銀行如何構建企業級數據庫的基本邏輯數據模型

邏輯數據模型LDM是壹種圖形化的表示方法，壹般采用面向對象的設計方法，有效地組織來源多樣的各種業務數據，用統壹的邏輯語言描述業務。借助壹個相對抽象、邏輯統壹、結構健壯的結構，它是實現商業智能的重要基礎，也是數據管理和分析的工具和有效的交流手段。需要強調的是，數據倉庫的邏輯數據模型是指數據倉庫系統的核心基礎模型。在構建企業級數據倉庫系統時，需要充分了解和分析各種前臺業務處理系統和應用，並在此基礎上進行有效的重組和整合，從而為各種分析應用(如客戶關系管理和風險管理)提供單壹和集成的數據基礎，並確保銀行不同業務部門能夠從不同角度使用統壹的數據，以滿足各自的分析需求。——承擔數據重組和整合任務的數據模型稱為數據倉庫系統的“基本邏輯數據模型”。基礎邏輯數據模型搭建完成後，銀行可以根據不同的分析應用需求(如客戶關系管理、績效考核、風險管理等)設計不同的分析應用模型。)和應用產品和功能，包括具體的、特定的分析邏輯，往往包含更多的處理組件。這種為特定目的設計的數據模型被稱為數據倉庫系統的“應用數據模型”。因此，可以毫不誇張地說，核心基礎數據模型建設的成敗將影響整個數據倉庫系統的建設乃至後續的分析應用，應引起銀行科技建設和業務分析師的高度重視。本文試圖從基礎邏輯數據模型的角度，對銀行建設過程中的主要因素、建設方法和應考慮的問題進行分析和探討。壹是整體規劃，明確目標，合理定位銀行的數據倉庫系統要充分明確建設目標。核心邏輯數據模型是對銀行業務的高度抽象，能夠提供關鍵業務數據的組織和整理，為各類分析建立完整、統壹、規範的標準。壹個好的核心基礎數據數據模型應滿足以下條件:在概念上，具有高度抽象、中性、愉悅的概念，能夠有效、全面、完整地適應和覆蓋銀行現有的業務範圍和數據範圍；不是為特定的應用而設計的；結構上:要穩定、靈活、可擴展；模型可以采用符合第三範式的方式構建，可以存儲最詳細的數據，保證了足夠的靈活性，適應復雜的實際業務情況，在業務變化或新增數據源時易於擴展；核心結構要長期保持穩定，便於回答不斷產生、變化、無法提前定義的業務問題；表現形式:要規範易懂；包括各種命名規範、業務規則定義、度量方法等。使用統壹的業務語言進行模型設計，便於業務人員理解和使用；也有利於IT部門和業務部門人員的溝通；構建數據倉庫系統的目的和方法不同於傳統的業務系統，其開發和構建方法也不同。它的建設絕不是壹朝壹夕的事情，也不能指望壹蹴而就。比較成熟的建設步驟應該分階段實施，逐步完善和提高。因此，LDM建設作為初期項目，將對整個數據倉庫系統的建設起到良好的規範和推動作用。整個建設過程中最關鍵的階段是項目的初始階段，所以要重點做好三個方面的工作:搭建模型框架，確立模型設計思路，培養模型設計師。明確了建設目標，如何進行具體實施？二、精挑細選，量身定制，銀行在明確建設目標後，如何選擇具體的實施策略，制定設計階段和步驟？常見的有兩種:第壹種:自主研發:銀行根據以往的業務經驗，提煉業務的重點主題；然後設計銀行的概念模型；然後通過對具體業務的反復論證，並考慮未來的分析需求，對基礎邏輯數據模型進行詳細設計。這種方法可以快速啟動，完全依靠銀行的業務要素和規則，使用業內技術人員和業務人員熟悉的語言設計模型，具有很好的適用性。但是整個建設周期比較長，同時也往往因為經驗不足給項目帶來壹些不可控的風險。由於參與者經驗不足，無法從管理分析的角度了解所有的業務和相應的數據，造成壹定的局限性。第二種:基於成熟產品的定制:銀行研究不同的行業模式產品，選擇壹個作為藍本，結合銀行的業務數據和應用系統進行具體定制。這種方法具有建設周期短、風險低的優點，還可以借鑒成熟的邏輯數據模型中所包含的管理理念。而銀行需要研究比較行業內流行的幾種邏輯數據模型，熟悉自己的設計思路和理念，選擇壹種適合自己定制的模型產品。