数据治理与数据仓库模型设计讲义——郑保卫孙斌

"数据治理及数据仓库模型设计5（16页）.pdf 是一份由郑保卫和孙斌主讲的专业数据分析课程资料，涵盖了数据治理和数据仓库模型设计的主题。郑保卫是恩核（北京）信息技术有限公司的技术总监，拥有丰富的数据架构、数据建模和数据治理经验，并在行业内多次受邀进行技术演讲。课程主要分为五个部分，包括数据仓库系统架构、当事人数据模型设计、数据仓库建模、协议数据模型设计和产品数据模型设计。课程内容涉及了数据仓库的核心概念，如行为主体、产品/服务、协议/条件、行为/处理、交易等，并对当事人信息、产品信息、合同和交易等方面进行了深入讲解，旨在帮助学习者理解和构建高效的数据仓库模型。" 在这份资料中，数据治理被视为确保数据质量和有效性的关键实践，它涉及到数据的完整性、准确性、一致性和安全性。数据仓库模型设计则是数据治理的重要组成部分，它为数据分析提供了结构化的框架。首先，数据仓库系统架构讨论了在大数据时代，数据仓库如何适应和发挥其作用。接着，当事人数据模型设计强调了如何定义和管理个人、法人和组织等不同类型的行为主体。数据仓库建模探讨了如何构建能够反映业务流程和实体间关系的模型。协议数据模型设计关注的是协议和条件的表示，而产品数据模型设计则涉及产品基本信息、关系、详细信息和管理的建模。 课程还详细介绍了各个模型的组成部分，如当事人信息包括当事人关系、详细信息和管理，产品信息包括产品关系、详细信息和管理，以及合同的信息、关系、详细信息和管理。交易和条件信息作为业务操作的关键部分，也被纳入模型设计中，涵盖了交易行为、价格政策和处理过程。 此外，资料中提到的行为/处理数据，如交易、通话、运输和销售，反映了业务操作的多样性。价格政策/产品工厂和行动数据则揭示了如何在模型中体现产品定价和业务执行的细节。通过这样的模型设计，企业可以更好地理解、分析和利用其数据资产，提升决策效率和业务洞察力。 这份资料提供了一个全面的视角，阐述了数据治理的重要性以及如何通过精心设计的数据仓库模型来实现这一目标。无论是对于初学者还是有经验的专业人士，都能从中获得宝贵的知识和实践经验。