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(上)原理都懂,就是不会建模?来,顶尖数据模型走一波
2021-03-12 20:00:00

前言

兄弟们太猛了!我就要30个“在看”,结果半个小时就点满30个了,到今天,已经快130个了,多出来的是要干啥?吓的我肝儿直颤。。。

那我就写着,您老凑合看?

上次说到一家英国保险公司Direct Line委托IBM做客户中心的项目。结果IBM不知道派过去的人有问题,还是别的原因,给整劈叉了。项目原定要用Teradata的FSLDM模型,结果IBM就是不用,反而自己又整了一套,最后整的是一塌糊涂。

甲方甚至给出了这样的评价:

“以一种毫无章法、毫无根据的方式来复制和粘贴,以扩展该模型,结果破坏了设计集成层,使得EDW难以填充、维护和理解”。

最后的结果呢,IBM移交所有代码,赔了3个多亿。你可能会幸灾乐祸,IBM这么牛的公司,怎么也不会建模啊?

建模

其实数仓建模的方法论,Inmon和Kimball两位老爷子早就已经说完了。后面的各大公司基于两位老爷子的理论,做了大量的实践。

这两位老爷子的理论研究已经非常透彻了,透彻到什么程度?就是他们写的书,到现在依然能拿过来当做教材。什么数据湖、数据中台,其实底层建模理论还是原来的那些。

那么问题来了,到底啥是建模?

其实讲穿了,建模就是对现实世界的抽象

现实世界只有一个,那理论基础也是同源的,具体的应用场景也能找到共同性,那就必然能对某个场景抽象出一个合理的模型套路对吧?

是的。IBM、Teradata等IT巨头早已经把这些模型按照自己的方式抽象好了。

在银行这个行当,IBM有BDWM,银行数据仓库模型,Banking Data Warehouse Model。

Teradata这边的呢,就是FSLDM了。FSLDM全称是金融服务逻辑数据模型,Financial Services Logical Data Model。

除此之外,IBM还针对保险行业细分出IAA和IIW、Sybase也有IWS,这些都是行业经典的数据仓库业务模型。

把模型固化下来之后有啥好处呢?咱回到我经常给大家看的这张图:

业务建模部分的主要任务是把业务流程梳理清楚,这时候会产出各种流程图,方便我们了解业务,最关键的是识别我们要抽象的业务实体。

领域建模这边,就是围绕上面的核心实体,进行主题区域划分。主题区域划分的核心目的是对建设内容进行合理的切分。既要让主题相对独立,又不能建的太多,闹哄哄的没法弄。

逻辑建模这里,就得承上启下,逐步细化了一方面要看底层数据,另一方面要看业务需求。这时候就要把所有的实体和量化内容梳理出来,数据如何从底层一直流到应用层,都得想清楚,设计好。

物理建模阶段,基本上就是机械的工程建设操作了,建表、设计有向无环图,做任务调度。

看完上面的流程,你会发现,FSLDM把前面两个步骤的工作全做完了,第三个步骤的绝大多数工作也都做好了 。

在FSLDM里,整个模型分为三层:主题、概念、细节。一共10个主题域、小3千个实体和1万多个属性。根据第三层细节中已经梳理出来的内容,构建了343个逻辑视图。

这是什么概念?拿着这一堆的模型文件,只需要按照客户的个性化情况稍微处理一下,就能直接推到物理建模的阶段。

这简直是数仓领域的方便面啊,打开盖子,放入适量调料包,喜欢就加根肠,敲个鸡蛋,不喜欢就算。然后加开水泡一下,就好了!

在这里顺便吐槽一下绝大多数互联网公司,几乎没有建模,也没有文档,上去就是干,最后就是一堆的宽表。唉!废了!

