《DAMA数据管理知识体系指南》第五章 数据建模和设计读书笔记总结

《DAMA数据管理知识体系指南》第五章 数据建模和设计读书笔记总结

在《DAMA数据管理知识体系指南》中，第五章围绕数据建模和设计展开深入探讨，数据建模和设计作为数据管理的关键环节，对组织有效理解、管理和利用数据起着基础性作用，为企业实现数据驱动的决策和运营提供了重要支撑。

一、数据建模和设计的基础概念

1.1 定义与重要性

数据建模是发现、分析和确定数据需求，并采用数据模型的精确形式表示和传递这些需求的过程，且该过程具有循环迭代的特性，涉及概念、逻辑和物理模型的构建。数据模型作为数据建模的成果，是组织理解其数据资产的重要工具，它有助于提供有关数据的通用词汇表，获取和记录组织内数据和系统的详细信息，在项目中充当主要的交流沟通工具，同时为应用定制、整合乃至替换提供关键的起点 。

1.2 目标与原则

数据建模的核心目标是确认并记录不同视角对数据需求的理解，使应用程序更契合当前和未来的业务需求，为各类数据应用和管理活动，如主数据管理和数据治理项目，奠定良好基础。良好的数据建模能够降低支持成本，提高未来需求重复利用的可能性，进而削减构建新应用的成本 。

其遵循的原则包括格式化，通过对数据结构和关系的简洁定义，减少数据访问和保存时的异常概率，使数据更易于使用；范围定义，帮助解释数据上下文的边界，明确应用程序包、项目、方案或现有系统的数据范围；知识保留记录，以书面形式获取知识，保存系统或项目的企业信息，为未来项目提供原始记录，助力理解组织、业务方向以及修改数据结构的影响 。

1.3 基本概念

1. 数据建模和数据模型：数据建模广泛应用于系统开发与维护等工作环境，其结果不仅用于数据库构建，更有助于组织深入理解自身数据。数据模型是对现实中事物的数据表征，包含一组带有文本标签的符号，用于可视化展现数据需求并传递给相关人员，是业务与IT之间传递数据需求的关键媒介 。
2. 建模的数据类型：适合建模的数据类型反映了组织或项目对数据模型的优先级需求，主要包括类别信息，用于对事物进行分类；