논리 데이터 모델 LDM 은 일반적으로 객체 지향 설계 방법을 사용하여 다양한 소스의 비즈니스 데이터를 효과적으로 구성하고 일관된 논리 언어로 비즈니스를 설명하는 그래픽 표현입니다. 상대적으로 추상적이고, 논리적으로 통일되고, 구조가 튼튼한 구조를 통해 비즈니스 인텔리전스를 실현하는 중요한 토대이자 데이터 관리 및 분석을 위한 도구와 효과적인 커뮤니케이션 수단입니다. 데이터 웨어하우스의 논리적 데이터 모델은 데이터 웨어하우스 시스템의 핵심 기본 모델을 가리킨다는 점을 강조해야 합니다. 엔터프라이즈급 데이터 웨어하우스 시스템을 구축할 때는 다양한 포그라운드 비즈니스 처리 시스템 및 애플리케이션을 충분히 이해하고 분석하고 이를 바탕으로 효과적인 재구성 및 통합을 수행하여 고객 관계 관리 및 위험 관리와 같은 다양한 분석 애플리케이션을 위한 단일 통합 데이터 기반을 제공하고 은행의 다양한 업무 부서가 각 분석 요구 사항을 충족하기 위해 다양한 각도에서 통합 데이터를 사용할 수 있도록 해야 합니다. 데이터 재구성 및 통합 작업을 수행하는 데이터 모델을 데이터 웨어하우스 시스템의 "기본 논리 데이터 모델" 이라고 합니다. 기본 논리 데이터 모델이 구축되면 은행은 고객 관계 관리, 성과 평가, 위험 관리 등 다양한 분석 애플리케이션 요구 사항에 따라 다양한 분석 애플리케이션 모델을 설계할 수 있습니다. ) 및 애플리케이션 및 기능 (구체적이고 구체적인 분석 로직 포함) 은 종종 더 많은 처리 구성 요소를 포함합니다. 특정 목적을 위해 설계된 이러한 데이터 모델을 데이터 웨어하우스 시스템의 "데이터 모델 적용" 이라고 합니다. 따라서 핵심 기본 데이터 모델 구축의 성패가 전체 데이터 웨어하우스 시스템 구축 및 후속 분석 애플리케이션에 영향을 미칠 수 있으므로 은행 기술 건설과 비즈니스 분석가의 높은 중시를 불러일으켜야 한다고 해도 과언이 아닙니다. 이 글은 기초 논리 데이터 모델의 관점에서 은행 건설 과정의 주요 요소, 건설 방법 및 고려해야 할 문제를 분석하고 검토하려고 한다. 첫째, 전반적인 계획, 명확한 목표, 은행의 데이터 웨어하우스 시스템을 합리적으로 포지셔닝하는 것은 건설 목표를 충분히 명확히 해야 한다. 핵심 논리 데이터 모델은 은행 업무에 대한 매우 추상적인 것으로, 중요한 비즈니스 데이터의 구성 및 정리를 제공하고 다양한 분석을 위한 완전하고 통일되고 규범적인 기준을 설정합니다. 좋은 핵심 기본 데이터 모델은 다음과 같은 조건을 충족해야 합니다. 개념적으로 매우 추상적이고 중립적이며 즐거운 개념을 가지고 있으며, 은행의 기존 업무 범위와 데이터 범위에 효과적이고 포괄적이며 완벽하게 적응하고 덮어쓸 수 있습니다. 특정 애플리케이션을 위해 설계되지 않았습니다. 구조적: 안정적이고 유연하며 확장 가능해야합니다. 모델은 세 번째 패러다임에 부합하는 방식으로 구축될 수 있으며, 가장 자세한 데이터를 저장하고, 유연성을 보장하며, 복잡한 실제 비즈니스 상황에 적응하고, 비즈니스 변경이나 데이터 소스 추가 시 쉽게 확장할 수 있습니다. 핵심 구조는 지속적으로 발생하고, 변화하고, 미리 정의할 수 없는 비즈니스 질문에 쉽게 대답할 수 있도록 장기간 안정적으로 유지되어야 합니다. 표현: 표준화되고 이해하기 쉬워야합니다. 다양한 명명 규칙, 비즈니스 규칙 정의, 측정 방법 등을 포함합니다. 비즈니스 담당자가 이해하고 사용할 수 있도록 통합 비즈니스 언어로 모델을 설계합니다. IT 부서와 사업부 직원 간의 의사 소통에도 도움이 됩니다. 데이터 웨어하우스 시스템을 구축하는 목적과 방법은 기존 비즈니스 시스템과 다르며 개발 및 구축 방법도 다릅니다. 그것의 건설은 결코 일조일석의 일이 아니며, 한 번에 이룰 수 있을 것이라고 기대할 수도 없다. 비교적 성숙한 건설 단계는 단계적으로 실시해 점진적으로 개선하고 개선해야 한다. 