信用卡数据集市咨询 - 金融行业 - ITPUB论坛－专业的IT技术社区

wangjia

1. 信用卡出于其业务的相对独立性，是可以单独建设数据集市的，至于是基于全行的EDW上建，还是另外的数据架构，取决于全行的IT总体规划，及应用的时间窗口要求；
2. 即使业务需求是信用卡中心提出的，信用卡数据集市建设要在设计上站在全行立场进行规划，在集市数据的管理上，防止被业务单元私有化，在合理的权限内，实现信息跨业务单元的共享；
3. 集市是面向应用的，与数据源和应用之间的设计尽可能的松藕合，集市兼具专业性和通用性特征，要面向某一专业领域，支持该领域的多个应用；
4. 在集市的规划上要综合自上而下，和自下而上2种方法，自上而下梳理应用对数据的需求，自下而上分析源对需求的满足程度；
5. 集市项目实施的关键是建立起项目相干方良好、通畅的沟通机制，如源系统、数据链的中间节点系统（ODS/EDW）、下游应用系统，会涉及相关的业务和技术、甲方和乙方……对项目管理协调要求很高
jack2008 发表于 2013-3-6 13:56

1. 信用卡出于其业务的相对独立性，是可以单独建设数据集市的，至于是基于全行的EDW上建，还是另外的数据架 ...
非常感谢您的经验分享!
部门级的叫数据集市，企业级的叫数据仓库，两者使用的技术没有什么差别。
有些企业建完整的数据仓库有困难，所以才针对条件成熟的部门数据需求建立数据集市，如果已经有全行级的数据仓库，还需要单建数据集市干什么呢？ 那么只有一种情况，就是用作数据仓库中关于信用卡部分的数据快照，以提高性能和提供个性化访问方式。
根据我的经验，仓库和集市的数据建模方法差异是很大的，有点片面的讲，仓库偏存储，集市偏应用，仓库主题域偏企业级对象集合，集市主题域偏部门或专业的应用集合，而集市与集市所支持的应用系统，在数据归属上如何划分也要想清楚……个人见解，仅供参考
jack2008 发表于 2013-3-6 16:58

根据我的经验，仓库和集市的数据建模方法差异是很大的，有点片面的讲，仓库偏存储，集市偏应用，仓库主题域 ...
data mart vs dw. 上图列示差别。
主要差异在范围、成本、建设时间、数据粒度、影响面等方面。
技术实现尤其是建模方法上，基本没有差异：
多维模型： 星式、雪花、星云
逻辑模型： ROLAP、MOLAP
物理模型：不同厂家的实现，cogonas, ess base, td, db2, oracle， IQ等。
系统层次结构，基本没有差异，仍然是三层：
ETL层：数据抽取、转换、装载
数据层： ODS（操作型数据存储）、MDS（多维数据存储）
展示层： 联机分析，报表，即席查询，EIS（主管信息）
可以参考INMON和KIMBALL的理论，关键是如何在具体特定的企业环境中落地，并能动态适应企业的变化