数据仓库基础模型的评价与优化策略

"数据模型评价与优化2019.pdf" 数据模型在IT行业中扮演着至关重要的角色，尤其在数据仓库的构建和管理中。本文档深入探讨了数据模型的评价与优化，旨在确保数据仓库的基础模型能够健康持续发展，提升应用服务质量，及时预防和解决问题，从而提高数据资产的经济效益。 模型评价是一个全面且系统的过程，它涉及到模型设计、管理、组织、环境、数据和服务等多个维度。首先，模型评价的目的在于通过阶段性的评估，结合实际调研，找出模型存在的问题，然后依据TERADATA的实施方法论和行业最佳实践，提出改进策略。这包括对概念模型、逻辑模型和物理模型的审查，检查它们是否覆盖了业务需求，是否有效地管理和利用了主数据和参考数据，以及交易数据的质量是否得到保障。 在模型评价框架中，组织因素是关键一环。基础模型团队的构成、人员数量、能力和职责应相匹配，形成一个合理的梯队，以支持持续发展。组织分工明确，能力评估矩阵用于追踪和提升团队成员的能力。此外，组织结构应适应数据架构的需求，确保与上游系统和下游应用的协同。 逻辑模型是模型评价的重要组成部分。它关注实体形态的设计，如快照形态用于便于访问，统计形态用于保留历史统计信息。逻辑模型的父类子类分类树需清晰、合理，反映业务归属，可以针对不同场景建立多个分类树。同时，建立稳定的主题域框架，确保模型涵盖主要业务信息，每个主题域有清晰的层次架构，以便于理解和使用。 模型优化流程与方案则涵盖了模型的重构、性能调优、数据清洗等多个方面。优化可能涉及调整模型设计以适应业务变化，优化查询性能，或者改善数据质量。实际操作中，可能需要采用迭代的方式，逐步解决发现的问题，确保模型的高效运行。 模型优化案例提供了具体的实践经验，展示了如何将理论方法应用于实际问题解决，帮助读者理解如何在具体场景下进行有效的模型优化。 总结来说，数据模型评价与优化是提升数据仓库效能的关键步骤，涉及到组织架构、模型设计、数据管理等多个层面。通过系统的评价和有针对性的优化，可以确保数据模型能够更好地服务于业务，提高数据的使用价值，最终推动企业决策的精准性和效率。