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数据治理 模型,数据治理领域主要有数据模型有哪些

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《数据治理领域中的主要数据模型解析》

一、概念数据模型(CDM)

概念数据模型是一种高级别的、独立于数据库管理系统的数据模型,它主要关注业务概念和实体之间的关系,以一种抽象的方式来描述数据需求。

(一)特点

数据治理 模型,数据治理领域主要有数据模型有哪些

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1、业务导向

- 概念数据模型从业务视角出发,它旨在理解业务流程中涉及的各种实体,例如在一个电商业务中,会有顾客、商品、订单等实体,这些实体反映了业务运营中的关键元素,有助于业务人员和技术人员在同一个层面上进行沟通。

- 它忽略了具体的技术实现细节,如数据存储方式、数据库类型等,使得业务人员能够轻松地参与到数据治理的前期规划中。

2、灵活性

- CDM可以随着业务的发展而灵活调整,当电商业务拓展到跨境业务时,可能会引入新的实体如海关关税、国际物流等,概念数据模型可以方便地添加这些新的元素并重新定义它们与原有实体的关系。

(二)在数据治理中的作用

1、需求梳理

- 在数据治理项目的初期,概念数据模型有助于梳理业务需求,通过与业务部门的深入沟通,将业务流程和规则转化为概念数据模型中的实体和关系,为后续的数据仓库建设、数据集成等工作奠定基础。

2、战略规划

- 从企业数据战略的角度看,概念数据模型可以作为一种长期规划的工具,它能够描绘出企业数据的整体蓝图,确定不同业务领域数据之间的联系,为企业数据资产的整合和共享提供方向。

二、逻辑数据模型(LDM)

逻辑数据模型是对概念数据模型的进一步细化,它在概念数据模型的基础上增加了更多的细节,但仍然独立于具体的数据库管理系统。

(一)特点

1、规范化

- 逻辑数据模型遵循数据规范化的原则,例如采用范式理论来设计实体和关系,在一个企业资源管理系统中,对于员工实体,可能会将员工的基本信息(如姓名、性别、出生日期等)与员工的岗位信息(岗位名称、部门等)进行合理的分离,以减少数据冗余并提高数据的一致性。

2、详细的关系定义

- 相比于概念数据模型,逻辑数据模型更加精确地定义了实体之间的关系,除了确定实体之间的关联关系(如一对一、一对多、多对多)之外,还会详细说明关系的基数、参与度等属性,例如在图书馆管理系统中,一本书籍与借阅者之间是多对多的关系,逻辑数据模型会明确这种关系的具体约束条件,如一本书可以被多个借阅者借阅,一个借阅者可以借阅多本书。

(二)在数据治理中的作用

1、数据整合

- 在企业进行数据整合的过程中,逻辑数据模型是关键的依据,它能够帮助识别不同数据源中相同或相似的数据实体,并确定如何将这些数据整合到一个统一的数据结构中,在合并两个不同的客户关系管理系统时,通过逻辑数据模型可以准确地找到两个系统中客户实体的对应关系,从而实现数据的有效整合。

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2、数据质量提升

- 逻辑数据模型的规范化设计有助于提高数据质量,通过减少数据冗余和不一致性,可以降低数据错误的发生率,由于员工信息的合理规范化,在更新员工岗位信息时不会因为数据结构混乱而导致员工基本信息的错误更新。

三、物理数据模型(PDM)

物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上,针对特定的数据库管理系统(如Oracle、MySQL等)而设计的数据模型。

(一)特点

1、数据库特定

- 物理数据模型充分考虑了数据库管理系统的特性,不同的数据库管理系统有不同的数据类型、存储结构和索引机制等,在Oracle数据库中,有自己独特的分区表、索引组织表等存储结构,物理数据模型会根据这些特性来设计数据的存储方式。

2、性能优化

- 物理数据模型注重性能优化,它会考虑如何合理地分配存储空间、创建索引以提高数据查询和更新的效率,在一个大型的金融交易系统中,为了快速查询客户的交易记录,物理数据模型可能会在交易日期等经常用于查询的字段上创建索引。

