Teradata FSLDM详解：金融模型设计流程与关键步骤

本文档详细介绍了Teradata数据仓库（DW）模型设计流程，特别是针对金融业逻辑数据模型FS-LDM的应用。首先，从系统的角度出发，对模型设计的各个环节进行概述，包括系统介绍、模型培训、业务范围和应用需求确认等步骤。在这个过程中，关键的活动包括： 1. LDM（逻辑数据模型）：这是建立在业务需求基础上的数据模型，用于捕捉和抽象业务实体之间的关系，以便于数据管理和分析。LDM是客户化数据模型，它根据每个项目的特定需求进行定制。 2. 源系统数据分析：对原始数据来源系统进行深入分析，理解数据结构和内容，以便确定如何最有效地抽取、装载和转换数据。 3. 应用需求数据调研：通过与业务人员紧密合作，明确DW系统应满足的具体业务需求，如报表、查询和分析功能。 4. 修订和设计PDM（物理数据模型）：在LDM的基础上，设计出适合Teradata平台的物理实现，考虑到性能、存储和查询优化等因素。 5. ETL（提取、加载、转换）：这个阶段涉及到数据映射，即将LDM中的概念映射到实际数据库表中，同时处理源数据的清洗和转换，确保数据质量。 6. 语义层和视图/集市：构建数据仓库的核心部分，提供统一的、易于理解和使用的数据视图，支持多维分析和报告。 7. 应用构建和连接：开发和集成应用程序，使用户能够访问和操作数据仓库中的数据。 8. 数据质量管理：确保数据的准确性、完整性和一致性，通过检查、确认和解决数据问题来维护数据的高质量。 9. 培训和文档：对团队成员进行模型和系统的培训，同时记录整个过程，便于后续回顾和审计。 10. 项目管理：项目管理贯穿于整个流程，确保各个阶段按计划进行，并处理可能出现的变更和调整。 在整个流程中，TeradataFS-LDM的建模过程特别强调了交易系统数据模型的设计，涉及多个实体如客户、账户、交易、产品、机构、员工、渠道等，以及它们之间的复杂关系。这些实体间的关联通过外键（FK）标识，展示了一个全面的金融交易数据体系。 TeradataFSLDM提供了标准化的方法论、技术和工具，帮助组织有效地管理和分析大量交易数据，同时也强调了业务人员的参与和项目的定制化。通过遵循这个流程，企业能够建立起一个强大而灵活的数据仓库，支持其在金融业的决策支持和业务洞察。