一、概述（1）什么是LDM逻辑数据模型LDM是数据仓库的数据建设阶段为解决业务需求而定义的数据仓库模型解决方案，它是指导数据仓库进行数据存放、数据组织、以及如何支持应用的蓝图，定义需要追踪和管理的各种重要实体、属性、关系。（2）为什么需要LDM操作型数据库和数据仓库都需要的数据组织模式；LDM是构建DW的第一步，是建立BI的基础框架，是提供价值数据分析的重要基础，为复杂的DW系统实施提供了规范和基
巴塞尔新资本协议介绍 在银行管理中经常会听到巴3、新资本协议等专用词，那这都是指《巴塞尔资本协议》，全称《关于统一国际银行资本衡量和资本标准的协议》。新资本协议的五大目标是：促进金融体系的安全性和稳健性（保持总体资本水平不变）；继续促进公平竞争；更全面地反映风险；更敏感地反映银行头寸及其业务的风险程度；重点放在国际活跃银行，基
warehouse面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的。what面向主题数据是按照一定主题域进行组织。 主题是抽象的概念，是指用户使用数据仓据进行决策时所关心的重点方面。 例如： 银行的数据仓库主题：客户 客户数据来源：银行储蓄数据库、信用卡数据库等进行整合，操作型数据库的数据组织相向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离。集成数据库之间互相独立，往往异构，数据仓库的数据对原有分散的数据库数
数据仓库是一个独立的数据环境，需要通过抽取过程将数据从联机事务处理环境、外部数据源和脱机的数据存储介质导入到数据仓库中；在技术上，ETL主要涉及到关联、转换、增量、调度和监控等几个方面；数据仓库系统中数据不要求与联机事务处理系统中数据实时同步，所以ETL可以定时进行。但多个ETL的操作时间、顺序和成败
如何构建银行数据仓库 数据仓库技术作为一项数据管理领域的新技术，其精髓在于针对联机分析处理(OLAP)提出了一种综合的解决方案，与以往很多技术不同的是，它主要是一种概念，在此概念指导下完成系统的构造。既没有可以直接购买到的现成产品，也没有具体的分析规范和实现方法，也就是说没有成熟、可靠且被广泛接受的数据仓库标准。在以往关系数据库的设计和实现中，不仅有详细的理论推导，还有无数的设计实例，无论你使
Teradata 公司作为全球最大的专注于大数据分析、数据仓库和整合营销管理解决方案的供应商，并提出一种先进的 FS-LDM 模型（Financial Services Logcial Data Model），把银行约 80% 的业务数据囊括在该模型中。 Teradata FS-LDM 是一个成熟产品，在一个集成的模型内支持保险、银行及证券，包含十大主题：当事人、产品、协议、事件、资产、财务、机构
银行数据仓库的建设目标与建设路径分别是什么，接下来将分为三个章节去阐述。 银行数据仓库画像 互联网对于传统行业的冲击是全方位的，无论是百货、商场、菜市场等零售行业，还是银行、财务公司等金融行业，都对其经营模式进行“降维打击”，迫使传统行业业务进行线上化转型。尤其是银行，在互联网发展前，基本都是躺着赚
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2020-12-15 15:35:00
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# 银行数据仓库科普
银行数据仓库是银行业务中非常重要的一环，它将银行的各种数据进行集中存储、整合和管理，为银行的决策制定、风险管理、市场分析等提供支持。在银行数据仓库中，可以存储各种类型的数据，包括客户信息、交易记录、风险评估等。
## 银行数据仓库的特点
银行数据仓库具有以下几个特点：
1. **集中存储**：银行数据仓库将银行各个部门的数据进行集中存储，方便数据的管理和维护。
2.