主题领域

FSLDM长啥样呢?我带你走一圈哈。
建模的第一步是啥?捋业务,对吧?那银行保险业的业务是啥?选一个最简单的业务“买保险”场景来捋一捋:
买保险需要有几个参与方?投保人、买保险的小哥,还有保险公司。
交易涉及的内容呢?钱,保险产品,有时候还有活动,交易完了还得签个合同。
合同签完了,保险其实才刚刚开始,所以后面会有续保、理赔等一列操作。
OK,我们简单梳理之后,能提取出什么实体?交易双方得出来吧?交易内容得分别列出来吧?交易的核心内容得有吧?
交易相关实体包括:交易双方(投保人、受益人、保险公司、保险代理人);交易内容(保险产品、营销活动、保单);其他交易信息(交易渠道、钱)。
后续的续保、理赔也同理。
这是从买保险的视角看,但是运营一个公司可不止这么简单。
管理保险小哥,得要有绩效管理吧?不能光靠保险小哥啊,还得建立销售渠道。产品不能太单一了,得丰富起来吧?保险是一个强管控的行业,合规得做吧?财务得弄好吧?这里面的业务太复杂了!咋就能整理好?没法弄了!
虽然我参与过某保险的数据治理项目经验,但我也没能力在这里就把整个业务理清楚。太难了!
啥?你让我划分主题域?这个倒还行。前面不是说了么?建模就是对现实世界的抽象么。我们真实反应就好了。
有交易,有理赔,有续保,那就一个交易域,一个理赔域。续保算交易,划到交易就好了。客户域是少不了的,再来一个卖方吧,就是保险公司。产品域得有,保单这边也得有一个。差不多了,保险监管比较重要,再弄一个监管域。嗯,这样就差不多了。
看上去好像很有道理,对不对我们先放一边,咱来看看Teradata是怎么弄的。
Teradata经过对所有核心业务的梳理,在FSLDM里,把最最核心的内容提炼成十大主题域,即:当事人、资产、财务、区域、营销活动、协议、事件、内部组织、产品和渠道。
啥玩意?怎么跟我们想的完全不一样啊?当事人是什么鬼?取个新名字就显得更高大上一些?活动、组织、产品、协议、渠道、区域,我都能理解。
但是为啥要有事件?为啥把资产单独弄出来?财务和区域为啥还要单独有一个域?
没法理解啊!别急,咱把问题先放一边,继续往下看。
从上图我们可以看出各主题域的重要程度。很简单么,跟外面连接最多的,就是核心主题域了。最重要的就是当事人、协议和组织了。
这个很容易理解,刚才买保险的场景大致能对上,就是你买我卖,然后签个合同呗。其他主题域为啥这么分呢?
我们把Teradata和IBM的两个模型的主题域划分对比一下:
你看,是不是区别很大?前面5、6个主题域基本都能对上,后面的主题域划分逻辑就不一样了。
从这个主题域的切分上,我们就能看出来两个模型的侧重了。FSLDM更倾向于穿透到业务,BDWM就更侧重于通用性,所以会有分类、资源项目、条件等看上去含糊不清的主题域。
好,我们现在回想一下之前的一些问题。为什么FSLDM跟我们想的不一样?建模不是要真实反映现实世界么?
是,也不是。
我们怎么评价一个好的模型?
一个好的逻辑数据模型,应该是稳定的,这个没争议吧?
应该是灵活、可扩展的,这个也非常肯定对不对?
应该是规范的,这个是原则性问题。
应该是中性的、通用的。这个怎么理解?
其实很好理解。如果我们在建模的时候,只是顾着当前的业务模式,那最终的结果就是业务不断的变化,数据模型就跟着不断的调整,就像那个追着喂饭的家长,累死累活也喂不进去几口饭。
所以我们建的模型应该把抽象出来的对象尽可能的打散、重组,然后抽象、再重组,直到能够非常通用才可以。
因为只有这样,我们建设的模型,才能为同类型的新业务服务,甚至外延到其他BU。而脱离中性、通用的模型,是不可能稳定的。
简单来说,你不能说今天建一个卖保险的模型。明天你们公司要卖基金了,就支持不了啦,得再建一个。你要说流程不一样,咱可以理解,但是至少交易这个领域应该是可以共用的吧?
举个不是特别恰当的例子:链家当年建的楼盘字典,可不仅仅是给链家用。贝壳就是依托楼盘字典为核心建立ACN的,所有卖房的同行都能用。你以为这就完了么?并不是,租房的也能用,自如用的也是链家的楼盘字典。这就是中性、通用的典型代表。
所以理解了这一点,你再去看看数据中台,是不是也是这个逻辑?一样的!同学!
有一次我蹭了一堂阿里CIO学院的内部分享会,有个同学就提问题了,数据中台的这个One Model怎么这么神奇,能支持上面那么多BU的各种应用,而且业务发展这么快,你们还不需要大改?

那位目测是阿里P9+主持人的回答就是建模,建一个优秀的模型。

所以你看,建模这功夫有多深,从主题域就已经开始体现了。而FSLDM做的就非常高明。

结语

这就结束了?当然没有!这才刚分领域呢!下面还有单个主题域怎么设计、单个实体又怎么设计,不同层级的实体之间咋处理?两个领域之间怎么联系等等,一系列的问题。这已经3300字了,今天先这样。

还是老规矩,点一下“在看”,点的越多,我讲的就越详细。给我点动力,好继续码字呀

次分享的内容就结束了。本公众号目前保持日更3000字,为你提供优秀的数据领域的分享。本篇如果有帮助的话,还请点赞、在看分享一波!

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