Question

数据模型对上是承载数据业务需求的元数据，对下是数据标准管理的内容，同时，是数据质量指标和规则定义的起点，是主数据和参照数据设计的根本，是数 据仓库和 BI 的核心，也是数据安全管控的对象。数据模型管理平台从功能上，主要包括：可视化建模、模型版本管理、数据模型管理、数据模型查询、数据模型浏 览、数据模型分析等。

数据模型 Data Model 的过程：从概念性数据模型 CDM -》 逻辑数据模型 LDM -》 物理数据模型 PDM。

数据主题域由业务信息按照其业务耦合程度聚合而成的高阶数据主题群，一般与业务域有着紧密的对应关系。例如：财务、物资、生产等。

数据主题域通过数据主题域视图和数据主题域关系视图来体现。

金融业

Teradata FS-LDM

Teradata 天睿公司（纽交所代码：TDC），是美国前十大上市软件公司之一。经过逾 30 年的发展，Teradata 天睿公司已经成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。 其提出一种先进的 FS-LDM 模型(Financial Services Logcial Data Model) --企业级数据模型，包括金融机构业务数据，囊括了银行约 80%的业务数据，并把预定义的业务模板连接到核心银行业务数据和数据仓库中。

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（即银行）、地域、营销、渠道。

图 5 Teradata FS-LDM 十大主题划分

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：按照 FS-LDM 的框架进行设计，同时补充银行的个性数据元素。
2、自主设计主题（申请、营销活动、渠道、机构、产品）
　特点：非核心主题，基本没有或者仅有非常少的数据来源和参照。
　目标：保证模型架构的完整性和扩充性。
　策略：按照 FS-LDM 进行设计，将来根据实际情况调整。
3、简化设计主题（地域）
　特点：模型的重要参考主题，一般情况下源系统有数据，但定义和使用方法与 FS-LDM 不匹配。
　目标：暂不进行唯一地址识别，但要完整保留此类信息。
　策略：暂作为客户等的属性信息进行设计。

逻辑数据模型 LDM，以协议主题实例 ：

IBM FSDM

图 6 IBM FSDM

说明：FSLDM 和 FSDM 相同主题有 6 个，分别是关系人（客户、当事人），合约（协议），产品，地点（地域），事件，资源项目（资产）。

FSDM 独有主题有条件、分类和业务方向。

电信业

图 7 电信业的一级主题域（12 种）

说明：十二大主题域分别是人员、客户、财务、资产、产品、市场、物资、项目、设备、电网、安全和综合。

图 8 电信业的二级主题域关系视图（部分）