介紹

我的職業生涯始于數據分析分析師，之前沒有數據建模經驗。我只是使用轉換后的數據和一些參考表構建了報告和儀表板。我不知道維度數據建模的使用，也不明白為什么其他開發人員使用事實表。

有一天，我正在研究一個具有更復雜數據模型的項目。我看到開發人員使用了星型模式模型，并在模型中添加了日歷日期表。我很好奇他們為什么這樣做，所以我做了一些研究以了解更多信息。我了解到日歷日期表用于跟蹤數據中事件的日期和時間。這些信息對于我們正在構建的許多報告和儀表板都很重要。

星型模式數據建模

我對日歷日期表和星型模式數據建模很感興趣。我意識到，通過使用星型模式數據模型，我的報告和儀表板開發可以更加高效。我還意識到，關于數據建模，我還有很多東西需要學習，尤其是星型模式數據建模中日歷日期表的重要性。

星型模式數據建模是一種用于存儲和分析大量數據的數據建模。它是數據倉庫和數據集市的流行數據建模技術。在星型模式數據模型中，有一個中央事實表來存儲感興趣的度量。事實表連接到多個存儲度量屬性的維度表。這使得查詢數據和對度量進行分析變得容易。在報表/儀表板應用程序中，維度表中的屬性/字段用于對事實表中的度量進行切片和切塊。

• 事實表：事實表是星型模式數據模型中的一個表，用于存儲感興趣的度量。這些度量是我們有興趣分析的定量數據。例如，在銷售數據倉庫中，事實表可能存儲銷售額、銷售數量和銷售價格的度量。
• 維度表：維度表是星型模式數據模型中存儲度量屬性的表。屬性是我們用來理解度量的描述性數據。例如，在銷售數據倉庫中，維度表可能存儲客戶、產品和時間的屬性。

在接下來的幾年里，我學習了有關星型模式數據建模的一切知識。我慢慢但確實開始了解星型模式數據建模的力量。我學習了如何創建事實表、維度表和橋接表。我還學習了如何使用這些表格來構建復雜的報告和儀表板。

企業數據中心的數據建模

有一天，我有機會參與一個企業云數據倉庫項目。這是一個很大的項目，我參與了這個過程的每一步。我與業務用戶、業務分析師、數據建模人員和數據工程師合作，為數據倉庫開發、構建和實現基于領域的維度數據建模。我學到了很多關于端到端數據倉庫流程的知識，并對維度數據建模有了深入的了解。

數據模型開發涉及三個不同的階段：

• 概念數據模型：概念數據模型是數據庫將存儲的數據的高級表示。它沒有指定有關如何存儲數據的任何技術細節。概念數據模型通常由業務分析師與數據建模者協作創建。
• 邏輯數據模型：邏輯數據模型是數據庫將存儲的數據的更詳細表示。它指定表、列以及表之間的關系。邏輯數據模型通常由數據建模者創建。
• 物理數據模型：物理數據模型是邏輯數據模型在特定數據庫管理系統（DBMS）中的實現。它指定數據的物理存儲，例如表大小、列長度和索引。物理數據模型通常由數據庫管理員創建。

良好的數據建模實踐的重要性

除了我學到的技術技能之外，我還了解到良好的數據建模實踐的重要性。對于任何想要充分利用數據的企業來說，良好的數據模型設計都是至關重要的。精心設計的數據模型可以幫助：

• 提高數據質量和準確性
• 使數據更易于訪問和使用
• 實現更快、更高效的數據分析
• 支持更好的決策

根據我的經驗，一個好的數據模型的標準是：

• 適合目的：數據模型的設計應滿足業務的特定需求。這意味著它應該能夠支持業務當前和未來的數據需求。
• 有意義：數據模型應該邏輯且直觀地組織。這使得用戶更容易理解和使用數據。
• 可讀：數據模型應使用清晰一致的命名約定。這使得用戶更容易查找和理解數據。
• 一致：數據模型的所有組件應該一致。這意味著引用相同事物的列應該使用相同的名稱來命名，無論它們位于哪個表中。
• 正確記錄：數據模型應正確記錄。這包括記錄數據模型的源到目標映射、邏輯和用途。

除了這些標準之外，一個好的數據模型還應該是：

• 可進化：數據模型應該能夠適應業務及其數據需求的變化。
• 可擴展：數據模型應該能夠處理大量數據。
• 安全：應保護數據模型免受未經授權的訪問和操縱。

通過遵循這些標準，可以設計一個良好的數據模型，幫助企業實現其數據目標。

我還了解了業務團隊和開發團隊之間的協作對于構建良好的數據模型的重要性。業務團隊需要讓數據建模者清楚地了解業務需求。開發團隊需要為數據建模者提供實現數據模型的技術專業知識。通過合作，業務和開發團隊可以創建一個既適合目的又在技術上可行的數據模型。

同樣重要的是要記住，數據模型模板需要調整或定制，因為每個組織都是獨一無二的。數據模型模板應作為起點。

小結

我希望這篇文章能夠啟發您更多地了解數據建模。這是一個復雜而抽象的概念，但它也非常有價值。如果您愿意投入時間和精力，您可以學習構建數據模型，以幫助您的組織做出更好的決策。

以下是一些幫助您學習數據建模的提示：

• 不要害怕尋求幫助。如果您遇到困難，請不要害怕向更有經驗的數據建模者尋求幫助。還有許多在線論壇和社區，您可以在其中提出問題并從其他數據建模人員那里獲得幫助。
• 從基礎開始。有許多資源可以教您數據建模的基礎知識。一旦很好地理解了基礎知識，就可以開始學習更高級的概念。
• 獲得實踐經驗。學習數據建模的最好方法就是親身實踐。找到一個可以將技能應用于現實世界數據的項目。這將幫助鞏固對概念的理解并學習如何在實踐中應用它們。
• 加入數據建模社區。有許多在線和離線社區，可以在其中與其他數據建模者聯系并互相學習。這是獲得幫助、分享想法和了解數據建模最新趨勢的好方法。