36、数据模型维护：方法、挑战与解决方案

数据模型维护：方法、挑战与解决方案

在数据管理领域，数据模型的维护是一项至关重要且复杂的任务。它涉及到多个方面，包括不同类型数据模型之间的关系维护、多模型师的管理等。本文将深入探讨这些关键内容，为你提供全面的数据模型维护指南。

数据模型的分类与维护难点

数据模型主要分为业务数据模型、系统数据模型和技术数据模型。其中，业务数据模型与系统数据模型之间的关系维护最为困难。这主要是由于以下几个因素：
- 属性差异 ：业务数据模型包含实体的所有属性，而系统数据模型仅包含与特定“系统”相关的属性。
- 时间表示 ：业务数据模型是一个时间点模型，代表数据的当前视图；而数据仓库的系统模型是一个随时间变化的模型，会有结构上的差异。
- 汇总数据的包含情况 ：系统模型中常包含汇总数据，而业务数据模型作为3NF模型，不适合包含此类数据。

这些差异导致了维护这两个模型之间关系的困难，且目前的数据建模工具难以解决这些问题。

数据模型的维护方法

业务数据模型与系统数据模型关系的维护

为了维护业务数据模型与系统数据模型之间的关系，我们推荐手动维护的方法，并提供以下步骤来简化这项工作：
1. 充分开发业务数据模型 ：在第一次迭代时，尽可能完善业务数据模型，确保包含所有实体和属性的定义。
2. 包含派生数据 ：在业务数据模型中包含派生数据，以促进一致性，因为系统数据模型将以此为起点进行复制。
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