上文咱开了个头，给大家分享了一下什么是FSLDM，以及FSLDM是怎么切分主题域的。我们简单回顾一下：
建模的核心是对现实世界的抽象。一个好的模型应该是稳定的，是灵活、可扩展的，是规范的，是中性的、通用的。
这其中最重要的，不是稳定，不是灵活、可扩展，不是规范，而是中性、通用。
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。才可能稳定、灵活、可扩展。LDM位置
上次其实忘记说一个很重要的点：LDM是干啥的。在流程图中，LDM已经搞定到逻辑建模这个位置了：
但是在数据仓库的架构中，它的位置处于中间这个位置：
有同学就好奇了，为啥LDM会在这里呢？为啥LDM不把上面的维度建模也搞定呢？还有上面的Cube也建起来，不是更牛X么？
昨天群里有个同学也问，DWD层宽表的元素构成主要考虑那些因素？是要更多的考虑下一层所需的灵活性，多弄一些字段，还是为了降低存储压力，减少一些字段呢？
这就得回到分层建设的核心目标是什么。你认为是什么？
分层是为了解耦。
解什么的耦？解业务和数据的耦。这也是LDM为什么要通用的原因。LDM通用了，上层的业务随便改，下面的LDM不用改。下面的数据结构变了，LDM也不用大改。
所以回到文章最开始说的，什么是好的模型？为什么要做到灵活性、稳定性、通用性？
因为要解耦。
好，刚才那位同学的问题，你觉得应该怎么回答？
首先第一点：现在存储很便宜，所以不需要节省存储空间。
第二点：单纯的追求灵活性是不够的，极致的灵活，就是所有的数据都存，也就是现在的数据湖的套路。
OK，我个人的理解是这样的：DWD层可以不用考虑节省存储的问题，必须要追求灵活性，但是同样要考虑到通用性、规范性和稳定性。所以，合适的抽象和选择，是更重要的。但是如果是灵活性和存储两个选项，我选灵活性。
因为LDM的任务是解耦，为了节省空间，失去了解耦的灵活性，就舍本逐末了。
不过，尽信书不如无书。我们学习经典，也要跟追时代的步法，否则就变成老古董了。
上图中，业务系统和LDM都必须遵循三范式。但是现在互联网行业由于高并发的场景，业务库设计的时候就已经退化范式了，尤其是一些大数据环境，从工具层面就已经退化了。所以我们得结合实际去看哈。
当事人主题域
上篇文章里，我们看了一下FSLDM的十大主题域，分别是：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。
下面，我们拿其中一个主题域详细说说，看看他们具体是怎么设计的。
先上定义，比较枯燥，嫌费劲可以先略过：
当事人是指任意的个人或团体。比如：客户、潜在客户、各种组织、雇员、银行分行、内部部门等等。是客户概念的外延，能支持不同的关系（父子、雇佣、夫妻等）；可以是一个具备相同目的的个体组合，如协会、社会团体、家庭、亲友团等；可以是一个外部或内部的组织机构。
然后呢？为啥要叫“当事人”？叫“客户”不行么？想解释这个问题，很简单，看你要解决多大的问题。
如果你要说抽象到客户一层，也可以。但是你还得弄一个“员工”。而且出现内部员工也是客户的情况咋办？保险的客户和基金的客户是一样的吗？医院的病人是不是也可以算是客户的？学校的学生呢？
哥们是不是觉得我在抬杠？有哥们会说了，我*，直接抽象成人不就完事了？整那么复杂！
嘿嘿，真的吗？企业是否也可以成为我们的客户？可以吧？那你是不是还要出现一个企业的实体？嗯？搞定企业就行了？我能不能发展政府部门的生意？
你是不是想说加一个字段区分啊？
嘿嘿，光有一个字段区分还不行，因为个人、公司和政府的唯一码不一样，所以可能还得分两张表。而且，他们的层级、关系都不一样，购买的产品和对应的政策也都是两套。你看，晕了吧？
之所以出现这些问题，是因为抽象的还不够高。当然，不是说抽象的越高越好啊，咱还得根据咱的实际业务去走。
比如FSLDM的当事人定义为：“任意个人或者团体”，这从最根本上就解释了：“我们是为谁服务的”这个问题。同理，IBM的BMDW也不是客户，而是关系人。
然后咱再往下梳理：当事人有几种？不同的当事人的属性也不一样，那必须得分开啊。他们之间是否还有层级关系？也要体现出来了。
所以，FSDLM当事人的模型就是就是这么构建的（懒，没用PD，大家凑合看哈，意思到了就行）：
这样的结构可以完美解决上述的各种问题。最上一层，抽象为当事人，往下分为个人和团体机构。
个人和团体各自有自己的细分、关系、属性，各自分的清清楚楚，明明白白的。
个人又会衍生出两种不同的关系，一种是家庭，一种是员工。
机构呢，则细分为内部机构和外部机构，各自又有细分和上下级关系。
个人与个人、个人与家庭、机构与机构、个人与机构，都是可以发生任意关系的，这些关系都会在关系表中。
所以什么是检验模型好坏的标准？是你设计的模型，能够承接当前商业环境下任意的业务关系。
不好的模型是什么样的？这边业务逻辑稍微变一点，数据模型就没法支撑，就得加字段、加表，甚至重构。
到这里就结束了吗？远远没有。
