FS-LDM逻辑数据模型开发培训客户化方法论

数据建模小组
• NCR人员(2~4) • 银行人员(2~4)
数据规范小组
• NCR人员(1~2) • 银行人员(2~3)
ETL小组
• NCR人员 • 银行人员
应用小组
• NCR人员 • 银行人员
黄色部分是在数据仓库项目组中和LDM建设相关的人员
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准备工作2—收集资料
• 系统介绍
包括系统架构、主要设计思想以及和其他系统 的关系等。
• 系统数据字典
有完整的数据字典（含字段说明）供分析用。
• 样本数据 验证重要的、复杂的业务规则，帮助分析数据 的使用规则。如果涉及到多个系统，应该保证各系 统数据之间的同步性。
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准备工作3—确定范围
• 数据源范围
客户化工作会涉及几个源业务系统？
• 样本数据 会选择多少机构、多长时间的数据？ • 提交物 客户化工作结束之后的提交物主要包括哪些？
26
谢谢
Q&A
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客户化模型1—框架设计
• 基于NCR的FS-LDM，根据所设定的目标和数据范围，确定
需要建设的主题范围，构建LDM的原型框架。 • LDM原型框架决定数据仓库的数据组织原则和基本形式，也 决定了数据仓库的应用范围和应用模式。
蓝本
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客户化模型2—模型详细设计
• 基于LDM原型框架，进行各主题的详细设计，主要任务包括： －创建各主题的实体和属性，并进行尽可能详细、准确的定义和 说明；
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模型的实施
• 确定数据类型，建立PDM； • 进行数据映射；
• 制定抽取策略；
转入ETL工作
• 开发基础应用； • 进行用户培训和推广； • 制定下阶段工作目标和范围；
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一个好的LDM应该是……
中性的，共享的：不针对某个特别的应用而设计；
灵活的，可扩展的：能以第三范式存放最详尽的数据，业务 发生变化时易于扩展，适应复杂的实际业务情况；
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项目组交流研讨
NCR FS-LDM产品培训 NCR资深建模专家就FS-LDM进行详细的介绍，主要包括数 据模型的一些基本概念、常用的建模方法、FS-LDM各主题的定 义和主要内容、关键实体和属性描述等。 客户化研讨 帮助项目组所有成员清楚地了解客户化过程，明确小组的 工作方式和主要工作目标、任务，并且共同制定详细工作方式， 才能够保证后续工作的顺利展开。
•应用验证 •数据验证 •合理性验证 •规范验证
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模型的验证
• 技术角度： —是否符合建模规范 —是否有足够的文档支持
• 业务角度：
—选取不同的业务需求，从不同的角度对模型进行验证； —通过应用需求验证，评估数据组织的合理性；
验证和评估结果将成为调整、完善模型的依据。
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客户化模型—提交物
• 模型验证文档
—是否能够帮助实现业务需求 —是否能够很容易地理解 —重要的业务规则是否得以体现 —回答、解决问题是否方便
（3）对数据主题、实体、属性进行确认和完善；
可能需要多次的讨论和交流
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客户化模型—提交物
• 概念模型 • 框架模型 • 模型命名规范 • 客户化后LDM • 问题跟踪表
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NCR逻辑数据模型客户化方法论
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分析源系统
介绍源业务系统
系统架构 / 设计思想 业务功能 / 重要流程 系统定位 和其他系统的关系
分析整理数据结构
了解每个表的用途 分析每个字段的含义 整理数据结构 归纳分类数据表
• 清晰了解现状 • 为客户化提供基础
分析样本数据
分析数据的填写规则 验证业务规则 查询某种规律
解和整理工作，IT人员和业务人员应该对一些重要的业务元素统
一定义，包括： • 产品 • 渠道 • 当事人
及时确认！
• 来自百度文库议
• 事件
• ……
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客户化模型3—完善和回顾
（1）与熟悉业务系统的技术人员进行交流和探讨：
—是否正确理解了原业务系统的数据 —是否有重要的数据被遗漏 —实体之间的关系是否正确
（2）与业务专家进行模型的回顾和检讨：
－建立各实体间的关系；尽可能准确地体现业务规则；
－建立主题之间的关联，参照业务需求对实体和属性进行调整。 • 设计过程中也需要对相关代码表进行整理，建立主外键关系；
以上工作须有业务人员和熟悉业务系统的技术人员的参与和配合
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客户化模型2—统一业务定义
