数据模型基础及建模方法详解

数据模型是描述事物符号记录的工具，通过抽象实体及其关系来表示现实世界中事务的相互关系。数据模型包括数据结构、数据操作和完整性约束三要素，用于确保数据的正确性和有效性。常见的数据模型有实体-联系（E-R）模型，用于在计算机上实现和理解现实世界的数据结构。

逻辑数据模型以图形化形式定义业务规则，组织数据关系，以达到数据设计目标。其符号体系设计内容反映具体业务需求和设计目标。

数据模型是对现实世界的抽象，特指数据库中数据的逻辑结构描述。在数据库技术中，数据模型用于描述信息世界到机器世界的映射，包括实体类型和它们之间的联系。常见的逻辑数据模型包括层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型和对象关系模型。

建立一个统一的、共享的基础数据平台，为各个业务部门的不同业务需求提供一致的、规范的数据；数据的组织围绕银行主要的主题领域进行，如客户、产品、账户和渠道等；一个可扩展的、动态的模型能够经得住时间的考验，当业务改变时（如改变组织结构和产品交易），能够将对数据模型的影响减至最小甚至完全不受影响； DW的数据模型应该是中性的，能够满足各种不同的分析逻辑的要求而设计的，因此它不同于通常所看到的为了支持某个特定的、预先定义的处理过程而设计的模型；数据模型涉及范围广阔，是多功能的和集成的；统一与共享，在于设计的整合。可扩展、动态—范式化/抽象化

物理数据模型反映了数据在存储介质上的具体结构，其设计不仅依赖于特定的DBMS，还与操作系统和硬件密切相关。

Teradata行业逻辑数据模型助力企业数据化转型 Teradata行业逻辑数据模型为各行业提供了一套经过验证的数据仓库解决方案，帮助企业快速构建高效、灵活、可扩展的数据仓库系统。 支持行业: 金融服务业 (Financial Services) 卫生保健业 (Healthcare) 制造业 (Manufacturing) 通讯业 (Communications) 媒体娱乐业 (Media and Entertainment) 旅游业 (Travel) 运输业 (Transportation) 零售业 (Retail) 公用事业 (Utility) Teradata数据仓库建模过程: 业务需求分析: 深入了解企业业务目标和数据需求，确定数据仓库范围和目标。 概念模型设计: 基于业务需求，构建高层次的概念数据模型，明确关键实体和关系。 逻辑模型设计: 将概念模型转化为详细的逻辑数据模型，定义数据结构、属性和关系。 物理模型设计: 根据目标数据库平台（如Teradata），将逻辑模型映射为物理数据模型，包括表、索引、分区等设计。 数据加载和ETL: 建立数据抽取、转换和加载 (ETL) 流程，将源系统数据迁移至数据仓库。 数据仓库部署和测试: 部署数据仓库环境，并进行严格测试，确保数据质量和系统性能。 Teradata行业逻辑数据模型和成熟的建模方法论为企业提供了坚实基础，助力企业快速构建数据驱动的决策支持系统，实现数据价值最大化。

数据模型：现实世界的数学抽象 数据模型如同现实世界的缩影，以数学方式呈现事物的特征和关联。它不仅描述数据本身，更揭示数据之间的关系，为数据的组织和管理提供框架。 数据模型的核心价值： 蓝图: 指导数据仓库系统建设，确保数据架构稳固可靠。 桥梁: 促进业务人员与IT人员的有效沟通，确保项目顺利进行。 数据模型的构成要素： 数据内容: 描述数据的具体信息，例如属性、类型等。 数据关系: 展现数据之间的关联，例如层次结构、关联规则等。 数据形式: 定义数据的组织和管理方式，例如表格、树状结构等。 数据模型作为数据仓库建设的基石，为数据的有效管理和利用奠定了坚实基础。

在数据仓库建模示例中，我们探讨了客户编号、姓名、建立日期、建立柜员、建立机构等重要信息的模型设计过程。更新过程涉及更新日期、更新柜员、更新网点等关键步骤。此外，我们还分析了客户状态、性别、国籍、出生日期、教育程度、婚姻状况等数据的建模需求。

在模型设计流程中，首先进行模型培训，然后根据应用需求进行源系统调研和交流。接着进行表级和字段级分析，设计逻辑数据模型（LDM）并进行评审。在设计过程中考虑各种因素，优化实体和属性的结构，确保PDM的命名和字段类型合理。根据需求增加冗余字段和派生表，同时考虑大表的拆分及历史表的管理。最后，进行物理数据模型（PDM）的设计和评审，制定数据映射方案，开发ETL过程，并进行测试和上线前的评审工作。