3-1_数据建模与行业模型
数据建模方法
数据建模方法数据建模是指根据实际问题的需求，将数据进行抽象和表示的过程。
在实际应用中，数据建模方法是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解数据的特征和规律，从而为后续的数据分析和挖掘提供基础。
本文将介绍几种常见的数据建模方法，包括统计建模、机器学习建模和深度学习建模。
统计建模是数据建模中最传统的方法之一，它通过对数据的统计特征进行分析和建模，来揭示数据之间的关系和规律。
统计建模通常包括描述统计、推断统计和回归分析等方法，可以帮助我们了解数据的分布情况、相关性和预测能力。
在实际应用中，统计建模常常用于市场营销、风险评估、财务分析等领域。
机器学习建模是近年来备受关注的数据建模方法，它通过构建数学模型来自动学习数据的特征和规律，并用于预测、分类、聚类等任务。
机器学习建模包括监督学习、无监督学习和半监督学习等方法，可以处理大规模复杂的数据，并具有较强的泛化能力。
在实际应用中，机器学习建模广泛应用于推荐系统、图像识别、自然语言处理等领域。
深度学习建模是机器学习的一个分支，它通过构建多层神经网络来学习数据的高阶特征和复杂规律。
深度学习建模在处理图像、语音、文本等大规模复杂数据方面具有显著优势，可以实现更加精准的预测和识别。
在实际应用中，深度学习建模已经成为人工智能领域的热点，被广泛应用于智能驾驶、医疗诊断、智能语音助手等领域。
综上所述，数据建模方法是数据科学领域的核心技术之一，不同的数据建模方法适用于不同的场景和问题。
在实际应用中，我们可以根据问题的需求和数据的特点选择合适的建模方法，从而更好地理解数据、挖掘数据的价值，并为决策和创新提供支持。
希望本文介绍的数据建模方法能够为您在实际工作中提供一些帮助和启发。
数据建模方法
数据建模方法数据建模是指根据实际需求和数据特征，将数据转化为可视化的模型，以便更好地理解和分析数据。
数据建模方法是数据分析领域中的重要工具，它可以帮助我们从大量的数据中提取出有用的信息，并为决策提供支持。
在数据建模过程中，我们需要考虑数据的特点、建模的目的以及所用的工具和技术。
下面将介绍一些常用的数据建模方法。
首先，最常见的数据建模方法之一是回归分析。
回归分析用于研究自变量和因变量之间的关系，通过建立回归模型来预测因变量的取值。
回归分析可以帮助我们理解变量之间的关联性，并进行预测和控制。
在实际应用中，回归分析常常用于市场预测、风险评估等领域。
其次，聚类分析也是一种常用的数据建模方法。
聚类分析是将数据集中的对象分成若干个组，使得同一组内的对象相似度较高，不同组之间的相似度较低。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏规律和结构，识别出不同的数据模式。
在实际应用中，聚类分析常常用于客户细分、市场分析等领域。
另外，决策树分析也是一种常用的数据建模方法。
决策树是一种树状结构，用于描述从观测数据到值的映射的过程。
通过构建决策树模型，我们可以了解不同变量之间的关系，找出影响结果的关键因素。
在实际应用中，决策树分析常常用于风险评估、预测分析等领域。
最后，关联规则分析也是一种常用的数据建模方法。
关联规则分析用于发现数据中的关联性，找出频繁出现在一起的数据项。
通过关联规则分析，我们可以发现数据之间的隐藏关系，挖掘出潜在的商业机会。
在实际应用中，关联规则分析常常用于市场篮分析、交叉销售分析等领域。
总之，数据建模方法是数据分析中的重要工具，它可以帮助我们更好地理解和分析数据，为决策提供支持。
不同的数据建模方法适用于不同的场景，我们需要根据实际需求和数据特点来选择合适的建模方法。
希望本文介绍的数据建模方法对您有所帮助。
数据建模介绍范文
数据建模介绍范文数据建模是指通过对现实世界中的其中一事物、概念或过程进行抽象和表达，将其转化为一种结构化的数据模型。
这种模型可以用来描述事物或概念之间的关系，从而帮助人们更好地理解和分析问题，以及为决策提供支持。
数据建模可以分为逻辑建模和物理建模两个层次。
逻辑建模是指在不考虑具体实现细节的情况下，将事物或概念与它们之间的关系抽象为一种逻辑结构。