前面说过，FSLDM第一层是10个主题域，第二层是50多个实体，第三层是近3000个实体和一万多个属性，以及300多个逻辑模型。
10个主题域我们说过了。并且选了其中一个，阐述了其中“当事人”领域，学习了他们是怎么抽象一个能够支撑核心业务的核心实体，以组建“当事人”主题域的。再往下一步就得再解剖一个核心实体，看看这个实体具体怎么设计的。
个人实体
很多人具体到建更细的实体的时候，就会有各种问题，这个属性怎么关联？有共性的该咋弄？这个是不是要单独建一个属性/实体等等。
其实这些问题我也不能给你准确的答复，也没有一个绝对标准的回答。在建模这块，基础的共识是：根据建模师的经验和喜好，比较自由的去构建。
这个有点像建筑设计师的感觉。只要结构合理，力量支撑到位，对下层的操作数据友善，对上层的业务拓展开放，就是一个非常好的建模。
在FSLDM的当事人主题-个人域中，是这样构建的（图片不严谨，凑合看哈）：
中间是当事人-个人主题域的层级关系。这里核心实体有3个：当事人、个人、雇员。
为什么语言放在当事人实体上呢？我们思考一下，当事人除了人，其实还有组织机构。组织机构其实也是有语言偏好的。好比我们给各大领事馆打电话，用他们的官方语言是尊重的表现，即便是他们也懂中文。
但是职业历史、个人技能、婚姻状况等就只能放在“个人”实体上了。而下面雇员其实也有自己的属性，这我就没画出来了。
在个人层面，各种属性就不说了，根据业务要求来。请注意右侧，还有一个付款时序和奖励时序。这两个就跟银行的业务关系非常紧密了，而且后续可以做很多的业务洞察。
有人说了，那银行保险之类的公司最重要的不是额度、签约历史、联系方式、身份验证等，这些信息在哪里？
嘿嘿，这些信息是非常重要，但是不单单是只有个人才有哦！机构也是有的。所以这些统统都放在“当事人”那一层，比如这样：
并且，因为额度、身份、签约、联系信息等内容其实都是会变化的，有些信息变化可能还会很频繁，所以建历史表是最合适的了。
那跟其他主题域发生关系咋弄？你得有一个区域，专门放当事人跟其他主题域的关联关系。
那有其他业务怎么办？具体看是什么业务，如果是核心业务，比如协议、产品，用上面的关联关系直接连通到其他主题域。
如果是风险、信用报告、资产和负债等与当事人关系非常紧密的，单独划分一个个的小区域，专门存放这类模型。
所以当事人这个大的主题域下，还会细分以下部分：
个人、机构业务、机构信息、关系、分类、风险、信用报告、资产、负债等等。
每个小块中都是以当事人为核心，各自展开。当然，关注的内容、建立的实体、关系都完全不一样，相互独立，却有互相关联、支撑。这有点MECE的那个意思。
顺序
这一个主题域我们说完了，这还有9个呢。怎么搞？按什么顺序建呢？有些同学喜欢按照重要程度去建设，前面不是已经整理出来了么？跟其他主题域关系最紧密的就是啊。那就是当事人、协议和组织了。
这个逻辑很有道理，但是你贸然决策，就肯定会踩坑。因为有些领域是非常个性化的，非常耗费时间，有些领域还没啥产出。
而且，你评判主题域是否重要的指标是什么？跟其他领域的关系密切程度吗？那个的确能代表重要程度，但是这同样也代表了复杂程度啊。
我的经验是重要性+价值度，评价出优先级别。这样的好处是边建设，边有业务产出。
不过FSLDM的建设逻辑既不是按上面说的那种重要程度排序，也不是按重要+价值综合评定，而是按这个逻辑：
这也是分轻重的，但是有没有发现规律？那就是除了重要、价值两个维度之外，还有一个“数据”的维度。
为啥要加这个维度？因为没参考数据，建模的工作就是空对空啊，全凭想象。而且，建模之后有一个非常关键的动作，就是模型的验证。没数据，也没办法验证你这个模型的好坏。
所以，加入数据因素，综合评判，更适合建模工作的推进。
你是不是好奇FSLDM的建模工作推进流程？这个当然不能少了！
简单来说，项目得分准备、研讨、分析源系统、业务定义、客户化和模型验证6个环节。
不过这个参考意义不大，因为他们已经有标准模型了，相当于是改装车的工作流程，而不是造车的流程。
其中比较有意思的环节是研讨环节。这个环节相当于是在拉平认知。后面的事情就好办了。
为什么说参考意义不大呢？因为现在，已经没有哪个公司愿意这么做了。主要的原因一言难尽呐！如果你感兴趣，就继续点“在看”，我看有没有足够的动力，推动我去吐槽一下现在行业数据仓库工作状态和未来发展方向。
结语
建模是一件非常考验数据建模工程师功底、专业性极强的工作。模型架构的合理不合理，完全取决于你对于业务的理解、对于方法的熟练掌控能力，以及对于数据的结构性架构的能力。
提升能力的方法，最好的办法就是阅读经典，理解、掌握其内在逻辑，不断的思考、总结、提炼，然后在实践中磨炼。祝好！
感谢阅读，本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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