数据仓库通用数据定制方法的研究

论文摘要

本文以中国建设银行进行的数据仓库系统建设前期进行的“通用数据标准项目”为基础,详细的讨论了数据仓库系统前期建立通用数据标准的方法、过程、相应的模板和产出。通用数据标准是指为中国建设银行各业务主题所共享的数据(即通用数据)而制订的统一数据标准,它包括了业务数据标准及技术数据标准两部分。本文介绍了建立通用数据标准的四个主要环节:数据需求的定义、数据清单的产生、数据标准的制定、数据标准的审定。在建设银行通用数据标准建立过程中,为满足业务管理需求,建行所需的业务管理信息可以被分为12 大类(称“信息类”) 。信息类包括“团体”、“人口统计”、“地址和地理位置”、“产品”、“账户”、“申请”、“营销”、“渠道”、“事件”、“模型”、“风险”、“总账”。在文中详细解释了团体、帐户、事件信息类的业务含义、业务规则和信息类之间的关系[19]。该项目作为数据仓库的前期准备,是建设银行借鉴先进的业界经验,通过完善的工作方法,严谨的工作流程,形成了建行的通用数据标准。该项目的内容可以做为保证数据仓库的数据一致性方面工作的实例,为企业业务系统建设中做好统一数据规划提供了很好的思路和借鉴。

论文目录

• 第一章:数据仓库数据标准定制方法
• 1.1 项目背景和目标
• 1.1.1 项目背景
• 1.1.2 通用数据标准的目标
• 1.2 名词解释
• 1.2.1 通用数据标准
• 1.2.2 公共代码标准
• 1.2.3 信息类
• 1.2.4 信息子类
• 1.2.5 数据项
• 1.2.6 属性
• 1.3 工作方法
• 1.3.1 数据需求的定义
• 1.3.2 数据清单的产生
• 1.3.3 数据标准的制定
• 1.3.3.1 通用数据标准定义工作目标
• 1.3.3.2 通用数据标准定义工作流程
• 1.3.3.3 通用数据标准定义工作模版
• 1.3.4 通用数据标准的定义原则
• 1.4 信息类及信息子类概述
• 1.4.1 信息类概述
• 1.4.2 信息类和信息子类
• 第二章:团体（客户）数据标准
• 2.1 团体（客户）信息类
• 2.1.1 团体（客户）信息类描述
• 2.1.2 团体（客户）信息子类内容描述
• 2.1.3 团体（客户）的主要信息
• 2.2 团体（客户）的相关信息
• 2.3 人口统计信息类
• 2.3.1 人口统计信息类描述
• 2.3.1.1 人口统计信息子类内容描述
• 2.3.1.1.1 人口统计信息的主要信息
• 第三章:其它数据标准
• 3.1 账户信息类
• 3.2 事件信息类
• 第四章 总结
• 参考文献
• 内容摘要
• ABSTRACT
• 致谢
• 导师及作者简介