寿险MIS系统命名规范与开发流程详解

本文档主要探讨了命名规范在寿险MIS系统中的应用以及相关的开发流程。首先，文章介绍了寿险MIS系统，它是一个基于商务智能（BI）平台的统计分析系统，服务于平安人寿，其数据主要来源于寿险业务系统（Elis）。系统通过ETL工具抽取、转换和加载原始数据，形成满足业务需求的多维数据，并存储在MIS自身的数据库liferpt中。BI在系统中被划分为三个层次：查询与报表、多维分析以及数据挖掘，其中多维分析的核心是立方体，包含维度和指标，如时间、机构和渠道等，这些维度可以分层，如二级和三级机构。 在MIS开发流程中，设计MIS表结构是关键步骤，表结构通常分为基础模型层、汇总模型层和维度层。基础层（bas_xxx）存储与源业务直接相关的底层数据，可能包含自定义字段；汇总层（agg_xxx）是按主题分维度和指标的汇总数据；而维度层（dim_xx）则主要用于存放维表（基表）中的关键字和描述关系，这些数据通常源自业务系统的基础表。 命名规范在此文档中起到了重要的组织和管理作用，通过明确的命名规则，如“bas_”、“agg_”和“dim_”前缀，使得数据结构清晰易懂，便于开发者理解和维护。例如，基础层的表单将使用"bas_XX"的形式命名，汇总层的表单使用"agg_XX"，维度层的维表则使用"dim_XX"。这种规范有助于提高开发效率，降低出错率，确保团队间的协作顺畅。 此外，数据抽取和加工的过程也受到关注，通过ETL工具DataStage进行，确保数据的准确性和一致性。整个文档展示了寿险MIS系统如何通过有效的命名规范和开发流程，实现对业务数据的深度分析和洞察，从而支持管理层的决策制定。 总结来说，本文围绕寿险MIS系统的命名规范、数据处理方法、多维分析概念、开发流程以及数据模型构建展开，强调了规范命名在系统设计和开发中的重要性，以及如何通过BI工具来支持商业智能和决策支持。