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邮政金融客户管理系统数据仓库模型改造与ETL设计实现

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
序言第12-13页
1 引言第13-17页
    1.1 论文背景及意义第13-14页
    1.2 需要解决的主要问题第14页
    1.3 论文主要工作及组织结构第14-17页
2 系统相关技术及应用情况第17-33页
    2.1 数据仓库概述第17-20页
        2.1.1 定义和特点第17-18页
        2.1.2 企业级数据仓库系统基础组件第18-20页
    2.2 Teradata数据仓库平台第20-26页
        2.2.1 软件体系第20-23页
        2.2.2 技术特征第23-25页
        2.2.3 平台架构第25-26页
        2.2.4 优势总结第26页
    2.3 FS-LDM第26-29页
        2.3.1 概述第27页
        2.3.2 主题说明第27-29页
    2.4 国内外银行在数据仓库技术方面的应用情况第29-31页
        2.4.1 美洲银行第29-30页
        2.4.2 澳大利亚国民银行第30-31页
        2.4.3 中国民生银行第31页
    2.5 本章小结第31-33页
3 邮政金融客管系统数据仓库改造需求分析第33-53页
    3.1 邮政金融客管系统数据仓库现状第33-39页
        3.1.1 数据获取与装载第34-37页
        3.1.2 数据集成与存储第37-38页
        3.1.3 信息访问第38-39页
    3.2 客管系统改造背景及思路第39-41页
    3.3 影响分析第41-49页
        3.3.1 更多业务整合第41-42页
        3.3.2 数据结构变化第42-46页
        3.3.3 管理调整第46-48页
        3.3.4 数据共享交换第48页
        3.3.5 其它方面第48-49页
    3.4 数据源分析第49-51页
        3.4.1 分析范围第49页
        3.4.2 分析内容第49-50页
        3.4.3 分析结果第50-51页
    3.5 数据模型映射分析第51-52页
    3.6 本章小结第52-53页
4 数据源接入方案第53-57页
    4.1 逻辑集中系统第53-54页
    4.2 机构管理系统第54-55页
    4.3 客户信息平台第55页
    4.4 本章小结第55-57页
5 数据仓库数据模型改造设计第57-69页
    5.1 数据模型扩展改造方案第57-61页
        5.1.1 数据模型直接映射第57-58页
        5.1.2 数据模型扩展第58-59页
        5.1.3 码值差异调整第59-61页
    5.2 数据模型设计第61-65页
        5.2.1 数据模型设计原则第61页
        5.2.2 数据模型设计规范第61-62页
        5.2.3 数据模型建设流程第62-65页
    5.3 数据模型工作结果第65-68页
    5.4 本章小结第68-69页
6 ETL数据改造方案与设计实现第69-85页
    6.1 改造内容第69页
    6.2 ETL改造设计第69-73页
        6.2.1 ETL设计原则第69-70页
        6.2.2 总体逻辑架构第70-71页
        6.2.3 作业处理模式第71页
        6.2.4 数据加载处理流程第71-73页
    6.3 ETL改造实现第73-82页
        6.3.1 实施内容第73-74页
        6.3.2 实施条件第74页
        6.3.3 ETL脚本开发第74-82页
    6.4 ETL脚本测试第82-84页
        6.4.1 ETL基础表测试第82-83页
        6.4.2 ETL汇总表测试第83-84页
    6.5 本章小结第84-85页
7 结论第85-89页
    7.1 系统日常加载运行情况第85-86页
    7.2 论文工作总结第86-87页
    7.3 问题与展望第87-89页
参考文献第89-93页
作者简历第93-97页
学位论文数据集第97页

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