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。
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