培训材料DAY1NCR数据仓库事业部.ppt

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1、NCR逻辑数据模型客户化方法论,NCR数据仓库事业部 2005-03,2,NCR逻辑数据模型客户化方法论,FSLDM介绍 客户化研讨 讲解模板,产品 当事人 协议 事件 渠道 内部机构,应用验证 数据验证 合理性验证 规范验证,客户化 FS-LDM,前期 准备,项目组 交流研讨,分析 源系统,统一 业务定义,模型 验证,组建团队 收集资料 确定范围,介绍源业务系统 分析整理数据结构 分析样本数据,框架设计 模型详细设计 完善和回顾,3,NCR逻辑数据模型客户化方法论,FSLDM介绍 客户化研讨 讲解模板,产品 当事人 协议 事件 渠道 内部机构,应用验证 数据验证 合理性验证 规范验证,客户化

2、 FS-LDM,前期 准备,项目组 交流研讨,分析 源系统,统一 业务定义,模型 验证,组建团队 收集资料 确定范围,介绍源业务系统 分析整理数据结构 分析样本数据,框架设计 模型详细设计 完善和回顾,4,准备工作1组建团队,银行领导 NCR领导,应用小组 NCR人员 银行人员,数据建模小组 NCR人员(24) 银行人员(24),项目总监,银行项目经理 NCR项目经理,项目经理,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,NCR专家顾问组,业务专家 管理分析人员 资深技术人员,银行后援支持组,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

3、确认规范和定义,数据规范小组 NCR人员(12) 银行人员(23),ETL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,5,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。,6,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?,7,准备工作提交物,源业

4、务系统介绍材料 样本数据报送表 组织架构建议和分工,8,NCR逻辑数据模型客户化方法论,FSLDM介绍 客户化研讨 讲解模板,产品 当事人 协议 事件 渠道 内部机构,应用验证 数据验证 合理性验证 规范验证,客户化 FS-LDM,前期 准备,项目组 交流研讨,分析 源系统,统一 业务定义,模型 验证,组建团队 收集资料 确定范围,介绍源业务系统 分析整理数据结构 分析样本数据,框架设计 模型详细设计 完善和回顾,9,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、

5、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。,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,10,交流研讨提交物,培训材料 学习资料,11,NCR逻辑数据模型客户化方法论,FSLDM介绍 客户化研讨 讲解模板,产品 当事人 协议 事件 渠道 内部机构,应用验证 数据验证 合理性验证 规范验证,客户化 FS-LDM,前期 准备,项目组 交流研讨,分析 源系统,统一 业务定义,模型 验证,组建团队 收集资料 确定范围,介绍源业务系统 分析整理数据结

6、构 分析样本数据,框架设计 模型详细设计 完善和回顾,12,分析源系统,清晰了解现状 为客户化提供基础,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 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,关键点: 有效的问题反馈机制 完备的数据资料和文档,13,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,14,NCR逻辑数据模型客户化方法论,FSLDM介绍 客户化研讨 讲解模板,产品 当事人 协议 事件 渠道

7、内部机构,应用验证 数据验证 合理性验证 规范验证,客户化 FS-LDM,前期 准备,项目组 交流研讨,分析 源系统,统一 业务定义,模型 验证,组建团队 收集资料 确定范围,介绍源业务系统 分析整理数据结构 分析样本数据,框架设计 模型详细设计 完善和回顾,15,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,16,客户化模型2模型详细设计,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,基于LDM原型框架,进

8、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; 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;,17,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 协议 事件 ,及时确认!,18,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

9、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: 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,19,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,20,NCR逻辑数据模型客户化方法论,FSLDM介绍 客户化研讨 讲解模板,产品 当事人 协议 事件 渠道 内部机构,应用验证 数据验证 合理性验证 规范验证,客户化 FS-LDM,前期 准备,项目组 交流研讨,分析 源系统,统一 业务定义,模型 验证,组建团队 收集资料 确定

10、范围,介绍源业务系统 分析整理数据结构 分析样本数据,框架设计 模型详细设计 完善和回顾,21,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。,22,客户化模型提交物,模型验证文档 验证后LDM 模型说明文档,23,NCR逻辑数据模型客户化方法论,FSLDM介绍 客户化研讨 讲解模板,产品 当事人 协议 事件 渠道 内部机构,应用验证 数据验证 合理性验证 规范验证,客户化 FS-LDM,前期 准备,项目组 交流研讨,分析 源系统,

11、统一 业务定义,模型 验证,组建团队 收集资料 确定范围,介绍源业务系统 分析整理数据结构 分析样本数据,框架设计 模型详细设计 完善和回顾,24,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;,25,一个好的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; 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;,26,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,27,谢谢,Q&A,

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