在详细了解FS-LDM的基础上，通过对源系统相关信息的了
• • • •
就术语达成共识 确定LDM定位和作用 确定实施策略 制定详细工作方式
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交流研讨—提交物
• 培训材料
• 学习资料
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NCR逻辑数据模型客户化方法论
前期 准备
项目组 交流研讨
分析 源系统
统一 业务定义
客户化
FS-LDM
模型 验证
•应用验证 •框架设计 •组建团队 •FS－LDM介绍 •介绍源业务系统 •产品 •收集资料 •客户化研讨 •分析整理数据结构 •当事人 •模型详细设计 •数据验证 •分析样本数据 •协议 •完善和回顾 •合理性验证 •确定范围 •讲解模板 •事件 •规范验证 •渠道 •内部机构
6
准备工作—提交物
• 源业务系统介绍材料
• 样本数据报送表
• 组织架构建议和分工
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NCR逻辑数据模型客户化方法论
前期 准备
项目组 交流研讨
分析 源系统
统一 业务定义
客户化
FS-LDM
模型 验证
•应用验证 •框架设计 •组建团队 •FS－LDM介绍 •介绍源业务系统 •产品 •收集资料 •客户化研讨 •分析整理数据结构 •当事人 •模型详细设计 •数据验证 •分析样本数据 •协议 •完善和回顾 •合理性验证 •确定范围 •讲解模板 •事件 •规范验证 •渠道 •内部机构
关键点： • 有效的问题反馈机制 • 完备的数据资料和文档
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源业务系统分析—提交物
• 源业务系统介绍 • 数据结构整理 • 数据字典整理 • 数据表分类 • 问题跟踪表
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NCR逻辑数据模型客户化方法论
前期 准备
项目组 交流研讨
分析 源系统
统一 业务定义
客户化
FS-LDM
模型 验证
•应用验证 •框架设计 •组建团队 •FS－LDM介绍 •介绍源业务系统 •产品 •收集资料 •客户化研讨 •分析整理数据结构 •当事人 •模型详细设计 •数据验证 •分析样本数据 •协议 •完善和回顾 •合理性验证 •确定范围 •讲解模板 •事件 •规范验证 •渠道 •内部机构
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逻辑数据模型客户化方法论
前期 准备
项目组 交流研讨
分析 源系统
统一 业务定义
客户化
FS-LDM
模型 验证
•应用验证 •框架设计 •组建团队 •FS－LDM介绍 •介绍源业务系统 •产品 •收集资料 •客户化研讨 •分析整理数据结构 •当事人 •模型详细设计 •数据验证 •分析样本数据 •协议 •完善和回顾 •合理性验证 •确定范围 •讲解模板 •事件 •规范验证 •渠道 •内部机构
前期 准备
项目组 交流研讨
分析 源系统
统一 业务定义
客户化
FS-LDM
模型 验证
•框架设计 •组建团队 •FS－LDM介绍 •介绍源业务系统 •产品 •收集资料 •客户化研讨 •分析整理数据结构 •当事人 •模型详细设计 •分析样本数据 •协议 •完善和回顾 •确定范围 •讲解模板 •事件 •渠道 •内部机构
稳定的，经得起考验的：能够在很长时间内保持稳定性，回 答不断产生、不断变化且无法预先定义的业务问题；
规范的，易懂的：使用业务语言进行模型设计，易于让业务 人员理解和使用，有助于IT和业务部门人员的沟通；
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成功关键要素
对源业务系统的了解
完备的文档/数据资料 学习沟通能力 有效的问题解决机制和确认机制
逻辑数据模型客户化方法论
NCR逻辑数据模型客户化方法论
前期 准备
项目组 交流研讨
分析 源系统
统一 业务定义
客户化
FS-LDM
模型 验证
•应用验证 •框架设计 •组建团队 •FS－LDM介绍 •介绍源业务系统 •产品 •收集资料 •客户化研讨 •分析整理数据结构 •当事人 •模型详细设计 •数据验证 •分析样本数据 •协议 •完善和回顾 •合理性验证 •确定范围 •讲解模板 •事件 •规范验证 •渠道 •内部机构
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准备工作1—组建团队
项目总监 • 银行领导 • NCR领导
项目经理 银行后援支持组 • 业务专家 • 管理分析人员 • 资深技术人员 • 银行项目经理 • NCR项目经理
NCR专家顾问组 • 资深业务顾问 • 资深系统架构师 • 资深模型顾问 • 资深技术顾问
技术人员： •熟悉业务系统 •沟通能力强 •理解数据 业务人员： •熟悉业务规则 •掌握实际运作 •确认规范和定义
• 验证后LDM
• 模型说明文档
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NCR逻辑数据模型客户化方法论
前期 准备
项目组 交流研讨
分析 源系统
统一 业务定义
客户化
FS-LDM
模型 验证
•应用验证 •框架设计 •组建团队 •FS－LDM介绍 •介绍源业务系统 •产品 •收集资料 •客户化研讨 •分析整理数据结构 •当事人 •模型详细设计 •数据验证 •分析样本数据 •协议 •完善和回顾 •合理性验证 •确定范围 •讲解模板 •事件 •规范验证 •渠道 •内部机构