介绍 我的职业生涯始于数据分析分析师,之前没有数据建模经验。我只是使用转换后的数据和一些参考表构建了报告和仪表板。我不知道维度数据建模的使用,也不明白为什么其他开发人员使用事实表。 有一天,我正在研究一个具有更复杂数据模型的项目。我看到开发人员使用了星型模式模型,并在模型中添加了日历日期表。我很好奇他们为什么这样做,所以我做了一些研究以了解更多信息。我了解到日历日期表用于跟踪数据中事件的日期和时间。这些信息对于我们正在构建的许多报告和仪表板都很重要。 星型模式数据建模 我对日历日期表和星型模式数据建模很感兴趣。我意识到,通过使用星型模式数据模型,我的报告和仪表板开发可以更加高效。我还意识到,关于数据建模,我还有很多东西需要学习,尤其是星型模式数据建模中日历日期表的重要性。 星型模式数据建模是一种用于存储和分析大量数据的数据建模。它是数据仓库和数据集市的流行数据建模技术。在星型模式数据模型中,有一个中央事实表来存储感兴趣的度量。事实表连接到多个存储度量属性的维度表。这使得查询数据和对度量进行分析变得容易。在报表/仪表板应用程序中,维度表中的属性/字段用于对事实表中的度量进行切片和切块。
在接下来的几年里,我学习了有关星型模式数据建模的一切知识。我慢慢但确实开始了解星型模式数据建模的力量。我学习了如何创建事实表、维度表和桥接表。我还学习了如何使用这些表格来构建复杂的报告和仪表板。 企业数据中心的数据建模 有一天,我有机会参与一个企业云数据仓库项目。这是一个很大的项目,我参与了这个过程的每一步。我与业务用户、业务分析师、数据建模人员和数据工程师合作,为数据仓库开发、构建和实现基于领域的维度数据建模。我学到了很多关于端到端数据仓库流程的知识,并对维度数据建模有了深入的了解。 数据模型开发涉及三个不同的阶段:
良好的数据建模实践的重要性 除了我学到的技术技能之外,我还了解到良好的数据建模实践的重要性。对于任何想要充分利用数据的企业来说,良好的数据模型设计都是至关重要的。精心设计的数据模型可以帮助:
根据我的经验,一个好的数据模型的标准是:
除了这些标准之外,一个好的数据模型还应该是:
通过遵循这些标准,可以设计一个良好的数据模型,帮助企业实现其数据目标。 我还了解了业务团队和开发团队之间的协作对于构建良好的数据模型的重要性。业务团队需要让数据建模者清楚地了解业务需求。开发团队需要为数据建模者提供实现数据模型的技术专业知识。通过合作,业务和开发团队可以创建一个既适合目的又在技术上可行的数据模型。 同样重要的是要记住,数据模型模板需要调整或定制,因为每个组织都是独一无二的。数据模型模板应作为起点。 小结 我希望这篇文章能够启发您更多地了解数据建模。这是一个复杂而抽象的概念,但它也非常有价值。如果您愿意投入时间和精力,您可以学习构建数据模型,以帮助您的组织做出更好的决策。 以下是一些帮助您学习数据建模的提示:
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