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DAMA数据治理学习笔记-数据建模和设计

数据建模和设计

定义

数据建模是发现、分析和确定数据希求的过程，用一种称为数据模型的精确形式标识和传递这些数据需求。这个过程是循环迭代的，可能包括概念、逻辑、物理模型

业务驱动因素

  • 提供有关数据的通用词汇表
  • 获取、记录组织内数据和系统的详细信息
  • 在项目中作为主要的交流沟通工具
  • 提供了应用定制、整合，甚至替换的起点

建模方法

  • 关系建模
  • 多维模型
  • 面向对象模型
  • 基于事实建模
  • 基于时间建模
  • 菲关系型建模: 文档数据库、健值数据库、列数据库、图数据库

数据模型组件

  • 实体
  • 关系
  • 属性
  • 域

范式设计层次

模型的规范化通常要求达到第三范式，BCNF/第四范式/第五范式在实践中几乎不用，不列出

  • 第一范式: 每个实体都有一个有效的主键,每个属性都依赖于主键
  • 第二范式： 每个实体都有最小的主键，每个属性都依赖于完整的主键
  • 第三范式： 每个实体都没有隐藏的主键，属性都不依赖于健值意外的任何属性(仅依赖完整主键)

逆规范化原因

  • 提前组合来自多个其他表的数据
  • 创建更小的、预先处理的数据副本，减少昂贵的运行时计算或大型表扫描
  • 预算计算和存储昂贵的数据计算结果，以避免运行时系统资源竞争

数据建模活动

规划数据建模

建立数据模型

概念数据模型建模
  1. 选择模型类型
  2. 选择标识方法
  3. 完成初始化概念模型
  4. 收集组织中最高级的概念
  5. 手机这些与概念有关的活动
  6. 合并企业术语
  7. 获得签署
逻辑数据模型建模：
  1. 分析信息需求
  2. 分析现有文档
  3. 添加关联实体
  4. 添加属性
  5. 指定域
  6. 指定键
物理数据模型建模：
  1. 解决逻辑抽象
  2. 添加属性细节
  3. 添加参考数据对象
  4. 指定代理键
  5. 逆规范化
  6. 建立索引
  7. 分区
  8. 创建视图

审核数据模型

维护数据模型

度量指标

  1. 模型多大程度上反映了业务需求？ 15
  2. 模型的完整性如何？（需求完整性，元数据完整性） 15
  3. 模型与模式的匹配度是多少？ 10
  4. 模型的结构如何？ 15
  5. 模型的通用性如何？10
  6. 模型遵循命名标准的情况如何？ 5
  7. 模型的可读性如何？ 5
  8. 模型的定义如何？ 10
  9. 模型与企业数据架构的一致性如何？ 5
  10. 与元数据的匹配程度如何？ 10

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