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话说银行数据仓库的概论

时间:2017-6-15 17:12:07  作者:solgle  来源:solgle.com  查看:2204  评论:0
内容摘要:数据源系统:数据仓库中的数据来源主要包括核心业务系统、国际结算系统、信贷管理系统、财务系统、ECIF,银行卡系统、网上银行系统、资金系统等等。数据模型的设计思路如下:数据源驱动:确定ODS层。   对现有的数据源系统(核心系统、信贷系统、国结结算系统等)进行分析,按 照模型贴近源...
以下是对银行数据仓库的大致情况做了一个归纳,从大体角度介绍了数据仓库的架构方式,这是一个很好的介入点。通过每个概念的理解,相信会对数据仓库有所了解。

下图应该说归纳的很贴切,从这个图也能看出这里面的数据流向,数据处理方式。可惜的是这幅图可不是我画的。
话说银行数据仓库的概论

数据源系统:
数据仓库中的数据来源主要包括核心业务系统、国际结算系统、信贷管理系统、财务系统、ECIF,银行卡系统、网上银行系统、资金系统等等。
 
数据模型的设计思路如下:
 
数据源驱动:确定ODS层。   
对现有的数据源系统(核心系统、信贷系统、国结结算系统等)进行分析,按 照模型贴近源系统的基本原则,可以确定ODS层的数据模型。
 
 
fds:对基础层模型各系统之间的同类数据进行轻度整合,
 
ids:对FDS层的数据进行了高度的整合和汇总
 
 
模型主题划分:客户,公共,渠道,贷款,银行卡,存款,中间业务,总账
 
 
客户:以客户号为唯一识别
存款:以账号为唯一识别
贷款:以账号为唯一识别
银行卡:以卡号为唯一识别
中间业务:以客户号、账号、产品、机构、渠道为唯一识别
渠道:以客户号、账号、产品、机构、渠道为唯一识别
总账:以产品、机构为唯一识别
公用:产品,机构
 
 
拉链表:适合大数据量,字段少的表
快招表:适合数据量少,字段多的表
流水表:适合增量数据存储
 
 
ODS(Operational Data Store)
操作型数据存储,通常存储七天到一个月的数据
 
FDS(Fundational Data Store)
FDS层在整个数据仓库中位于ODS层之上,FDS层的主题通常分为客户、公共、渠道、贷款、银行卡、存款、贷款、中间业务和总账共八类主题,数据的存储方式主要分为拉链表、快照表和流水表的方式进行存储。FDS层的数据每天通过增量和全量的方式进行加载,数据不进行删除,持续保存历史数据。
 
IDS(Integrated Data Store)
IDS是位于FDS之上的一层数据,数据的特点是对FDS层的数据进行了高度的整合和汇总。数据汇总方式主要将存款、贷款、总账、中间业务、客户等各个主题下的数据按照时间维、机构维和币种等维度进行汇总。
 
 
数据仓库
在银行建设了数据仓库的情况下,数据集市通常建设在整个数据仓库的基层数据模型的最上层,应用系统之下。这种做法的好处是保证数据仓库不会因为外围应用系统的增加而受到影响,也不会对数据仓库造成任何性能上的压力。 
 
 
元数据及元数据管理
数据仓库表的结构和数据仓库表的属性,数据模型的规格说明等
 
 
数据质量
数据质量的好坏直接影响下游系统能否从数据仓库中获取有效的、可供分析使用的数据;直接决定数据仓库的成败。数据质量包括完整性,及时性,唯一性,系统间一致性,元数据一致性。
 
数据仓库规范
主题域命名规范,及业务分类命名,时期命名规范
 
数据量
当数据量到达一定程序势必会影响数据的访问效率,因此数据量的规模和增长速度是建设数据仓库必须考虑因素之一,
 
 
标签:银行数据仓库 

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