恒丰银行原传统数据仓库是建立在IOE(IBM、ORACLE、EMC)传统架构体系上，已接入数据源系统有30多个，配套建立监管数据集市、数据分析集市，风险数据集市三个主要数据集市，负责十几个管理应用和监管系统的数据需求，下游建有银行管理类系统如综合经营分析系统(管理驾驶舱)、自定义查询平台等，并为各分行提供数据下发服务。随着恒丰银行各类业务快速发展以及与外部机构跨界合作的展开，历史数据越来越多，半结
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2023-09-15 22:02:37
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建立多层次的数据访问服务体系，有力提升数据仓库的价值。基于指标汇总层、集市层、可以提供面向业务人员的即席数据查询、以及面向应用开发者的数据接口、应用访问接口，满足不同类型应用的需要。1、汇总指标层模型设计原则及步骤 1.1建设目标：
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2023-08-07 11:29:29
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银行数据仓库体系实践（1）--银行数据仓库简介 大家好，我是leo，一个ITer，在银行从事系统开发多年。对银行系统架构特别是数据仓库/ODS等数据类系统有一定的经验积累，准备将之前的一些经验整理成文，一来为自己工作做个总结梳理，二来也希望能和大家互相讨论，共同学习，探讨新技术、新架构以及趋势。以下是第一部分简介。银行数据仓库简介 &n
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2023-07-03 16:08:47
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近日看到各大公司(IBM/NCR/ORACLE等)对金融行业数据仓库关键成功因素的描述,根据中国实际,加入了一些自己的一些想法,跟大家共勉！一、高层领导对数据仓库项目的支持几乎所有的知名厂商，都把这个因素做为数据仓库项目能否成功的首要关键因素。足以说明这个因素的重要性。企业级的数据仓库集成了企业所有业务系统的数据，面向全企业提供统一的数据视图。所以它是全企业各个部门、各个机构的的共享资源。此项目对
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2023-08-04 11:36:27
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1. 数据仓库的定义官方定义 数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。 这个定义的确官方，但是却指出了数据仓库的四个特点。 特点 面向主题：数据仓库都是基于某个明确主题，仅需要与该主题相关的数据，其他的无关细节数据将被排除掉 集成的：从不同的数据源采集数据到同一个数据源，此过程会有一些ETL操作 随时间变化：关键数据隐式或显式的基于时
人法地，地法天，天法道，道法自然。 ——《老子· 道经· 第二十五章》 文章目录前言一、基本概念二、划分标准（一）根据公司业务过程划分（二）根据公司产品线&部门划分（三）根据数据源系统划分三、主题域和数据域的差别四、生产中的主题域实例总结 前言记录本人实际工作中接触到的各类主题域和数据域，结合自身的经验和对主题域的理解谈谈其划分标准。一、基本概念主题域是我们对数据仓库模型的主观分类，划分主
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2023-09-15 08:03:55
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数据仓库管理着整个银行或公司的数据，数据结构复杂，数据量庞大，任何一个数据字段的变化或错误都会引起数据错误，影响数据应用，同时业务的发展也带来系统不断升级，数据需求的不断增加，数据仓库需要不断的升级和维护，才能保证为全行提供持续完整准确的数据服务。所以数据仓库基本上是全行或全公司版本最多的系统，如何保证在频繁的变化中保证数据的准确和系统的稳定，需要数据仓库的开发管理必须做到高效、有条不紊。&nbs
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2023-09-13 17:20:05
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以主题域规划DW 主题域包含了某方面决策者关注的事物。一个主题域通常会覆盖多个业务部门，例如产品主题域涉及到销售、财务、物流、采购等部门。主题域下包括了主题，例如产品主题 域中包括成本、发运、库存等主题。主题域模型是对业务模型的抽象，需要从决策者和管理者的角度反映企业业务模型。决策者不需要了解每个部门详细的业务细节；销售部门的
主数据区域中保留了数据仓库的所有基础数据及历史数据，是数据仓库中最重要的数据区域之一，那主数据区域中主要分为近源模型区和整合（主题）模型区。上一节讲到了模型的设计流程如下图所示。那近源模型层的设计在第2.3和3这两个步骤中相对简化，模型表设计的结构同源系统的表结构，字段也一一映射即可。那下面以整合（主题）模型的设计步骤来进行介绍: &
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2023-08-14 08:51:49
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一、楔子 大数据传统企业实施，其路漫漫，绝不会如昙花一现，探索大数据在传统行业的实施之路，寻找一条适合传统行业的企业大数据实施方法体系，是我执着坚守的信念，大数据是一种信仰，吾将上下而求索。记下项目中的点滴，算是日志，自勉。二、项目背景 最近在处理一个商业银行的大数据项目，旨在构建大数据资源池，项目边界确认过程中，针对项目的定位出现了两种不同的观点，对大数据的在传统行业的应用有了新的启发。观点
数据治理不仅需要完善的保障机制，还需要理解具体的治理内容，比如我们的数据该怎么进行规范，元数据又该怎么来管理，每个过程需要哪些系统或者工具来进行配合呢？这些问题都是数据治理过程中最实际的问题，也是最复杂的问题，今天我们将（以银行数据治理为例）从数据治理的各个核心领域来解答这些问题。银行数据治理核心领域每个数据治理的领域都可作为一个独立方向进行研究治理，目前总结的
总账系统 在所有公司中，财务分析的基础都是核算，那在银行的系统体系中，核算功能在业务发生时由业务系统如核心、贷款、理财中实现登记，各业务系统会在每天切日后统计当天各机构的核算科目的发生额与余额，并统一送到总账系统，总账系统进行全行会计核算的汇总、调整并每天统计出全银行的资产负债表、利润表和现金流表，使银行的经营情
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2023-08-23 10:03:02
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