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、地域、营销、渠道。十大主题划分如下： BANK-LDM主题域模型设计采用分类设计的策略: 1、重点设计主题（客户、协议、事件、资产、财务） 特点：是模型中的重点主题，且在源系统中有丰富的数据来源和参照。 目标：尽量保持完整性、丰富性。 策略：按
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2023-08-08 07:15:19
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# 银行数据仓库十大主题详解
作为一名刚入行的小白，理解银行数据仓库的十大主题或许会让你感到有些困惑。本文将为你理清思路，并帮助你逐步实现这一目标。
## 1. 流程概述
以下是构建银行数据仓库的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|-------------|------------------------
整个系列的文章从银行数据仓库架构，ETL，模型，数据管理以及几大方面应用介绍了数据仓库，可以让大家对银行数据仓库有个概要的了解。但在各子系统设计，技术方面没有太深入介绍，后续也会陆续补充。作为这个系列文章的最后一节，简单谈谈对银行数据仓库发展的一些想法。数据仓库作为银行数据中心，在这个大数据时代也发挥了重要的作用，那随着银行业业务系统架构的演变，特别是目前目前银行业务系统都在向采用微服务的分布式架
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2023-08-08 07:15:33
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本文记录木东居士数仓主题分享内容导读技能干货：主题域划分规则；数据集市与主题域如何衔接；数据治理之数据标准化；数据中台；实时数仓；传统数仓与互联网数仓异同职业发展：数仓困境-善战者无赫赫战功；除了技术我一无所有彩蛋：SQLboy的自我救赎1. 主题域划分规则主题域：将业务过程或者维度进行抽象的集合；特点：面向分析、业务抽象的、通用的、长期维护(业务域 or 数据域？业务主题eg：国内电商、境外电商
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2023-08-07 19:58:58
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数据仓库定义数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策（Decisio
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
（一）数仓建模的目标：(1) 访问性能，快速查询所需的数据，减少数据I/O (2) 数据成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果数据复用 (3) 使用效率：改善用户应用体验，提高使用数据效率 (4) 数据质量：改善数据统计口径不一致问题，减少数据计算错误率（二）关系模式范式第一范式（1NF）域是原子性的，即表中每一列都是不可分割的原子数据项 规范后：第二范式（2NF）1NF基础上，实体的属性完全依
随着互联网和“大数据”时代的来领，传统银行如今面临来自其他领域的跨界挑战前所未有。如何转变思维，唤醒沉睡的数据，建立强大稳定的数据分析系统，开发创新数据应用，实现经营转型，是银行业“大数据”时代迫在眉睫的任务。 银行系统作为典型的数据密集型单位，数据的重要性日益凸现：一方面，数据是其信息化的核心，是保障银行正常运转的关键，对数据库系统的稳定性和安全性有着十分苛刻的要求；其次，数据是宝贵的资源和财富
摘要中国农业银行（以下简称：农行）在信息化系统建设过程中，先是把关系型数据库作为联机交易型数据库使用，后来为满足分析型应用需要开始使用分析型数据库，近几年来随着应用场景细分，对基于 Hadoop 的大数据生态和新兴起来的 NoSQL、NewSQL 等数据库也逐步开始了大量应用。在数据库的整个使用过程中，关系型数据库一直占据着最为重要的位置，市场上主流关系型数据库产品都有使用到，积累了较多的使用经验
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
# 实现银行数据仓库模型9大主题指南
## 概述
欢迎来到数据仓库领域！在本篇文章中，我将教你如何实现银行数据仓库模型的9大主题。作为一名经验丰富的开发者，我会为你提供详细的步骤和代码示例，帮助你快速入门。
## 流程概览
以下是实现银行数据仓库模型9大主题的流程概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建数据库模式 |
| 2 | 设计数据表 |
|
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
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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文章目录局部效果展示整体架构conf包sql语句一、view视图层二、service业务层service层抽象接口service实体类三、dao数据访问层dao层抽象接口dao层类四、entity实体类五、util工具包JdbcTemplate模板包JdbcUtil3工具类六、rowmapper封装结果集RowMapper抽象类AccountRowMapper封装结果集类 局部效果展示整体架构c
创新性应用
――在银行的关键应用中使用国产数据库 众所周知，银行对于数据安全性和系统稳定性的要求无疑是最高的，在这种高标准的要求下，我们敢于尝试敢于创新，在为华夏银行开发的“华夏银行运行资金与资源管理系统”中使用了由北京大学开发的国产数据库。此系统集资金流、工作流、物流于一体，以资金流为主线、以工作流为驱动、以物流为产物，全面管理银行的预算资金、项
数据仓库作为全行或全公司的数据中心和总线，汇集了全行各系统以及外部数据，通过良好的系统架构可以保证系统稳定性和处理高效性，那如何保障系统数据的完备性、规范性和统一性呢？这里就需要有良好的数据分区和数据模型，那数据分区在第三部分数据架构中已经介绍，本节将介绍如何进行数据模型的设计。1、各数据分区的模型设计思路： 数据架构部分中提
编辑：数据社全文共3758个字，建议10分钟阅读大家好，我是峰哥，夏天已经来了，小麦马上要丰收了，今天分享一篇关于未来数仓架构发展方向的文章。Linked大佬Jay Kreps曾发表过一篇博客，简单阐述了他对数据仓库架构设计的一些想法。从Lambda架构的缺点到提出基于实时数据流的Kappa架构。本文将在Kappa架构基础上，进一步谈数仓架构设计。01什么是Lambda架构？借用Jay
银行业务系统数据库的设计与实现1.创建数据库银行业务系统数据库---bankDBDrop database if EXISTS bankDB; #删除bindDB数据库，即使没有数据库也不报错
CREATE database bankDB;#创建数据库2.创建客户表---userInfo字段名称数据类型含义说明customerIDint客户编号自动增量，从1开始，主键customerNamevar
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2023-09-03 10:11:23
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1. 大数据环境下的有赞数仓关于数据仓库，在维基百科中将它定义为用于报表和数据分析的系统，是商务智能 Business Intelligence 的核心部分。在数据仓库诞生之初，它只被设计成面向管理层所需要的决策支持系统，并不对业务方（这里指各应用系统）提供数据支持。然而在大数据环境的背景下，当 Hadoop 生态已然成为大数据现实意义上的载体，以 Hive 为基础的数据仓库已经不能仅仅只提供决策