따라서 LDM 건설은 초기 프로젝트로서 전체 데이터 웨어하우스 시스템 구축에 좋은 규범과 추진 역할을 할 것입니다. 전체 건설 과정에서 가장 중요한 단계는 프로젝트의 초기 단계이므로 모델 프레임 워크 구축, 모델 설계 아이디어 수립, 모델 디자이너 육성이라는 세 가지 측면에 중점을 두어야 합니다. 건설 목표를 명확히 하고, 어떻게 구체적으로 실시할 것인가? 둘째, 세밀한 선택, 맞춤형, 은행이 건설 목표를 명확히 한 후 구체적인 구현 전략을 선택하고 설계 단계와 절차를 어떻게 마련할 것인가? 흔히 볼 수 있는 두 가지가 있다: 첫 번째: 자체 연구 개발: 은행은 과거의 업무 경험을 바탕으로 업무의 중점 주제를 정련한다. 그런 다음 은행의 개념 모델을 설계하십시오. 그런 다음 특정 비즈니스에 대한 반복적인 논증을 통해 향후 분석 요구 사항을 고려하여 기본 논리 데이터 모델을 상세하게 설계합니다. 이 방법은 신속하게 시작할 수 있으며 은행의 비즈니스 요소 및 규칙에 전적으로 의존하며 업계 기술자와 비즈니스 직원이 잘 알고 있는 언어 디자인 모델을 사용하여 적용 가능합니다. 그러나 전체 건설 주기는 비교적 길며, 경험이 부족해서 프로젝트에 통제할 수 없는 위험을 가져오는 경우가 많다. 참가자 경험이 부족하여 관리 분석의 관점에서 모든 비즈니스 및 해당 데이터를 이해할 수 없어 한계가 있습니다. 둘째: 성숙한 제품에 기반한 사용자 정의: 은행은 다양한 산업 모델 제품을 연구하고, 하나를 블루본으로 선택하고, 은행의 비즈니스 데이터와 애플리케이션 시스템을 결합하여 구체적으로 사용자 정의합니다. 이 방법은 건설 주기가 짧고 위험이 낮다는 장점이 있으며 성숙한 논리 데이터 모델에 포함된 관리 이념을 참고할 수 있다. 은행은 업계 내에서 유행하는 몇 가지 논리적 데이터 모델을 연구하고, 자신의 디자인 아이디어와 이념을 숙지하며, 자신의 커스터마이징에 적합한 모델 제품을 선택해야 한다. 국제 국내 상업은행이 데이터 웨어하우스 시스템을 구축한 경험과 사례를 보면 프로젝트의 원활한 이행을 보장하기 위해 프로젝트 위험을 피하고 통제하기 위해 거의 두 번째 방법인 사용자 정의를 선택했습니다. 은행은 많은 논리적 데이터 모델 제품을 선택하는 과정에서 주로 어떤 내용에 집중해야 합니까? 제품 수준: 적용 범위: 모델 제품은 은행의 모든 업무 범위에 적합하고 적용되어야 하며, 단일 모델에서 골드 소매 은행, 회사 업무, 보험, 신용 카드, 중개, 증권, 전자 상거래를 지원하여 향후 혼합 경영의 요구를 충족시킬 수 있어야 합니다. 비즈니스 발전에 대한 적응성: 모델 제품은 패러다임의 요구 사항을 충족하고 충분한 유연성을 갖추어야 합니다. 비즈니스를 확장하거나, 새로운 품종을 추가하거나, 규칙을 변경할 때, 모델은 간단한 조정과 확장을 통해 적응할 수 있습니다. 애플리케이션 지원 및 확장: 모델 제품은 특정 부서 또는 특정 전문 애플리케이션에 편향되어서는 안 되며 성과 관리, 고객 관계 관리, 자산 부채 관리, 자금 재무 관리, 위험 관리 등의 애플리케이션을 지원할 수 있어야 합니다. , 국제 금융업과 전면적으로 접목하여 데이터 인터페이스 수준에서 업계의 규제 요구를 지원합니다. 모델의 개방성: 모델 제품에는 모듈식 구조적 설계 요구 사항을 충족하는 명확하고 엄격한 모델 아키텍처가 있어야 하며, 실제로 한 번에 데이터를 가져와 여러 번 사용할 수 있어야 합니다. 물리적 데이터 모델로 변환하는 편리성: LDM 설계가 완료되면 일부 물리적 정의를 통해 모델링 도구를 직접 사용하여 물리적 모델 설계를 성공적으로 완료할 수 있습니다. 서비스 수준: 사용자 정의 방법 및 기능: 논리 데이터 모델은 실제 프로젝트 검증의 사용자 정의 방법론을 지침으로 삼아 엄격한 작업 단계, 프로세스 및 작업 할당을 정의하고 필요한 템플릿을 제공해야 합니다. 