2006年度各机构在各险种上的份额
维度建模举例 时间 机构 险种 客户 主 题 维度建模的基本概念 模型概述 模型介绍 模型运用方法与技巧 相关技术问题 元数据 模型在整个系统架构中的定位 面向业务应用 基本上与业务数据同构 保留详细交易数据 数据仓库 分析层 分析层模型主题域 分析层模型每个主题域为同类的业务处理，共享相同的维度 承保理赔分析 记录保险所关注的主要承保理赔业务指标。 收付费分析 记录财务收付中应收、实收保费、应收率、应付赔款、实付赔款等收付类信息。 核赔效率分析 记录理赔环节中查勘、、核损、缮制过程的相关指标。 主 题 维度建模的基本概念 模型概述 模型介绍 模型运用方法与技巧 相关技术问题 分析层模型结构 收付费分析的星型结构 分析层模型介绍 “承保理赔分析事实表”、“收付费分析事实表”、“核赔效率分析事实表”都是经轻度汇总生成的表，它们全部都是事务型事实表 中间事实表都是经过版本化的历史表，保存最细粒度的数据 中间事实表主要用于生成轻度汇总表的过渡，除此之外，通过冗余相关属性，中间事实表的设计也考虑了其它无法从直接从分析层计算的指标的计算 事务型事实和快照型事实 事务型 快照型 快照型事实表的指标通常包含时点值，随着时间积累，维度组合会越来越细，此类型的事实表通常用于粒度较粗的数据集市或Cube；而事务型事实表的度量都是可累加的，其对于维度较多的轻度汇总表是有利。如果OLAP server支持在事务型事实表上计算时点值，建议在维度较细的Cube上使用事务型事实。 中间层历史数据的版本化 数据仓库中的历史数据决不会被删除或覆盖，因此需要加入数据版本特性来区分随时间变化的业务信息，使得在任一给定时间点上都能检索到正确的数据。 数据是否需要版本化，首先依赖于实体是否有时变特性，比如“报案信息”通常是在某个时间点上发生，它就没有时变特性，因此就不需要版本化。 在实体中加入时间戳属性可以实现数据版本化，这个时间戳可以基于业务涵义，如对的某次批