建行数据仓库模型与应用设计概述

该资源是一份关于数据仓库模型的文档，涵盖了从源数据映射到基础层和中间层的详细信息，以及代码说明，旨在介绍数据仓库的基本概念、建行数据仓库架构，并提供了不同主题区域的简介。 在数据仓库领域，模型设计是至关重要的。数据仓库是一个特别设计的数据库系统，其主要目标是支持决策分析，区别于常规的操作型数据库，后者主要用于日常业务事务处理。数据仓库具有四个关键特性：面向主题、集成、稳定和随时间变化。面向主题意味着数据仓库围绕特定业务领域的关注点进行组织，例如财务、资产、客户等。集成是指将来自多个异构数据源的数据统一整合。稳定性指的是数据一旦加载到仓库，通常不进行修改。随时间变化体现在数据仓库中包含历史数据，以便分析趋势。 建行数据仓库的基本架构包括操作数据存储（ODS）、业务系统、中间层和数据仓库本身。ODS直接接收来自源系统的实时数据，中间层则对这些数据进行清洗、转换和汇总，最终形成适合分析的数据结构。中间层模型映射文档和数据指引有助于理解这一过程。数据仓库的顶层，如CCDA和CAS，提供决策支持服务。 文档中还提到了不同的主题区域，例如财务（T09）关注银行的会计和财务信息，资产（T10）涉及团体和客户的资产详情，协议（T03）记录各种产品和服务的契约关系，产品（T02）涵盖银行提供的商品和服务，事件（T05）追踪导致金融交易的活动，模型（T11）存储与风险评估相关的模型信息，营销活动（T07）记录促销策略，渠道（T08）描述客户与银行互动的方式，以及总帐相关的财务信息（T04和T09）。 代码说明文件，如《DW3-T-仓库代码全量.xls》和《DW3-M-整合代码对照表T98_CD_REF文档_V1.0.xls》，提供了数据仓库中使用的编码标准和对照表，这对于理解和维护数据一致性至关重要。 新一代理念和技术在全国领先的数据仓库项目中扮演着重要角色，它们通常涉及到更高效的数据处理、更先进的分析工具和更灵活的架构设计，以满足不断增长的数据量和复杂性需求，同时降低成本，提升决策效率。通过建设数据仓库，企业能够从海量数据中提取有价值的信息，支持更智能的商业决策。