贷款审批过程的维度建模与现实粮食(S)

Question

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我在为一家贷款公司建模，我在为我们的贷款审批过程建模。我有一些与我们的业务相关的基本维度：

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并对贷款审批和信贷决策过程中的事实表(S)进行建模。一个机会将得到一个或多个“信用审查”，其中有一系列的步骤，他们经过之前，达成“信用决定”。我的本能是在信用审查级别或者信用审查级别(或者每一粒都有一个事实)对事实进行建模。

我和一些分析师一起工作，他们习惯于使用“罐装报告”，这是一个从机会级的源系统中提取出来的扁平表格，并从中找到了“最佳信用评估”，并从中做了大量的报告。

我试图解释我的信贷批准事实和它将如何工作，他们认为这是“过于复杂”，似乎想要一个事实表，与机会一对一，这是一个维度。并且只包含关于“最佳”信用审查的信息。在我看来这很奇怪。我还没有遇到一个与维度处于同一粒度(一对一)的事实表。你听说过这个吗？这感觉就像他们只是在尝试复制他们习惯的东西，一个在机会层面上无维度建模的数据集市表。

我试图解释拥有一个比以前更高粒度的事实表的效用，以便支持关于数据的许多问题，而不是一个问题，但我似乎遇到了一个让这个概念被理解的难题。我不知道谁在这里。

我的问题是:在这种情况下，用核心维度(一对一)来模拟一个具有相同基数的事实，是非常合适的吗？对于这种情况，你有什么建议？

Answer 1

尺寸为1-1与事实并非闻所未闻.这些维度的问题在于它们的大小，它不会因为引入一个更详细的事实表而变得更小。你是否真的需要一个个体机会的维度，这是一个我会思考的问题。

在你的问题中，你根本没有提到措施，它们对于识别事实表来说是相当重要的。例如，我希望“机会”(虽然我习惯于把它称为贷款申请)有申请和批准的金额。在您正在考虑的模型中，您如何计算批准的总额和批准的申请数量/总数？

我觉得奇怪的是，您试图说服潜在用户，他们需要比他们想象的更多的功能；在我的经验中，情况通常相反。你有多少领域经验？如果您确信您想出的用例是真实的，您应该能够找到一个与您意见一致的涉众。如果你不能，你可能应该推迟实现，直到有人需要它。

(除非您的体系结构是这样的，添加一个更详细的事实表(如果不提前完成)将需要不合理的大量努力，例如，您计划直接将ETL源数据发送到多维数据集市，丢弃所有不适合的数据--但这是反对该体系结构的论点，而不是反对“机会”事实表(IMO)。)

在用维度范式(1，2)对流程建模时，通常会提到“累积快照”事实表。