最具影响力的数字化技术在线社区

168大数据

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

1 2 3 4 5
打印 上一主题 下一主题
开启左侧

如何构建主题域模型原则之站在巨人的肩上(二)NCR FS-LDM主题域模型划分

[复制链接]
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2019-9-30 20:07:28 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

马上注册,结交更多数据大咖,获取更多知识干货,轻松玩转大数据

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x
一、前言
      分布式数据仓库模型的架构设计,受分布式技术的影响,很多有自己特色的地方,但是在概念模型和逻辑模型设计方面,还是有很多可以从传统数据仓库模型进行借鉴的地方。NCR FS-LDM数据模型是金融行业事实上的工业标准。也是各行业数据仓库模型的基础和蓝本。本文以NCR FS-LDM10.0版本为基础,介绍NCR FS-LDM主题域模型的划分和定义。
二、模型结构
      
三、概念定义
       FS-LDM十大主题域概念定义如下表所示:
英文名称
中文名称
概念定义
Party
当事人
指银行所服务的任意对象和感兴趣进行分析的各种对象。如个人或公司客户、潜在客户、代理机构、雇员、分行、部门等。
Internal Org
内部组织
可能是银行内部的组织机构(如分行、支行、网点、部门等),也可能是任何一个法人机构当事人的内部组织,严格意义上这些也是一种特殊的PARY。
Agreement
协议
是金融机构与当事人之间针对某种特定产品或服务而签立的契约关系,它可以是多样化的,如帐户、客户和银行签订的合同等。当金融机构与客户之间针对某种产品或服务的条款和条件达成协议时,一个协议(AGREEMENT)就会被开立,因此协议是客户和银行往来的重要载体。
Asset
资产
可能采集到的客户的资产(负债)信息,也包括银行向外租赁的资产信息。这些信息的来源很多情况下是在客户申请贷款时所提供的各种担保品信息、抵质押品信息等。
Product
产品
指为拓展市场占有率,满足客户更广泛需求而制定的可营销的交易品种的集合,产品是金融机构向用户销售的或提供给客户所使用的服务。
英文名称
中文名称
概念定义
Location
地域
是希望观察和分析的任何区域,既包括传统类型的地址信息(如国家、地区、城市、区县、街道等),又包括如电话信息、邮箱、黄页等电子地址信息。
Event
事件
是一个范围很广义的概念,可以记录各种与银行相关的活动的详细情况。既可以与资金相关,也可以与资金无关;既可以有客户参与,也可以没有客户参与;既可以与帐户相关,也可以与帐户无关;可以由客户发起,也可以由银行发起。
Campaign
营销活动
记录针对客户所做的宣传、促销等活动的相关信息,是为了获取、维护、增强金融机构与客户的关系而开展的,其目的可能是为推广某些产品,也可能是为了树立市场形象。
Finance
财务
主要包括银行的总帐信息,是描述科目组织、控制、内部核算等银行核心科目帐务以及预算管理有关的内容。该主题抽象地描述了银行内部帐务的组织模式,能够适应不同的科目组织体系。
Channel
渠道
描述的是当各种事件发生时,当事双方(主要是指客户和银行)进行交互和接触的手段及方法,通过它客户与银行进行接触、购买产品、使用服务并交流信息。
四、未完待续
       分布式数据仓库模型设计探索中,敬请关注....

作者:张子良
出处:http://www.cnblogs.com/hadoopdev



楼主热帖
分享到:  QQ好友和群QQ好友和群 QQ空间QQ空间 腾讯微博腾讯微博 腾讯朋友腾讯朋友
收藏收藏 转播转播 分享分享 分享淘帖 赞 踩

168大数据 - 论坛版权1.本主题所有言论和图片纯属网友个人见解,与本站立场无关
2.本站所有主题由网友自行投稿发布。若为首发或独家,该帖子作者与168大数据享有帖子相关版权。
3.其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和168大数据的同意,并添加本文出处。
4.本站所收集的部分公开资料来源于网络,转载目的在于传递价值及用于交流学习,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。
5.任何通过此网页连接而得到的资讯、产品及服务,本站概不负责,亦不负任何法律责任。
6.本站遵循行业规范,任何转载的稿件都会明确标注作者和来源,若标注有误或遗漏而侵犯到任何版权问题,请尽快告知,本站将及时删除。
7.168大数据管理员和版主有权不事先通知发贴者而删除本文。

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

关于我们|小黑屋|Archiver|168大数据 ( 京ICP备14035423号|申请友情链接

GMT+8, 2024-4-26 11:54

Powered by BI168大数据社区

© 2012-2014 168大数据

快速回复 返回顶部 返回列表