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            一号平台下载安装-数据模型:向上接受事务,向下引导数据

            admin 2019-05-10 202人围观 ,发现0个评论

            数据模型在数据办理中居于什么样的方位?笔者认为数据模型在数据办理中处于向上接受事务,向下引导数据的要害方位。

            导读:世界数据办理协会DAMA在DMBO一号平台下载安装-数据模型:向上接受事务,向下引导数据K2中界说了11个数据办理功能范畴,数据建模与规划是其间的一个要害范畴。数据模型作为数据建模与规划的中心产出物,必然与其他各个范畴都有着千丝万缕的联络。我尝试着将这些联系总结整理成这篇文章,与我们一起同享。

            如下图,在DMBOK2中,数据办理包含了11个功能范畴,这11个范畴分别是数据办理、数据架构、数据建模与规划、数据存储与操作、数据安全、数据集成与互操作、文档与内容办理、参阅数据与主数据办理、数据仓库与BI、元数据、数据质量。

            图1DAMA界说的11个数据办理功能范畴

            (DMBOK2, DAMA International)

            各个范畴的界说和效果书中现已介绍得很清楚,所以我在这里就不赘述了。下图是我从数据模型动身,总结出的数据模型与各范畴产出物之间的联系图:

            图2 数据建模与数据办理各范畴的输入输出联系

            各范畴之间的这些输入输出联系让数据办理各个范畴之间构成了一张联系杂乱的网,其间数据模型处于一个要害方位

            我将数据模型与各范畴的联系总结成了以下9点

            1. 数据模型是承载着数据需求的元数据调集

            从必定程度上讲,我个人认为:数据模型是真实立足于企业数据需求创立出来的元数据调集。

            其间包含实体名、特点名等丰厚的技能元数据,还包含事务规矩等事务元数据,主外键等联系是元数据血缘剖析的首要来历之一。一起,数据模型也为元数据办理供给了元数据标准和元数据质量评分的方针参阅。

            2. 数据模型是数据校验的方针之一,是构成数据质量规矩的根底

            数据模型为数据质量办理供给要害元数据与事务规矩输入,以便人们可以针对性地依据企业现状拟定数据质量检核标准与数据质量检核规矩。一起,数据模型自身也需求契合数据质量办理标准,需求经过数据质量办理的检核。

            3. 数据模型是一号平台下载安装-数据模型:向上接受事务,向下引导数据数据集成与互操作的起点

            为了在数据集成时创立一个单一、共同的数据版别,在数据集成时充沛剖析现有数据模型就显得尤为重要。确保数据模型中要害元素的共同是数据集成时需求首要考虑的问题。

            4. 数据模型是数据存储与操作的结构确保

            数据模型精确标准的界说为数据供给了一个标准的结构,这种比较精确化的结构和约束成为数据存储和操作的一层根本结构确保,削减了数据存储和操作时发作数据反常的可能性。

            5. 数据模型是数据安全管控的方针之一

            数据模型是数据安全管控的方针之一,数据模型中女人和狗往往需求依据具体的数据安全需求标示出灵敏字段/表,企业也需求参阅着数据模型来拟定具体的数据安全技能完结需求与事务规矩,判别出那些字段可以被哪些人检查,哪些字段需求脱敏等。

            6. 数据模型经过文档和内容办理完结可复用

            在初始数据建模阶段,有用的文档和内容办理可以为数据建模供给以往数据建模进程的具体参阅。

            在建模完结时,数据建模进程中的各种模型规划文档,可以经过文档和内容办一号平台下载安装-数据模型:向上接受事务,向下引导数据理模块完结合理存储,构成企业数据模型回忆库,供未来其他部分数据建模参阅,或供数据模型保护阶段参阅,完结数据模型的复用。

            7. 数据模型是数据仓库和BI的中心

            数据模型能为数据仓库建造供给全面的事务整理和全体的数据视角,经过数据模型,事务人员、开发人员可以很简单在数据仓库需求、规模以及久远建造规划上达到共同,真实构成事务到数据仓库的映射。

            经过专门为BI数据剖析而规划的维度模型,更好地剖析立足于数据剖析的数据需求。可以说没有数据模型,数据仓库与BI就无从谈起。

            8. 数据模型为参阅数据与主数据办理供给共同性辅导

            参阅数据与主数据办理是经过办理同享数据,去满意安排方针、削减数据冗余危险、确保更高的数据质量、削减数据集成本钱的进程。(DMBOK2,DAMA International)。

            在全面的MDM环境中,逻辑数据模型将在多个渠道中进行物理实例化,逻辑数据模型为主数据办理供给了明晰、共同的数据界说,它辅导MDM解决方案的施行,并供给了数据集成服务的根底。

            9. 数据模型为数据科学与AI供给数据确保

            数据科学与AI离不开数据,而数据模型恰恰便是为数据科学与AI后续算法与剖析进程供给数据的根本确保。

            数据模型的树立可以让各个数据办理范畴有着力点,然后可以为数据科学家们的事务剖析作业供给更精确的数据,让AI算法得出更精确的成果。

            总结

            可以说,数据模型在数据办理中处于向上接受事务,向下引导数据的要害方位。

            它是承载着数据需求的元数据、是数据质量校验的方针、是构成数据质量规矩的根底、是数据集成与互操作的起点、是数据存储和操作的结构确保、是数据安全管控的方针、是数据仓库和BI的中心、是参阅数据与主数据的共同性辅导。做好数据模型的办理,企业数据办理将会事半功倍。

            参阅:[1]DAMA International.DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge (2nd Edition)[M].Technics Publications:BASKING RIDGE, NEW JERSEY,2017:123.

            作者:龚菲,数据范畴作业者

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            题图来自Unsplash,根据CC0协议

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