灵活性:FS-LDM应该具有一定的灵活性,以便可以适应不断变化的业务需求。 可扩展性:FS-LDM应该具有一定的可扩展性,以便可以适应未来的业务变化。 总的来说,FS-LDM是金融行业数据仓库的一种重要模型,它可以帮助金融机构更好地管理和理解他们的数据,从而提高他们的决策质量。在实施FS-LDM时,需要深入理解业务需求、注意...
一、IBM与Teradata仓库模型比较 银行业: IBM有BDWM(Banking Data Warehouse Model) Teradata有FS-LDM(Financial Services Logical Data Model) 电信业: IBM有TDWM(Telecom Data Warehouse Model) Teradata有TS-LDM(Telecom Services Logical Data Model)发布于 2023-01-06 23:14・IP 属地广东 ...
FS-LDM主题介绍TeradataFS-LDM建模过程交易系统数据模型-实体关系什么是数据模型?数据模型数据(data)是描述事物的符号记录。模型(Model)是现实世界的抽象。数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法,通过抽象的实体及实体之间联系的形式,来表示现实世界中事务的相互关系。数据模型的三要素数据结构:描述数据的类型、内容...
大数据的胖哥的方式(9)- 金融业数据仓库的逻辑模型FS-LDM 大数据node.js 大数据是不是海市蜃楼,来自小橡子只是意淫奥克斯,大数据的发展,而且要从头开始,基于大数据建设国家、项目-level数据中心行业将越来越多,大数据仅供技术,而非溶液,临数据组织模式,数据逻辑模式的问题。
农行数据模型最初的框架主要参考了Te reda ta公司 的FS-LDM的主题划分方式,采用三范式建模与维度建模相结合的方法;当前的数 据模型在此基础上补充了业务领域视角,与农行产品目录的划分保持一致,形成了 数据视角和业务主题结合的通用数据视图。农行基于企业架构视角以维度建模为主,结合三范式建模的设计方法,如存 款、...
fs-ldm方法的详细划分步骤如下: 1. 数据预处理:首先,需要对原始文本数据进行预处理,包括去除噪声、停用词和标点符号,进行词干化或词形还原等操作。这样可以减少数据的噪声,提高后续处理的效果。 2. 构建词袋模型:将预处理后的文本数据转化为词袋模型,即将每个文档表示为一个向量,向量中的每个元素表示一个词在文档中...
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; ...
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; ...
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式,它是指导数据仓库进行数据存放、数据组织、以及怎样支持应用的蓝图,定义须要追踪和管理的各种重要实体、属性、关系。 (2)为什么须要LDM 操作型数据库和数据仓库都须要的数据组织模式; ...
1、FS-LDM金融业逻辑数据模型背景逻辑数据模型()是一种图形的展现方式,采用面向主题的方法、按照的规则有效组织来源多样的各种业务数据,同时集成了保险、银行及投资等行业复杂的业务规则,支持大量的分析应用。它使用统一的逻辑语言描述业务,是数据管理的分析工具和交流的有力手段;同时还能够很好地保证数据的一致性,是实...