逻辑建模可以使用不同的表示方式，例如实体关系模型（ER模型）、层次模型、网络模型、关系模型等。
逻辑建模的目的是揭示事物或概念之间的本质关系，以及它们在现实世界中的属性和行为。
物理建模是指在逻辑建模的基础上，将逻辑结构转化为物理实现的结构。
物理建模考虑了存储的细节、性能要求、安全性等方面的因素，决定事物或概念在具体数据库中的存储方式和实现方式。
物理建模的目的是将逻辑结构转化为可操作的、高效的物理实现方式，以满足应用需求。
数据建模的主要目的是为了帮助人们更好地理解和分析问题。
通过数据建模，可以将复杂的现实世界抽象为一个清晰、简洁的结构化模型，从而更好地描述、分析和解决问题。
数据建模可以帮助人们识别事物或概念之间的关系，确定它们的属性和行为，理清它们之间的逻辑流程，以及识别可能的问题和风险。
数据建模在各个领域都有广泛的应用。
在企业管理中，数据建模可以帮助企业理清业务流程、规划资源、优化决策，从而提高效率和竞争力。
在软件开发中，数据建模可以帮助开发人员理解用户需求、设计系统架构、优化数据库结构，以提高软件的可用性和性能。
在科学研究中，数据建模可以帮助科学家理解复杂的自然现象、建立模型进行预测和实验，从而推动科学进步。
数据建模的过程通常包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计等阶段。
需求分析阶段主要是通过与用户沟通和理解用户需求，确定数据建模的目标和范围，确定建模的内容和粒度。
在概念设计阶段，设计师将需求分析的结果转化为逻辑结构，确定实体、属性、关系和约束等概念，建立逻辑模型。
电子商务市场运营管理的数据建模与分析
电子商务市场运营管理的数据建模与分析随着电子商务的迅速发展，越来越多的企业开始将其业务转移到了网络平台上进行线上销售，带动了电子商务的发展。
但是，随着行业竞争越来越激烈，企业间的差异化竞争已经成为必然趋势。
为了保持企业的竞争力，提前预测市场的变化趋势，以及加强企业的市场运营管理，数据建模与分析技术逐渐成为了企业的重要竞争力。
一、数据建模数据建模是电子商务市场运营管理中的重要环节。
数据建模的过程中，需要将原始数据转化为有意义的信息，以辅助企业制定正确的战略和决策。
数据建模的一个重要部分在于建立有效的数据库，从而满足企业的数据管理需要，为企业的管理提供方便。
而为了获得准确和有用的数据，有必要对目标数据进行定量的量化分析和建模。
具体步骤包括：1.明确目标数据首先，确定需要进行数据分析建模的目标数据，明确数据的历史数据量、数据质量等基本信息。
目标数据可包括电子商务网站上的流量、成交、退货率、会员留存等指标。
根据网站的业务自身特点，确定不同维度的数据分析，比如按商品、会员、区域等分类。
2.数据处理将初始数据进行预处理，滤除无效数据，处理丢失的数据，对数据进行清洗和归一化处理。
保证数据的准确性和合规性是数据分析建模的基础。
3.特征选择选取特征是指从大量的数据中找到有价值、有意义的数据，以便管理人员在决策时能够更好地利用它。
分析目标决定特征选择，特征选择又影响模型的效果。
主要使用人工选择和算法选择两种方法。
4.建立模型根据具体需求，利用回归、分类、聚类等算法分析数据建立模型，预测未来的市场走势，发现市场趋势变化的方向。
二、数据分析数据分析是一种将原始数据处理成对企业有帮助的信息的技术，通过分析数据，可以理解企业的业务状况，为企业决策提供支持。
数据分析的几个基本步骤包括：1.数据搜集数据搜集是整个数据分析的基础，需要从各种来源如网站、APP、社交媒体等平台中获取数据，可使用各种数据搜集工具，如Fiddler、Charles等。
数据建模方案
数据建模方案1. 引言数据建模是数据分析和数据库设计的关键步骤之一。
它涉及到将现实世界的实体、关系和属性转化为具体的数据模型，以便于数据的存储、查询和分析。
本文将介绍一个数据建模方案，旨在帮助组织/企业更好地组织和管理数据，提高数据分析的效率和准确性。
2. 背景随着信息技术的迅猛发展，各个组织和企业积累了大量的数据。
但是，这些数据通常以分散的方式存储在不同的系统和应用中，导致数据不一致、冗余和难以管理。
