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。
- 事实表：事实表是星型模式数据模型中的一个表，用于存储感兴趣的度量。这些度量是我们有兴趣分析的定量数据。例如，在销售数据仓库中，事实表可能存储销售额、销售数量和销售价格的度量。
- 维度表：维度表是星型模式数据模型中存储度量属性的表。属性是我们用来理解度量的描述性数据。例如，在销售数据仓库中，维度表可能存储客户、产品和时间的属性。
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：
- 概念数据模型：概念数据模型是数据库将存储的数据的高级表示。它没有指定有关如何存储数据的任何技术细节。概念数据模型通常由业务分析师与数据建模者协作创建。
- 逻辑数据模型：逻辑数据模型是数据库将存储的数据的更详细表示。它指定表、列以及表之间的关系。逻辑数据模型通常由数据建模者创建。
- 物理数据模型：物理数据模型是逻辑数据模型在特定数据库管理系统（DBMS）中的实现。它指定数据的物理存储，例如表大小、列长度和索引。物理数据模型通常由数据库管理员创建。
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：
- 提高数据质量和准确性
- 使数据更易于访问和使用
- 实现更快、更高效的数据分析
- 支持更好的决策
根据我的经验，一个好的数据模型的标准是：
- 适合目的：数据模型的设计应满足业务的特定需求。这意味着它应该能够支持业务当前和未来的数据需求。
- 有意义：数据模型应该逻辑且直观地组织。这使得用户更容易理解和使用数据。
- 可读：数据模型应使用清晰一致的命名约定。这使得用户更容易查找和理解数据。
- 一致：数据模型的所有组件应该一致。这意味着引用相同事物的列应该使用相同的名称来命名，无论它们位于哪个表中。
- 正确记录：数据模型应正确记录。这包括记录数据模型的源到目标映射、逻辑和用途。
除了这些标准之外，一个好的数据模型还应该是：
- 可进化：数据模型应该能够适应业务及其数据需求的变化。
- 可扩展：数据模型应该能够处理大量数据。
- 安全：应保护数据模型免受未经授权的访问和操纵。
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：
- 不要害怕寻求帮助。如果您遇到困难，请不要害怕向更有经验的数据建模者寻求帮助。还有许多在线论坛和社区，您可以在其中提出问题并从其他数据建模人员那里获得帮助。
- 从基础开始。有许多资源可以教您数据建模的基础知识。一旦很好地理解了基础知识，就可以开始学习更高级的概念。
- 获得实践经验。学习数据建模的最好方法就是亲身实践。找到一个可以将技能应用于现实世界数据的项目。这将帮助巩固对概念的理解并学习如何在实践中应用它们。
- 加入数据建模社区。有许多在线和离线社区，可以在其中与其他数据建模者联系并互相学习。这是获得帮助、分享想法和了解数据建模最新趋势的好方法。
