中国移动经营分析系统数据仓库逻辑模型-客户主题解析

"该文档主要探讨了大数据安全技术中的实体关系说明，特别是在中国移动经营分析系统数据仓库逻辑数据模型中的应用。文档详细介绍了数据建模的方法论、概念模型以及各个主题，如客户、服务、资源和服务使用等领域的实体关系。" 在大数据安全技术的研究中，实体关系（Entity Relationship，ER）说明是构建数据模型的关键部分，它帮助我们理解不同数据实体之间的关联和交互。在描述中提到的"实体关系说明"中，主要关注了客户这一主题，区分了大客户、个人客户和集团客户。 1. 大客户：大客户被视为客户的一个子集，通过特定的大客户标识来确定。大客户的基本信息存储在客户实体中，而特殊的、与大客户身份相关的信息则记录在独立的大客户实体里。区分大客户是通过客户实体内的客户类型属性，这使得我们可以识别出个人和集团大客户。 2. 个人客户：个人客户同样隶属于客户类别，通过客户类型属性来区分。个人客户的全部基本信息存储于客户实体内，而其特殊信息则存在于个人客户实体内。 3. 集团客户：集团客户也属于客户范畴，同样是通过客户类型属性进行识别。集团客户的处理方式与个人客户类似，基础信息保存在客户实体，特殊信息记录在其专有的集团客户实体中。 文档还提到了中国移动经营分析系统的数据仓库逻辑数据模型，这是一个重要的数据管理工具。模型的建立遵循了一套严谨的方法论，包括概述、目标、原则、适用范围等，并详细介绍了建模的三个阶段：概念模型、逻辑模型和物理模型。其中，逻辑模型是连接业务需求和实际数据库设计的关键，它需要考虑到与业务的关系、需求的关系以及与业务系统的关联，解决建模过程中的难点。 在客户主题下，文档深入解析了客户相关的实体，如大客户、个人客户和集团客户的实体关系，以及相关参照表实体、历史和变更表实体等，确保数据的完整性和一致性。同样，对于服务、资源和服务使用等其他主题，也进行了类似的实体关系说明，旨在优化数据分析和决策支持。 这份文档详细阐述了如何通过实体关系模型来组织和管理大数据，以提高数据的安全性和有效性，同时展现了数据仓库在电信行业的具体应用，为业务运营和决策提供强大支持。