为了解决这些问题，数据建模方案就显得尤为重要。
3. 数据建模的目标数据建模的目标是根据组织/企业的业务需求和数据特征，设计一个合理、灵活且易于维护的数据模型。
它包括以下几个方面的内容：3.1 实体建模在实体建模中，我们需要识别和描述与业务过程相关的实体、属性和关系。
实体是指现实世界中一类具有相同属性和行为的事物，属性则是实体的特征或描述。
关系描述了实体之间的联系和依赖关系。
3.2 数据流建模数据流建模是指对业务过程中的数据流进行建模和描述。
它主要包括对数据流的来源、去向、处理过程等进行分析和设计，以提高数据的流程效率和质量。
3.3 数据库设计数据库设计是数据建模的核心内容之一。
它包括对数据库的结构、表、字段、索引等进行设计和规划，以实现高效的数据存储和查询。
4. 数据建模方法数据建模可以采用多种方法和工具进行实施。
以下是一些常用的数据建模方法：4.1 E-R图E-R图是一种常用的数据建模工具，可以用于描述实体、属性和关系之间的联系。
通过E-R图，可以清晰地展示数据模型的结构和依赖关系。
4.2 UML建模UML建模是一种较为通用的建模方法，适用于不同领域的数据建模。
它包括用例图、类图、时序图等多种图形表示方法，可以用来描述系统的结构、行为和交互关系。
4.3 数据字典数据字典是一个描述数据模型中各个实体、属性和关系的文档。
它记录了每个实体的定义、属性的数据类型和取值范围等信息，方便数据模型的理解和维护。
三维建模行业分析报告
三维建模行业分析报告一、定义三维建模行业是一种以数字技术为基础，通过计算机辅助设计软件进行三维模型设计、图形处理、数字艺术制作等相关行业，旨在为客户提供全方位三维模型解决方案，可以应用于建筑设计、游戏、动画、电影、工程模拟等领域。
二、分类特点根据应用领域，三维建模行业可分为建筑工程类三维建模、游戏、动画类三维建模、电影特效类三维建模等。
此外，三维建模行业的特点还包括高度的数字化程度、高度的创意性、个性化服务、多样化服务等。
三、产业链三维建模行业的产业链可以分为生产、设计、制作、销售、服务等环节，其中设计、制作、服务等环节重要性较高。
四、发展历程1. 90年代初，三维建模技术开始在德国、美国逐步发展起来。
2. 20世纪90年代中期，随着计算机技术的发展和软件技术的逐渐成熟，三维建模行业开始迅速发展。
3. 21世纪初，三维建模行业进入快速发展阶段，应用领域逐渐拓展到建筑设计、汽车制造、飞机设计等领域。
4. 近年来，随着人们对三维技术的需求越来越大，三维建模行业迎来了新的发展机遇。
五、行业政策文件目前，我国对三维建模行业尚未制定相关政策文件，需要加强相关政策制定和行业管理。
六、经济环境随着经济全球化趋势的加强以及数字化技术的广泛应用，三维建模行业在我国也得到了迅速发展，成为数字经济的重要产业之一，促进了经济的发展。
七、社会环境随着三维建模技术的逐渐普及和数字艺术的流行，三维建模行业对社会文化建设具有重要作用，可以推动文化艺术事业的发展，同时也催生了众多的创新型企业。
八、技术环境三维建模行业的技术环境因应用领域的不同而有所差异，其中包括建筑设计软件、游戏引擎、动画制作软件等。
九、发展驱动因素三维建模行业的发展驱动因素包括技术创新、应用拓展、市场需求等，同时也得到了政策扶持和人才培养的帮助。
十、行业现状目前，三维建模行业在建筑、游戏、动画等领域得到了广泛应用，并逐步向智能制造、娱乐、虚拟现实等领域拓展。
但行业集中度较低，技术研发投入不足，以及行业标准制定等问题亟待解决。
大数据分析师的数据建模和方法
大数据分析师的数据建模和方法随着信息时代的到来，大数据分析师成为了一个备受瞩目的职业。
作为数据分析师，他们需要具备数据建模和方法的能力，以实现对大量数据的有效处理和分析。
本文将介绍大数据分析师的数据建模过程和常用的分析方法。
一、数据建模数据建模是大数据分析师进行数据分析的基础工作，它涉及到对原始数据进行转换和整理，以便后续的分析和应用。
在数据建模中，大数据分析师需要遵循以下步骤：1. 数据采集和清洗：大数据分析师首先需要从各种源头采集数据，这些数据可能来自于数据库、网络、传感器等。
