Teradata FS-LDM金融数据模型详解:协议概览与建模步骤
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更新于2024-08-13
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本文档主要探讨了Teradata的金融业逻辑数据模型FS-LDM的相关实体协议及其在数据仓库建模过程中的应用。FS-LDM是Teradata专为金融行业设计的数据管理解决方案,它提供了一种标准化的方式来组织和管理交易系统中的复杂数据,以支持决策分析和报告。
首先,交易系统数据模型的核心实体包括客户、客户号、账户、账号、交易流水号等。这些实体构成了整个业务流程的基础,其中客户是数据的主要来源,账户和账号关联着客户和交易活动,而交易流水号则是每个交易的唯一标识符。
实体之间的关系在数据模型中起着至关重要的作用。例如,客户号和账户通过外键(FK)进行关联,表示一个客户可以有多个账户;交易与客户、账户、产品、机构、员工、渠道和财务科目都有紧密的联系,这些关系通过多对多或者一对一的形式定义,反映了交易的全貌,如交易发生的渠道、操作员等信息。
TeradataFS-LDM建模过程强调了数据模型的逻辑性和一致性,包括定义实体、属性、键(主键和外键)、关系以及业务规则。在实际建模时,需要根据业务流程和数据特性来设计,确保数据的准确性和有效性。通过这种结构化的建模方法,可以帮助金融机构优化数据整合,提高数据质量,并支持高效的数据查询和分析。
总结来说,本文档详细介绍了TeradataFS-LDM在金融业中的应用,涵盖了数据模型的基本概念,以及如何通过FS-LDM来构建和维护交易系统的数据架构,确保在大数据环境下能够有效地管理和分析数据,从而支持金融机构的决策制定和业务运营。
2020-09-04 上传
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2022-01-12 上传
2018-04-27 上传
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VayneYin
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