FDM金融主題層屬於數據倉庫的核心層級，在源數據與數據應用間起着承上啓下的作用，關鍵是，金融主題應該劃分成什麼？每個金融主題的模型建設思路是怎樣的？金融主題的數據模型該怎樣維護？
前言
上一篇文章《淺談銀行數據倉庫-分層架構》，描述銀行數據倉庫（下文簡稱“數倉”）分層架構至少包含ODM貼源層、SDM標準層、FDM主題層和ADM應用層。其中FDM層的核心訴求是把複雜的源數據化繁爲簡，按照業務邏輯劃分出金融主題，把源數據進行拆分與整合到金融主題的模型中。關鍵是，金融主題應該劃分成什麼？每個金融主題的模型建設思路是怎樣的？金融主題的數據模型該怎樣維護？
在解答上述問題之前，首先要了解國外主流的金融主題劃分方案是如何的，如何從國外的主流方案中取經。
國外主流的金融主題劃分方案
Teradata公司的FS-LDM十大金融主題模型
Teradata公司作爲全球最大的專注於大數據分析、數據倉庫和整合營銷管理解決方案的供應商，並提出一種先進的FS-LDM模型（Financial Services Logcial Data Model），把銀行約80%的業務數據囊括在該模型中。
Teradata FS-LDM是一個成熟產品，在一個集成的模型內支持保險、銀行及證券，包含十大主題：當事人、產品、協議、事件、資產、財務、機構、地域、營銷、渠道。具體劃分如下圖所示：
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