然后，他们会对采集到的数据进行清洗，去除重复、缺失、异常的数据，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据整合和转换：在数据建模过程中，大数据分析师通常需要整合来自不同源头的数据，并进行统一的数据格式转换。
这样可以方便后续的数据分析和处理。
3. 数据建模和设计：在数据建模的过程中，大数据分析师需要选择合适的建模方法，如关系模型、多维模型等，来对数据进行描述和表示。
同时，他们还需要确定数据之间的关系和约束，以便更好地分析数据。
二、数据分析方法在数据建模完成之后，大数据分析师需要选择适当的数据分析方法来挖掘数据中的价值和洞见。
下面介绍几种常用的数据分析方法：1. 描述性分析：描述性分析是最常见的数据分析方法，它通过概括和总结数据的特征和规律，来帮助人们更好地理解数据。
常用的描述性分析方法包括统计指标、频率分布、直方图等。
2. 预测分析：预测分析是指通过对历史数据和趋势进行分析，预测未来的发展趋势。
大数据分析师可以利用时间序列分析、回归分析等方法进行预测分析，以帮助企业和组织做出合理的决策。
3. 关联分析：关联分析是指通过寻找数据之间的关联关系，挖掘出隐藏在数据背后的规律。
大数据分析师可以利用关联规则挖掘等方法，探索不同数据之间的关系，以发现潜在的商业机会。
4. 聚类分析：聚类分析是指将相似的数据样本聚集在一起，形成簇群。
通过聚类分析，大数据分析师可以发现数据中的群组结构，从而更好地理解数据的本质和特征。
数据分析与商业智能行业的数据建模与数据分析工具应用
数据分析与商业智能行业的数据建模与数据分析工具应用在当今信息化发展日新月异的时代，数据已经成为跨越各个行业的核心资源。
而数据分析与商业智能行业的快速兴起，为企业提供了有效利用数据的方法和工具。
数据建模与数据分析工具作为支撑与驱动商业智能应用的重要组成部分，对于企业决策与运营管理具有重要意义。
本文将从数据建模和数据分析工具两方面探讨其应用。
一、数据建模在商业智能行业中的应用数据建模是数据分析与商业智能行业中的重要环节，通过建立数据模型，将现实世界的对象与关系转化为计算机可理解的数据结构。
在数据建模中，最常用的模型包括关系模型、维度模型、实体关系模型等。
1. 关系模型关系模型是数据建模中最为常见和基本的模型之一，它通过定义关系模式和属性的方式来描述现实世界中的实体和实体之间的联系。
在商业智能行业中，关系模型常被用于构建数据仓库和在线分析处理系统（OLAP），以支持企业的决策分析和数据挖掘工作。
2. 维度模型维度模型是建立在关系模型基础上的一种特殊的数据模型，它主要用于描述和分析多维数据。
维度模型以事实表和维度表为核心，通过规范化数据结构，将事实数据与维度属性相结合，提供了方便的数据分析和查询手段。
在商业智能行业中，维度模型广泛应用于数据仓库和决策支持系统，帮助企业快速获取和分析关键业务指标。
3. 实体关系模型实体关系模型是一种用于描述现实世界中实体、关系和属性之间的模型，它通过实体和关系的概念来构建数据模型。
在商业智能行业中，实体关系模型常用于构建企业级数据模型，帮助企业建立全面、一致和可靠的数据资源库，为数据分析和决策提供可靠的依据。
二、数据分析工具在商业智能行业中的应用数据分析工具是数据处理和分析的重要工具，它提供了数据提取、处理、转换和可视化等功能，帮助企业将数据转化为有价值的信息并进行深入分析。
1. SQL（Structured Query Language）SQL是一种标准化的数据库查询语言，广泛用于商业智能行业中对关系型数据库进行查询、分析和报表生成。
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- 存款 – 贷款
签约
帐户/服务/渠道 - 代理 - 票据
公司团体 集团信息
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使用他行产品
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汇总信息 风险信息 贡献信息 客户评价 信用量分析
