数据建模可能是影响金融服务和分析工具性能的最重要的单个因素。
拥有良好的数据模型可以解决许多基本的业务问题，例如：
查询响应：使用正确的数据模型，即使多个业务域相互关联，查询响应也会变得更快。
更好的分析：开发和部署灵活的分析工具变得容易。这在市场可见性，客户洞察力等方面具有持久的优势。
维护成本低：降低了数据复杂性，从而降低了与维护相关的成本。
数据准确性：公司维护的数据变得准确，并且消除了与冗余有关的问题。
合规性：灵活的数据模型可以轻松地使系统适应不断变化的法规要求。
一个重要的考虑因素是企业应该根据其功能开发特定的数据模型还是针对通用数据模型。虽然直接的答案在于业务需求，但经验表明，大多数金融公司很快就超出了其最初的目标，并涵盖了一系列产品。
因此，应广泛使用能够处理帐户，贷款，协议和产品等的通用数据模型，以取代在金融服务中广泛使用的“参与方和角色”数据模型。使用通用模型的一个缺点这是因为很难在角色和实体上执行业务规则，如果不仔细使用，可能会导致数据管理不一致。
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