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《高质量数据库建模 1-重大意义》
1、数据模型的概念和意义
DIKW —— 数据(Data) 信息（Information） 知识（Knowledge） 智慧（Wisdom）
如图所示，我理解，通过数据得到信息，通过信息得到知识，通过知识产生智慧。 最终的目的是产生智慧产生决策
2、什么是数据模型？
数据模型是将数据元素以标准化的模式组织起来，用来模拟现实世界的信息框架蓝图
3、数据模型的要求：
1）、直观地模拟世界
2）、容易为人所理解
3）、便于计算机实现
4、低质量数据模型十宗罪
1）、没有准确的捕获到需求
2）、数据模型不完整
3）、各层模型与其扮演角色不匹配
4）、数据结构不合理
5）、抽象化不够，造成模型不灵活
6）、没有或者不遵循命名规范
7）、缺少数据模型的定义和描述
8）、数据模型可读性差
9）、元数据与数据不匹配
10）、数据模型与企业标准不一致
5、低质量数据模型的影响
1）、大量的修改和重做
2）、重复建设
3）、知识丢失
4）、下游开发困难
5）、高成本
6）、数据质量低下
7）、新业务无法展开
6、建设高质量数据模型的意义
1）、系统
a.更方便的系统集成
b.更简化的接口
2）、数据
a.最小化数据冗余
b.相容的数据
3）、商业
a.更多的商业机会
b.更高的效率
c.更少的风险
d.更低的成本
牵一发而动全身——龚自珍
数据仓库是所有数据项目的基石，稍微改一个结构可能就会影响到很多的ETL和报表，所以设计时要考虑周全，调整时要尽量谨慎
秦人不暇自哀而后人哀之，后人哀之而不鉴之，亦使后人复哀后人也——杜牧
上游的数据仓库建模没有建好，别光吐槽骂街，至少要把你现在手里的建模做好，不然你的下游也会吐槽你