参与人 公司
重大事项信息 财务信息 税务信息 额度信息
协议信息 联系信息 地址信息
参与人基本信息 参与人合约信息 参与人资源信息 参与人地址信息 参与人事件信息 参与人关系信息
数据（什么？）
功能（怎样？）
网络（哪里？）
角色（谁？）
时间（何时？）
动机（为何？）
目标范围 企业的拥 有者
业务模型 业务管理 者
信息系统 模型 系统分析 者
技术模型 系统的设 计者
详细展现 系统建设 者
功能系统
列出对业务至关重 列出业务执行的流 列出与业务运营有关
要的元素
程
的地域分布要求
列出对业务重要的 列出对业务重要的 列出企业目标、战
参与人基本信息 样 例
公司与公司关系信息 公司团体关系信息 公司与个人关系信息 公司签约关系信息 公司与金融产品关系 公司合约地址关系 公司与联系信息关系 公司地址关系信息 公司使用资源情况
资源项
签约 帐户/服务/渠道
家庭信息
使用银行产品 -存款 – 贷款
- 银行卡 - 代理
使用他行产品
- 资产 - 负债 - 其他
和报表。 • 支持不同商业智能解决方案之间重要维度和衡量值数据的重覆使用。
BST业务解决方案模板：定义了银行业务分析的关键领域
基础层 分析层 设计层
概念模型 分析模型
需求模型
资产负债管理
•利率敏感性分析
•信贷坏账准备 •短期资金管理 •财务管理会计
•资本分配分析 •资本募集分析 •资金流动性分析 •资金到期分析 •收入分析
需求模型
REPORTS
基础层模型介绍：FSDM金融服务数据模型
基础层
分析层
•FSDM A模型定义了9大概 念以及概念分解的方法。 这9大概念不同行业可以一 样。所谓隔行不隔理。
条件
%
产品
设计层
资源项
关系人
•FSDM B模型，具有行业 特点。是专门面向银行业 的数据参考模板。超过 5000项数据定义。用以满 足数据需求审视和范围定 义。
概念模型 分析模型
需求模型
提供一个逻辑模型，是由维度和衡量值组成的 多维立方体结构，是分析型商业智能解决方案 的核心。
BST 的 3 大功能：
1. 统一定义业务解决方案名称及其相关的商业领域， 2. 确定衡量值及维度， 3. 连接BST中的数据到BDWM致使数据有效使用。
• 包含IBM公司为世界领先的金融机构提供的有效的数据仓库解决方案的丰富经验。 • 使得业务用户可以更快速有效地控制一个商业智能解决方案的定义和范围。 • 基于银行业维度和衡量值的通用定义，为产生于BST的每个商业智能解决方案提供一致的结构
金融服务功能模型
IBM 系统杂志 – 信息架构
金融服务工作流模型 – 动词结构
金融服务工作流模型 – 活动结构
金融服务工作流模型 – 触发器结构
金融服务工作流模型 – 状态转换模型
技术方面
金融服务工作流模型 – 关键商业程序 金融服务组件模型
*银行数据仓库模型 * 业务解决方案模版
銀行業資料倉儲決策先鋒 顧客關係應用程式
业务主进度表
相依关系图、数据 实体生命历程（流 程结构）
业务计划 业务标准模型
数据架构（数据库 中的表格列表及属 性）、 遗产数据 图
数据设计（反向规 格化）、物理存储 器设计
转化后的数据
系统设计： 结构图、 系统架构（硬件、软
伪代码
件类型）
详细程序设计 可执行程序
网络架构 通信设备
用户界面（系统如 何工作）、 安全设 计
概念模型 分析模型
需求模型
数据标准管理功能越来越倾向于成为银行的重点基础工作 ，是信息化能力高低的重 基础层 分析层
要判断标志之一。在FSDM标准的业务规范定义基础上，对于关键的业务定义纳入 设计层
数据标准流程管理范畴，进行编码、业务规则、技术规则等最终形成的数据标准。
概念模型 分析模型
需求模型
资源项 使用银行产品
数据建模及行业模型
李庆刚 IBM银行卓越中心 咨询顾问
Zachman Framework在1987年发布：“为了避免企业分崩离析，信息系统架构已经不再是一个可有可无的选 择，而是企业的必需”。
贡献一：为企业信息基础设施提供一种可以理解的信 息表述
贡献二：没有把企业的流程简单视作一系列步骤，而 是综合考虑不同角色的不同观点，提出了一个多 视角、多维度的企业架构。