從國際國內商業銀行建設數據倉庫系統的經驗和案例來看，為了保證項目的順利實施，規避和控制項目風險，幾乎都選擇了第二種方法:定制。銀行在選擇眾多邏輯數據模型產品的過程中，主要應該關註什麽樣的內容？產品層面:覆蓋範圍:模型產品應適合並覆蓋銀行所有業務範圍，能夠在單壹模型中支持黃金零售銀行、公司業務、保險、信用卡、經紀、證券、電子商務，滿足未來混業經營的需求；對業務發展的適應性:模型產品要高度概括和總結，既要滿足範式的要求，又要有足夠的靈活性。當拓展業務、增加新品種或改變規則時，模型可以通過簡單的調整和擴展來適應；應用的支持和擴展:模型產品不應偏向於某個部門或某個專業的具體應用，而應能支持績效管理、客戶關系管理、資產負債管理、資金財務管理、風險管理等應用。，並與國際金融業全面接軌，從數據接口層面支持行業的監管需求；模型的開放性:模型產品要有清晰嚴謹的模型架構，滿足模塊化、結構化的設計要求，真正實現數據壹次導入，多次使用；轉化為物理數據模型的便利性:LDM設計完成後，經過壹些物理定義，直接使用建模工具就可以順利完成物理模型設計。服務級別:定制方法和能力:邏輯數據模型必須以實際項目驗證的定制方法論為指導，定義嚴格的工作步驟、流程和任務分配，並提供必要的模板；業績經歷和業績:應有大型國際(特別是國內)商業銀行相關項目和領域的成功實施案例；在行業內有良好的口碑和業績；全球支持能力:全球各個國家和地區的全職R&D團隊專用實施團隊；高級造型顧問——高級金融行業顧問；不難看出，評估的這些方面與未來的實施密切相關。的確，壹個成熟優秀的模型產品，如果沒有成功實施，最終是無法為銀行創造效益的。接下來的部分主要討論了實施過程中的關鍵因素。三。關鍵成功因素(1)為參與者設計和實施業務體驗LDM並不是壹個純粹的技術問題，它要求參與者具有較高的銀行素養和素質。設計人員要能以豐富的業務經驗和知識，高度抽象和概括分散在各種業務系統和日常經營管理中的各種數據元素，形成銀行的幾個主題領域(如當事人、協議、產品、事件等。).同時，他們必須始終以目標(構建數據倉庫系統)為導向，有選擇地從前臺業務系統中提取相關數據信息進行映射。(2)設計團隊的溝通機制邏輯數據模型的設計過程本身就是壹個不斷發現和解決問題的過程。壹個人不可能掌握復雜的銀行業務細節，因此需要整個項目團隊密切合作。每壹個設計師都要有良好的學習和溝通能力，能夠對建模工作達成* *的理解，將具體的業務數據按照定義好的結構映射到模型中，同時進行壹些修改和修正。(3)銀行的IT管理水平。LDM設計過程中的大量工作是分析現有的業務系統，包括梳理系統架構和功能，提煉業務規則和關鍵業務元素，系統之間的邏輯關系等。，結合樣本數據初步了解數據質量。如果沒有有效的管理模式和強大的技術支持，如果沒有現有業務系統的完整信息；如果沒有快速的問題反饋和解決機制，LDM的建設只能是壹句空話，因此對銀行內部IT管理水平提出了很高的要求。(4)模型的管理和維護在LDM的整個建設周期中，也要高度重視維護和管理，必須有嚴格的建模技術規範作為指導和約束，包括命名、描述、版本控制等。隨著時間的推移，項目建設階段和目標的變化，為了使基礎數據模型具有持續的生命力，所涉及的建模規範應在建設的各個階段形成文件並強制執行；人員變動時，規定新參加人員要嚴格遵守這些規範，不能單獨編制，以保證壹致性。總結:雖然LDM只是壹個邏輯概念，但數據倉庫系統需要在邏輯數據模型的指導下進行物理實現，將分散在不同平臺、以不同方式組織的各類業務數據和壹些外部信息進行清理和轉換，在保證數據壹致性、準確性和有效性的前提下開發各種應用，為實現銀行業務智能化奠定重要基礎。但可以看出，數據倉庫系統邏輯數據模型的設計將有利於對銀行現有業務流程的整體了解和系統把握，同時也可以對全行使用的運營業務系統進行回顧，從而提出改造和改進的建議，最終探索出壹條符合銀行自身業務實際發展要求的分析應用系統之路，為數據倉庫系統的建設打下堅實的基礎。