前言:逻辑数据模型LDM是一种图形化的展现方式，一般采用面向对象的
设计方法，有效组织来源多样的各种业务数据，使用统一的逻辑语言描述业务。借助相对抽象、逻辑统一且结构稳健的结构，实现数据仓库系统所要求的数据存储目标，支持大量的分析应用，是实现业务智能的重要基础，同时也是数据管理分析的工具和交流的有效手段。
需要强调的是，数据仓库逻辑数据模型特指数据仓库系统的核心基础模型，在搭建企业级数据仓库系统时，需要充分了解和分析种前台业务处理系统和应用，在此基础上进行有效的重组和整合，为各种分析应用(如客户关系管理、风险管理等)提供单一的、整合的数据基础，保证全行不同业务部门从不同的视角都可以使用统一的数据实现各自的分析需求。——担负这种数据重组和整合任务的数据模型称为数据仓库系统的“基础逻辑数据模型”。
基础逻辑数据模型建设好之后，银行可根据不同的分析应用需要(如客户关系管理、绩效考核、风险管理等)，根据应用产品和功能设计不同的分析应用模型，包含具体的、特定的分析逻辑，往往这种模型中都含有较多加工处理的成分。——这种为实现特定用途而设计的数据模型称为数据仓库系统的“应用数据模型”。
因此，不夸张地说核心基础数据模型建设的成败性会影响到整个数据仓库系统的建设乃至后续各种分析应用，应引起银行科技建设和业务分析人员的高度重视。
本文尝试从银行建设基础逻辑数据模型的角度出发，分析、探讨建设过程中应该考虑的主要因素、建设的方法以及注意的问题。