据模型中的实体和关系，确保数据的一致性和准确性。 文章详细列出了交易系统数据模型中的实体及其关系，强调了不同实体之间的连接，如客户、账户和交易之间的多对多关系，以及这些关系如何反映实际的业务操作和流程。此外，还提到了交易发生的渠道、操作员等信息，这些都是构建数据仓库模型时不可或缺的部分。 本文提供了在构建TD数据仓库模型时，如何通过深入理解源系统、确定关键实体以及梳理实体间关系的重要步骤。这对于确保数据仓库项目的成功实施和后续的数据分析工作具有指导意义。在实际操作中，这些步骤有助于提高数据模型的质量，从而提升数据价值和业务洞察力。