FDM金融主题层属于数据仓库的核心层级，在源数据与数据应用间起着承上启下的作用，关键是，金融主题应该划分成什么？每个金融主题的模型建设思路是怎样的？金融主题的数据模型该怎样维护？
前言
上一篇文章《浅谈银行数据仓库-分层架构》，描述银行数据仓库（下文简称“数仓”）分层架构至少包含ODM贴源层、SDM标准层、FDM主题层和ADM应用层。其中FDM层的核心诉求是把复杂的源数据化繁为简，按照业务逻辑划分出金融主题，把源数据进行拆分与整合到金融主题的模型中。关键是，金融主题应该划分成什么？每个金融主题的模型建设思路是怎样的？金融主题的数据模型该怎样维护？
在解答上述问题之前，首先要了解国外主流的金融主题划分方案是如何的，如何从国外的主流方案中取经。
国外主流的金融主题划分方案
Teradata公司的FS-LDM十大金融主题模型
Teradata公司作为全球最大的专注于大数据分析、数据仓库和整合营销管理解决方案的供应商，并提出一种先进的FS-LDM模型（Financial Services Logcial Data Model），把银行约80%的业务数据囊括在该模型中。
Teradata FS-LDM是一个成熟产品，在一个集成的模型内支持保险、银行及证券，包含十大主题：当事人、产品、协议、事件、资产、财务、机构、地域、营销、渠道。具体划分如下图所示：
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