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3（19页）.pdf，由郑保卫和孙斌讲解，内容涵盖数据治理、数据仓库模型设计等主题，包括数据仓库系统架构、当事人数据模型、协议数据模型、产品数据模型的设计方法，以及Zachman Framework的应用。" 数据治理是管理和监督组织的数据资产使用、质量、安全和一致性的过程，它确保数据作为关键业务资产的有效管理。在本资料中，郑保卫博士，作为数据领域的专家，分享了他在数据治理和数据仓库模型设计方面的专业知识。他的背景包括数据库解决方案的著作以及在数据架构、数据建模和系统性能优化等多个项目的实践经验。 数据仓库模型设计是数据治理的重要组成部分，用于构建支持决策分析的系统。资料中提到了几种不同的模型设计方法： 1. 数据仓库系统架构及大数据时代数据仓库的角色：这部分可能涵盖了数据仓库的基本结构，如何适应大数据环境，以及数据仓库在组织中的作用，如数据整合、历史存储和报表生成。 2. 当事人数据模型设计方法：这种模型专注于个人或实体的数据，可能涉及如何处理个人识别信息，如客户、供应商或员工数据。 3. 协议数据模型设计方法：可能涉及到处理不同系统间交互的数据模型，确保数据的一致性和兼容性。 4. 产品数据模型设计方法：此方法可能关注产品相关的数据，如库存、销售和供应链数据，用于产品分析和管理。 Zachman Framework是一个企业架构框架，用于组织和可视化信息系统设计的不同层面。它将实体（Ent）、关系（Reln）与不同的视角（如逻辑数据模型、物理数据模型和业务语义模型）对应起来，帮助理解和沟通系统的复杂性。在数据治理中，这个框架有助于确保所有利益相关者对数据的理解一致。 通过这些课程内容，学习者可以深入了解数据治理的全面概念，以及如何设计高效、可维护的数据仓库模型，这对于在大数据时代优化业务决策和提升数据驱动的洞察力至关重要。此外，资料还可能涉及实际案例和最佳实践，帮助读者将理论知识应用于实际工作场景。