建行数据仓库模型与应用设计概述
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更新于2024-08-15
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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。
2014-12-25 上传
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