DAMA-CDGA 第5章 数据建模和设计（ 10分）

◼ 数据建模的定义：发现、分析和确定数据需求的过程，用一种称为数据模型的精确形式表示和传递这些数据需求。过程是循环迭代的，可能包括概念、逻辑和物理模型。P90
◼ 常见6种数据模型：关系模式。多维模式。面向对象模式。事实模式。时间序列模式。NoSQL模式。根据描述详细程度不同，可分为：概念模型。逻辑模型。物理模型。P91
◼ 业务驱动因素：
    1）提供有关数据的通用词汇表。
    2）获取、记录组织内数据和系统的详细信息。
    3）在项目中作为主要的交流沟通工具。
    4）提供了应用定制、整合，甚至替换的起点。
◼ 数据建模和设计的目标：确认并记录不同视角对数据需求的理解，确保应用程序更符合当前和未来的业务需求，为更多数据应用或数据管理奠定基础，例如主数据管理和数据治理项目。P91
◼ 数据建模和设计活动：
    1）规划数据建模。
    2）建立数据模型（创建概念、逻辑、物理模型）。
    3）审核数据模型。
    4）维护数据模型。P91
◼ 输入：现有的数据模型和数据库。数据标准。数据集。初始数据需求。原始数据需求。数据架构。企业分类法。交付成果：概念、逻辑、物理数据模型。P91
◼ 方法：命名规范。数据库设计规范。数据库类型选择。P91
◼ 工具：数据建模工具。数据血缘工具。数据分析工具。元数据资料库（存储数据模型的描述性信息）。数据模型模式（基本模式。套件模式。整