Datablau DataModeler教程：数据建模与DDM实战

"数据建模和DDM-第二部分.pdf" 本文档主要涵盖了数据建模和DDM（Data Design Management）的多个方面，适用于数据库设计/开发人员、系统管理员/数据治理人员、项目组经理/数据架构师以及运维人员。内容包括了对数据建模基础知识的回顾、DDM建模工具的介绍、模型库管理和权限、模型与标准管理以及模型平台的运维管理。 首先，文档回顾了数据建模的基础知识，涉及概念模型、逻辑模型和物理模型，以及实体关系属性。3NF（第三范式）和维度建模（如星型和雪花模式）被提及，这些都是数据仓库设计中的关键概念。此外，文档还讨论了数据仓库的发展趋势，强调了数据标准和企业级模型的重要性。 在DDM工具的介绍部分，Datablau DataModeler被突出展示，作为国内唯一的数据建模工具，其设计理念聚焦于理解现有数据、支持数据治理、面向数据应用，以及提供数据模型的变更比较、版本管理和权限管理等功能。该工具支持多种主流数据库，并且具有数据标准的落地执行能力，实现了数据模型的可视化和企业级的协作共享。Datablau DataModeler由原ERwin团队开发，旨在提升企业信息化研发效率，推动数据治理工作。 文档还提到了应用程序的现代化发展，特别是嵌入式人工智能分析、数据标准化、微服务化以及对云计算的支持。这些特性表明新一代应用程序需要更加智能、灵活且适应云环境，通过开放API构建企业数据应用中台，实现容器化部署，以提高数据处理和整合能力。 在模型库管理和权限部分，可能涉及的内容包括如何组织和分类模型，如何分配不同角色的访问和操作权限，以及如何确保数据模型的版本控制和变更追踪。系统管理员和数据治理人员将关注如何有效地管理这些流程，以确保数据模型的准确性和一致性。 最后，模型平台的运维管理可能涵盖监控、性能优化、问题排查和维护等方面，运维人员需要了解如何确保模型平台的稳定运行，并能够及时响应和解决可能出现的问题。 这份文档提供了全面的数据建模和DDM的深入学习材料，对于从事数据相关工作的专业人员来说，无论是初学者还是经验丰富的专家，都将从中受益。通过学习和实践，可以提升数据建模的技能，更好地理解和应用数据模型在实际工作中的价值。