(二)在数据治理中的作用

1、数据库实现

- 物理数据模型是数据库设计和实现的直接依据,数据库管理员根据物理数据模型在特定的数据库管理系统中创建数据库表、视图、索引等数据库对象,在构建一个企业级的数据仓库时,根据物理数据模型在SQL Server数据库中创建事实表和维度表等结构。

2、系统运维

- 在系统运维阶段,物理数据模型有助于优化数据库性能,通过对物理数据模型的分析,可以发现数据库中存在的性能瓶颈,如某个表的索引不合理导致查询速度慢,然后根据分析结果对数据库进行调整,如重新创建索引或者调整表的存储结构等。

四、维度数据模型

维度数据模型主要用于数据仓库和商业智能领域,它以一种特定的方式组织数据,便于数据分析和决策支持。

(一)特点

1、星型和雪花型结构

- 维度数据模型常见的结构有星型模式和雪花型模式,在星型模式中,有一个中心的事实表,周围连接着多个维度表,例如在销售数据仓库中,销售事实表包含销售额、销售量等度量值,周围连接着客户维度表、产品维度表、时间维度表等,雪花型模式则是对星型模式的进一步细化,将维度表中的某些属性进一步分解为子维度表。

2、面向分析

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- 维度数据模型是为了满足数据分析的需求而设计的,它能够快速地回答一些常见的业务问题,如某个时间段内某个地区的某种产品的销售情况,这种模型将数据按照分析的维度进行组织,使得数据查询和分析更加高效。

(二)在数据治理中的作用

1、支持商业智能

- 在企业的数据治理过程中,维度数据模型为商业智能提供了有力的支持,它使得企业能够方便地构建报表、进行数据挖掘和分析,市场部门可以通过基于维度数据模型构建的报表,分析不同产品在不同地区、不同时间段的市场份额变化情况,从而制定相应的营销策略。

2、数据一致性保障

- 由于维度数据模型在数据仓库中有明确的结构和定义,它有助于保障数据的一致性,在从多个数据源抽取数据到数据仓库时,按照维度数据模型的要求进行数据转换和加载,可以确保数据在不同维度上的一致性,在时间维度上,确保所有的销售数据都按照统一的日期格式和时间粒度进行存储。

五、面向对象数据模型(OODM)

面向对象数据模型是基于面向对象编程思想的数据模型,它将数据和操作封装在一起。

(一)特点

1、类和对象

- 在面向对象数据模型中,数据以类和对象的形式存在,类定义了对象的结构和行为,对象是类的实例,例如在一个图形绘制系统中,有形状类,它可以定义圆形、矩形等具体形状对象的属性(如颜色、大小等)和方法(如绘制、移动等)。

2、继承和多态

- 面向对象数据模型支持继承和多态性,继承使得子类可以继承父类的属性和方法,多态则允许不同的对象对相同的消息做出不同的响应,在一个企业的员工管理系统中,不同类型的员工(如全职员工、兼职员工)可以继承员工类的基本属性,同时又可以有自己独特的属性和方法。

(二)在数据治理中的作用

1、复杂系统建模

- 在一些复杂的企业系统中,面向对象数据模型能够很好地进行系统建模,例如在一个大型的制造企业中,产品的生产流程涉及多个环节、多种设备和人员的交互,面向对象数据模型可以将这些复杂的元素抽象为类和对象,清晰地描述它们之间的关系和交互过程。

2、代码与数据的协同

- 由于面向对象数据模型与面向对象编程的紧密联系,它有助于实现代码与数据的协同,在软件开发过程中,数据模型中的类和对象可以直接映射到程序中的类和对象,减少了数据与代码之间的转换成本,提高了系统的开发效率和可维护性。

数据治理领域中的这些数据模型在不同的阶段和应用场景中发挥着各自重要的作用,它们相互补充,共同为企业的数据管理、分析和利用提供了坚实的基础。

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