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银行数据仓库的数据建模规范设计

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简介:
本项目聚焦于制定一套适用于银行业务的数据仓库模型构建规则,旨在提升数据分析效率与准确性,支持决策智能化。 模型设计的三个阶段: 1. 概念模型:定义主题范围。 2. 逻辑模型:从每个主题提炼出具体的分类或概念点,如自然人的动产与不动产等。 3. 物理模型:基于逻辑模型的设计结构来规划数据对象的实际表现形式。这包括表和字段的命名规则、类型选择、分区策略、存储配置以及更新机制等细节,并且还需要考虑调度安排(例如定时任务的时间设置及依赖关系)。

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    本项目聚焦于制定一套适用于银行业务的数据仓库模型构建规则,旨在提升数据分析效率与准确性,支持决策智能化。 模型设计的三个阶段: 1. 概念模型:定义主题范围。 2. 逻辑模型:从每个主题提炼出具体的分类或概念点,如自然人的动产与不动产等。 3. 物理模型:基于逻辑模型的设计结构来规划数据对象的实际表现形式。这包括表和字段的命名规则、类型选择、分区策略、存储配置以及更新机制等细节,并且还需要考虑调度安排(例如定时任务的时间设置及依赖关系)。
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    本项目聚焦于银行业务数据仓库的设计与规划,旨在构建高效的数据管理平台,支持银行决策制定及业务分析。 本段落将介绍中国工商银行数据仓库的建设情况,包括数据仓库的逻辑结构、数据流程以及主要分析指标。
  • 中信实例
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    本实例详细介绍了在中信银行实施数据仓库项目中采用的数据建模方法和实践经验,旨在为金融行业数据管理提供参考。 这段文字主要介绍了一套关于中信银行数仓开发流程的资料内容。这套资料涵盖了多个方面: 1. ETL单元开发及测试:详细介绍如何进行数据提取、转换和加载的过程。 2. 业务场景梳理:分析并整理银行业务需求,为后续的数据仓库设计提供依据。 3. 风险管理系统:讨论在银行环境中管理风险的重要性及其技术实现方式。 4. 集成测试:确保不同系统之间的兼容性和稳定性,保障数据处理流程的顺利进行。 5. 数仓模型构建:创建适合银行业务特点的数据存储结构,提高查询效率和分析能力。 6. 详细设计文档:记录数仓开发过程中的具体技术细节与规范要求。 7. 项目排期分工:规划整个项目的实施时间表及团队成员职责分配情况。 8. 银行业务学习:帮助技术人员快速掌握银行业务知识,以便更好地服务于相关业务需求。 9. 源系统数据分析:深入研究银行现有系统的数据特点,为后续的数据抽取与加工做准备。 10. 总体设计文档:概述整个数仓项目的架构理念及目标设定。 这套资料非常适合希望转行或已经在金融行业从事ETL开发和金融数据分析工作的人员使用。它提供了全面且清晰的指导信息,包括实际案例及其配套代码示例。通过这些材料的学习可以更好地理解银行数据仓库各层级之间的关系、工作流程以及关键任务内容;同时也能掌握如何从源头处获取并处理银行业务数据,并熟悉不同主题领域的关联方式等核心技能点。
  • 中心板.pdf
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    本PDF文档提供了详尽的数据中心数据仓库构建规范指南,包括架构设计、ETL流程、安全策略等关键要素,旨在帮助企业高效搭建稳定可靠的数据仓库系统。 XX数据仓库建设规范 版本号V1.0 修订历史 版本号:1.0 作者:初稿 内容提要:本段落档制定了XX数据仓库中数据库对象的命名规则(用户、表、视图、存储过程、函数、表分区、主键、索引和序列),以及编程规范。这些规定为系统设计和开发工作提供统一的标准,提高系统的规整性和代码可读性,减少维护工作的负担,并提升工作效率。 2. 数据库对象命名规则 2.1 层次划分 序号 | 模型层次 | 用途 ---|---|--- 1 | ODS | 存放来自各个系统中的原始数据; 2 | DW | 根据业务分析需求,对主题域内的数据进行轻度汇总; 3 | DM | 建立跨领域的业务模型,例如中高端用户、拍照用户等。不能在同一层次引用其他对象; 4 | DIM | 统一服务于数据中心的参数表; 5 | APP | 应用层,用于生成报表 2.2 对象命名规则 <对象类型><_模型层次><_主题><_对象描述>[_汇总类型][_存储类型] 说明: - <>中的内容为必须项,适用于所有用户层的对象; - []中的内容为可选项,根据不同的用户层级和对象有所不同。
  • 工商划方案
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    本方案详细规划了中国工商银行的数据仓库架构,涵盖数据集成、存储与管理、访问及表现等多个层面的设计思路和实施策略。旨在提升银行数据分析能力,支持决策制定。 工商银行数据仓库设计方案旨在构建一个高效的数据管理平台,以支持银行的各项业务需求。该方案详细规划了如何收集、存储以及分析大量结构化与非结构化的金融交易数据,以便于管理层做出更加精准的决策,并提升客户服务质量。通过实施此设计,工商银行能够更好地利用其丰富的内部资源来增强竞争力和市场响应能力。
  • 金融
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    《银行业金融数据仓库模型》一书深入剖析了构建高效银行数据分析体系的关键要素,涵盖数据整合、存储及分析技术,并提供实用案例指导金融机构优化决策流程。 金融银行方面的数据仓库模型有助于提升银行业务效率。
  • 命名
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    本规范文档旨在建立一套统一的数据仓库命名规则体系,确保数据库结构清晰、便于维护和理解,提升团队协作效率。 1. 概述 2. 数据仓库命名规范 2.1 命名规则 2.1.1 表属性规范 2.1.2 索引 2.1.3 视图 2.1.4 物化视图 2.1.5 存储过程 2.1.6 触发器 2.1.7 函数 2.1.8 数据包 2.1.9 序列 2.1.10 普通变量 2.1.11 游标变量 2.1.12 记录型变量 2.1.13 表类型变量 2.1.14 数据库链接 2.2 命名细节 2.2.1 语言 2.2.2 大小写 2.2.3 单词分隔 2.2.4 保留字 2.2.5 名称长度限制 2.2.6 字段名称 2.3 数据类型 2.3.1 字符型 2.3.2 数字型 2.3.3 日期和时间 2.3.4 大字段 2.3.5 唯一键