Teradata FS-LDM：金融数据模型详解

"TeraData的金融数据模型FS-LDM是一种企业级数据模型，适用于保险、银行和证券行业，覆盖了银行约80%的业务数据。该模型包含十大主题，如当事人、产品、协议、事件、资产、财务、机构、地域、营销和渠道。在设计上，FS-LDM分为重点设计、自主设计和简化设计三类主题，以适应不同数据源和业务需求。此外，LDM还涉及数据仓库模型的层次结构，如ODS、FDM、ADM、DW和Application。TeraData的数据仓库架构与IBM的模型（如BDWM和TDWM）相比有所不同，且TeraData在实际中已成功应用于农业银行和徽商银行等案例。" Teradata的金融数据模型（FS-LDM）是一个全面的解决方案，专为金融机构设计，旨在整合和管理大量的业务数据。这个模型强调了银行、保险和证券行业的核心业务领域，确保数据的一致性和准确性。FS-LDM的核心在于其十大主题，这些主题是构建模型的基础，涵盖了从客户关系到财务管理的各个关键方面。 1. 重点设计主题包括客户、协议、事件、资产和财务。这些主题是模型的重点，因为它们通常在源系统中有大量数据，并且对业务至关重要。设计时，会遵循FS-LDM框架，同时考虑银行特有的数据元素，以确保模型的完整性与丰富性。 2. 自主设计主题涵盖申请、营销活动、渠道、机构和产品。这些主题可能不是每个金融机构的核心部分，但它们对模型的架构完整性和未来扩展性至关重要。设计时，会依据FS-LDM，但留有空间根据实际业务需求进行调整。 3. 简化设计主题主要针对地域。虽然地域信息在源系统中通常存在，但其定义和使用可能与FS-LDM不完全一致。因此，设计时会暂时将其作为客户或其他主题的属性信息处理，而不立即进行复杂的唯一地址识别。 在数据仓库的层次结构中，FS-LDM通常会经历ODS（操作数据存储）、FDM（基础数据模型）、ADM（应用数据模型）、DW（数据仓库）以及Application等阶段，这反映了数据从源头到分析应用的转化过程。 与IBM的模型相比，例如在银行业，IBM的BDWM和Teradata的FS-LDM在设计和覆盖范围上有所差异。同样，在电信行业，IBM的TDWM与Teradata的TS-LDM也有各自的特点。尽管如此，TeraData的FS-LDM已经在实践中得到验证，如在中国农业银行和徽商银行的应用案例，显示了其在实际业务环境中的高效性和适用性。这些案例提供了关于如何成功实施FS-LDM的实例，对于其他金融机构具有重要的参考价值。