•利息收入变化 •结构化融资分析 •股票部位敞口
盈利分析
•作业成本分析 •投资活动分析 •交易盈利分析
•客户生命期价值分析
•盈利能力分析 •渠道盈利能力分析 •产品盈利能力分析 •客户盈利能力分析 •地理位置盈利分析
•保险产品盈利分析 •产品/服务分析
•组织机构盈利分析 •组织机构绩效分析 •业务流绩效分析
组织部门
事件及时间周期 略
实体关系图（包括 M: M关系、N-ary 关系、归因关系）
业务流程模型（物 理数据流程图）
数据模型（聚合体、 关键数据流程图、
完全规格化）
应用架构
基于角色的组织层
I F W 物流b（节点和链接）
次图， 包括相关技 能规定、 安全保障 问题。
分布系统架构
人机界面架构（角 色、数据、入口）
合规管理
•央行报表（ECB）
•资本适足率分析 •规定资本金结构
•海外财务分析 •可疑行为分析 •交易分析
客户关系管理 风险管理
•客户往来分析 •个人客户信息分析 •企业客户信息分析 •客户不良行为分析
•利率风险分析 •信用风险分析 •信用风险评估 •信用风险移转评估 •资产证劵化分析 •操作风险评估
移移动动电电话话净净增增用用户户
合合计计
GSM净净增增用用
CDMA净净增增用用
比比去去年年同同期期
户户比比去去年年同同期期
户户比比去去年年同同期期
增增长长比比例例 GSM净净增增用用户户 增增长长比比例例 CDMA净净增增用用户户 增增长长比比例例
（（户户））
%
（（户户））
%
（（户户））
%
报表
由应用指标定 义和维度共同 形成各种报表 和分析主题
议程
• 模型的价值 • IBM数据模型解决方案 • 模型落地和案例情况
数据模型框架：包括银行业、电讯业、保险业、医疗、零售业模型
Supporting Models Layer
HIPAA
Sarbanes Oxley Basel II
IFRS/IAS Solvency II
基础层 分析层 设计层
概念模型 分析模型 设计模型
如何灵活的适应报表业务需求，同时保持基础技术构架的稳定性？ 基础层 分析层 设计层
基础指标体系
专项应用指标体系
基
立
本
足
指
维
标
度
和
整
基
理
本
相
维
应
度
的
的
统
数
计
据
标
项
准
对 应
（统
及
计
其
口
解
径
释
）
基 本 指 标 库
基
本
维
面
度
向变
库
技化
术小
线
数
据 项 映 射
常
用 指 标 体 系
常 统用 计指 标标 准体
系
常
• 因资本市场统合等因素导致行业限制趋于 缓和，而造成产业间竞争和融合的深化
融/复合化 外部协作及联络
Converged product（也是产品组合）/组合产品
数据贯穿企业的各个阶段，是企业创新的重要方面，也是系 报表
统灵活性的基础
OLAP
操作型应用和用户
数据仓库
LEGACY SOURCES 产品管理
• 通过主导产品来提升先期已获得的效果
迅速开发/流通于市场 多样化
快速开发/产品差异化
通通过过产产品品的的，，融融//复复合合化化，， 外外部部协协作作，，迅迅速速开开发发符符合合
顾顾客客需需求求及及对对口口型型的的产产
品品，，并并提提供供与与之之
竞争
• 通过金融公司地方在驻子公司达到一贯性 的产品流通模式（通过总公司下属子公司 实现混业经营 ，比如银行/保险等）
“控制流”图（控制 结构 （不同种类数据源 的开放设定）
受训的人员
时间、周期定义 企业业务
程序逻辑的角色说 明
强制标准
IFW 的发展历程
1985
1990
1995
2000
2005
1990 年代项目的「金融应用程序解决方案」 金融应用程序架构 信息架构
* IBM 系统杂志 – 信息系统架构（又称 Zachman Framework） * 金融服务数据模型
协作型
ECIF DATA
数据集成 参考数据
数据集市
操作型
分析型
数据模型的作用：作为企业的资产，被复用和丰富，提高系统的开发效率和准确 性，提供了设计复杂系统的方式
•对数据需求的精确定位、描 述，确保在企业的统一视图上 审视以及设计数据内容 •需求分析、设计的知识积累， 每一个项目对模型中内容的增 加，在基于模型分析设计的方 法上，能够被别的项目所借鉴 以及采用