Data Dictionary — Mô hình dữ liệu MPA (Curated Data Model)
Mô hình dữ liệu MPA là trái tim của giải pháp phân tích lợi nhuận đa chiều: một mô hình dạng star schema thống nhất, đóng vai trò “một nguồn sự thật” cho mọi báo cáo lợi nhuận. Xem bức tranh tổng thể tại Phân tích lợi nhuận đa chiều (MPA). Trang này mô tả cấu trúc dữ liệu; xem phương pháp phân bổ (6 mô hình, tiêu thức, khớp sổ) tại Mô hình phân bổ & chia sẻ, và lớp nền dữ liệu được quản trị đỡ bên dưới tại Nền tảng dữ liệu cho MPA.
Star schema: bảng Chiều (Dimension) giữ ngữ cảnh mô tả; bảng Sự kiện (Fact) giữ số đo định lượng và các khoá liên kết tới chiều.
6 chiều quản trị: Thời gian · Khách hàng/Phân khúc · Sản phẩm · Kênh · Đơn vị tổ chức · Tài khoản GL (General Ledger — sổ cái). Mỗi chiều là một cây phân cấp nhiều cấp (roll-up được).
Một nguồn sự thật: mọi số đo lợi nhuận đều dẫn xuất từ Fact lõi, đối chiếu khớp số dư sổ cái.
Tính mở & nhất quán: thêm phân loại mới không phá vỡ cấu trúc; khoá thay thế (surrogate key) cho mọi chiều để ổn định khi mã nghiệp vụ thay đổi (hỗ trợ SCD2 — Slowly Changing Dimension type 2).
Mọi Fact trỏ tới Dimension qua surrogate key (không dùng mã nghiệp vụ trực tiếp).
Chỉ số dẫn xuất (TNT, LNTT, CIR — Cost-to-Income Ratio, NIM — Net Interest Margin…) tính từ FACT_PL + FACT_BALANCE, không lưu trùng — đảm bảo nhất quán.
FACT_ALLOCATION có ràng buộc closure: với mỗi (kỳ, quy tắc), tổng các dòng role=‘Phân bổ’ = dòng role=‘Nguồn’ → mọi đồng đều truy vết được và khớp sổ.
Cây chiều đảm bảo tách bạch (mỗi node con thuộc đúng một node cha) → roll-up và drill-down không trùng/sót.
Cấu trúc trên là khung tham chiếu MPA chuẩn ngành; số lượng cấp trong mỗi cây, danh mục tiêu thức phân bổ và bộ chỉ tiêu P&L được cấu hình theo nhu cầu quản trị của từng ngân hàng mà không thay đổi kiến trúc lõi.