실적 경력 및 성과: 대형 국제 (특히 국내) 상업은행 관련 프로젝트 및 분야의 성공 사례가 있어야 합니다. 업계 내에서 좋은 입소문과 성과를 거두었다. 글로벌 지원 역량: 전 세계 모든 국가에서 상근 R&D 팀 전용 구현 팀 수석 모델링 컨설턴트-수석 금융 산업 컨설턴트; 평가의 이러한 측면이 미래의 실행과 밀접한 관련이 있다는 것을 쉽게 알 수 있다. 확실히, 성숙하고 우수한 모델 제품이 성공적으로 구현되지 않으면 결국 은행에 이익을 창출할 수 없다. 다음 섹션에서는 구현 프로세스의 핵심 요소에 대해 설명합니다. 셋. 주요 성공 요인 (1) 참가자를 위한 비즈니스 경험 LDM 설계 및 구현은 단순한 기술적 문제가 아니며 참여자에게 높은 은행 소양과 자질을 요구합니다. 디자이너는 풍부한 업무 경험과 지식으로 다양한 비즈니스 시스템 및 일상적인 경영 관리에 분산되어 있는 다양한 데이터 요소를 매우 추상적이고 개괄적으로 요약하여 은행의 여러 주제 영역 (예: 당사자, 계약, 제품, 이벤트 등) 을 형성할 수 있어야 합니다. ). 또한 항상 대상 (데이터 웨어하우스 시스템 구축) 을 중심으로 포그라운드 비즈니스 시스템에서 관련 데이터 정보를 선택적으로 추출하여 매핑해야 합니다. (2) 설계 팀의 커뮤니케이션 메커니즘 논리 데이터 모델의 설계 프로세스 자체는 지속적으로 문제를 발견하고 해결하는 프로세스입니다. 한 사람이 복잡한 은행 업무 세부 사항을 파악할 수 없기 때문에 전체 프로젝트 팀이 긴밀하게 협력해야 한다. 모든 설계자는 모델링 작업에 대한 * * 이해, 특정 비즈니스 데이터를 정의된 구조에 따라 모델에 매핑하는 동시에 수정 및 수정 작업을 수행할 수 있는 학습 및 의사 소통 능력이 있어야 합니다. (3) 은행의 IT 관리 수준. LDM 설계 프로세스의 많은 작업은 시스템 아키텍처와 기능 빗질, 비즈니스 규칙과 주요 비즈니스 요소 추출, 시스템 간의 논리적 관계 등을 포함한 기존 비즈니스 시스템을 분석하는 것입니다. , 샘플 데이터와 결합하여 데이터 품질을 미리 이해합니다. 효과적인 관리 모델과 강력한 기술 지원이 없는 경우 기존 비즈니스 시스템에 대한 전체 정보가 없는 경우 신속한 문제 피드백과 해결 메커니즘이 없다면 LDM 건설은 빈말일 뿐이므로 은행 내 IT 관리 수준에 대한 요구가 높다. (4) 모델의 관리 및 유지 관리는 LDM 의 전체 건설 주기 동안 유지 관리 및 관리를 중요하게 생각해야 하며 명명, 설명, 버전 관리 등을 포함한 엄격한 모델링 기술 사양을 지침과 제약으로 사용해야 합니다. 시간이 지남에 따라 프로젝트 건설 단계와 목표의 변화는 기본 데이터 모델을 지속적으로 생명력으로 만들기 위해 관련된 모델링 사양이 건설의 각 단계에서 문서를 형성하고 집행해야 합니다. 인원이 변동될 때, 신참인원은 이러한 규범을 엄격히 준수해야 하며, 일관성을 보장하기 위해 단독으로 편성해서는 안 된다. 요약: LDM 은 논리적 개념일 뿐이지만, 데이터 웨어하우스 시스템은 논리적 데이터 모델의 지도 하에 물리적으로 구현되어야 하며, 다양한 플랫폼, 다양한 방식으로 구성된 다양한 비즈니스 데이터 및 일부 외부 정보를 정리하고 변환해야 합니다. 데이터 일관성, 정확성 및 유효성을 보장하면서 다양한 애플리케이션을 개발하여 은행 비즈니스 인텔리전스를 위한 중요한 기반을 마련합니다. 그러나 데이터 웨어하우스 시스템 논리 데이터 모델의 설계는 은행의 기존 비즈니스 프로세스에 대한 전반적인 이해와 시스템 파악에 도움이 될 것이며, 전체 라인에서 사용되는 운영 비즈니스 시스템을 검토하여 개조와 개선을 위한 권장안을 제시할 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 결국 은행 자체의 실제 비즈니스 개발 요구 사항을 충족하는 분석 애플리케이션 시스템의 길을 모색하여 데이터 웨어하우스 시스템 구축을 위한 견고한 기반을 마련할 수 있습니다.