之前分享了关于数据中台建设之思考和关于中台建设之思考，数据中台建设要考虑三个方面，一是前沿IT技术之储备，二是对业务的掌握程度，三是数据建模方法。
如果某个数据模型已经预先建立并发布到云端运行，用户在使用该模型时，额外关联了模型外的数据，就形成混合模型。
企业架构包括多种不同类型，如包括业务架构、数据架构、应用架构和技术架构等。其中数据架构的主要目标是有效地管理数据，以及有效地管理存储和使用数据的系统。
“在数字化转型的浪潮下，数据架构备受关注。作为企业架构中的关键纽带，数据架构解决了业务与数据的映射，规范了应用架构的数据集成关系，指导了技术架构的技术选型。伴随DataOps等场景的出现，数据架构会逐步走向数据消费端，为企业带来更多的变化和新发现。
数据建模就是通过减低数据库设计的复杂度得到各个方面都能理解的数据抽象，包括定义实以及它们之间的关系。接下来学习数据建模的基本概念以及数据模型的发展过程。
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数据模型的定义：数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。读起来有些拗口，可以简单理解为描述实体及关系的一个方法。
为什么要数据仓库建模呢？ 如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在书架上分门别类地放置；如果把数据看作城市的建筑，我们希望城市规划布局合理；如果把数据看作电脑文件和文件夹，我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式，而不是糟糕混乱的桌面，经常为找一个文件而不知所措。 数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。Linux的创始人Torvalds有一段关于“什么才是优秀程序员”的话：“烂程序员关心的是代码，好程序员关心的是数据结构和它们之间的关系”，最能够说明数据模型
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 2019年开始，低代码爆火。 有人认为它是第四代编程语言，有人认为它是开发模式的颠覆，也有人认为是企业管理模式的变革……有很多声音，社区讨论很热烈。 低代码为何会兴起？ 什么是低代码？ 如何实现低代码开发？ 下面就以上问题来一一探讨！ 1 低代码为何会兴起？ 微服务、平台化、云计算作为当前的IT技术热点，主要强调共享重用，它们促进了软件快速交付和部署。 然而，大多数软件即使采用了微服务技术或者平台化思路，也难以做到通过软件共享重用来快速满足业务需求的变化
前面的文章中我们分析了企业战略、理清了组织结构，是不是就该进入业务分析了呢？先别急，业务分析，特别是对于具有多个不同业务线的企业而言，是一种垂直式的分析，如果直接开始业务分析，那就走上了竖井式开发的老路，就算有共同的战略目标，也未必建得出企业级的业务架构和业务系统来。业务架构强调的是横向视角，强调通观整个企业的生产过程，因此，展开垂直的业务分析之前，我们必须先确立一个统一的业务分析框架做为观察各个业务线的统一方法，这样才能将企业需要的业务能力进行分类汇集，产生合理的组件结构。
提到企业数字化转型，不得不提现在的一个主流观点：未来的企业必将成为数字化企业，每个公司都将会成为软件公司！未来企业增长和竞争的能力越来越取决于其数字化创新能力。为了应对企业数字化转型，企业IT架构采用分布式、微服务、移动化、大数据等技术来应对业务变化带来的挑战。
数据仓库这个概念在二十多年前由Bill Inmon提出后，几乎所有的IT厂商都开始介入这个领域，为企业级数据仓库设计非常复杂的体系结构和数据模型，典型的企业级数据应用架构如下：
过去，APQC就APQC的产品（流程管理、内容/知识管理和基准测试）详细讨论了流程分类框架®（PCF）。受同事Holly最近研究的启发，我开始思考APQC如何在企业架构（EA）领域定位自己。专注于企业架构的组织如何利用APQC的PCF实现更好的EA结果？我们的流程管理工具MosaiQ®如何加速EA工作？我们的流程管理方法如何减少返工？
如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在书架上分门别类地放置；如果把数据看作城市的建筑，我们希望城市规划布局合理；如果把数据看作电脑文件和文件夹，我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式，而不是糟糕混乱的桌面，经常为找一个文件而不知所措。
各位好！很高兴能与大家分享“元数据驱动的微服务架构”。 本次分享有两个部分：1、微服务架构需要元数据，2、介绍微服务与元数据的关系。下期会分享：微服务中元数据的价值。 一、微服务架构需要元数据 企业
随着数字经济加速发展，企业数字化转型正向更深层次推进。基于数字技术，企业通过数据驱动，有望实现创新产品服务、变革运营方式和迭代资源组织模式。而这一切都是建立在企业 IT 基础设施之上。
数据模型就此应运而生，通过高度抽象的数据模型，整合各个源系统的数据，最终形成统一、规范、易用的数据仓库，进而提供包括数据集市、数据挖掘、报表展示、即席查询等上层服务。数据模型能够促进业务与技术进行有效沟通，形成对主要业务定义和术语的统一认识，具有跨部门、中性的特征，可以表达和涵盖所有的业务。无论是操作型数据库，还是数据仓库都需要数据模型组织数据构成，指导数据表设计。
对于下图的房屋平面图来说，我们基本看一眼就能知道这是一个三室两厅两卫的房子，有一个玄关和一个阳台，哪里是门，哪里是墙，哪里是窗户，每个房间的平米数是多少，全部都用各种符号表示得一清二楚。
各位好，今天和大家分享“大数据资产管理实战”这个课题。 本次分享包括大数据资产管理的概述、方法论和实施效果三个部分的内容。 · · · 第一部分：大数据资产管理概述 提到企业数字化转型，不得不提现在的
前文讲了数据架构、数据建模、主题域、概念模型和逻辑模型，到底数据仓库（含数据中台和大数据平台）中应该如何建模呢？
备注，本章是面向数据领域的一篇专业文章，涉及较前一章节更为专业术语，阅读对象适合有一定数据基础的读者。阅读完大约需要12 分钟左右; 前言，”数据模型“只要是跟数据沾边就会出现的一个词，在数据库设计、
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首先，用于支持决策，面向分析型数据处理；其次，对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
什么是数据模型 为什么需要数据模型 如何建设数据模型 最后，我们在本文的结尾给大家介绍了一个具体的数据仓库建模的样例，帮助大家来了解整个数据建模的过程。
本文以下图展示的企业门户应用为例，我们来学习如何使用微搭进行企业门户应用的快速搭建。
2、为什么需要数据模型：数据模型不是必需的，建模的目的是为了改进业务流程、消灭信息孤岛和数据差异及提升业务支撑的灵活性。
横向规划即在数据中台规划初期，需要打通企业各个业务系，打破数据孤岛现象。其实就是我们建设数据仓库的阶段。比如电信业务，我们要把客户、账务、客服、营销等业务板块打通数据，全盘考虑，融通数据形成数据资产。
企业级的数字资产的规划成果几乎不可能一次完成，尤其是在企业已有较多的应用系统建设成果并且希望能尽可能地复用已有功能时，循序渐进地进行改造的方式显得尤为重要。为了有效、稳步地推进规划成果落地，《数字资产：企业数字化转型之道》一书提出采用“T”字工作法。
在创建或改进数据治理程序时，数据建模过程发挥着越来越重要的作用。数据治理变得极其复杂，数据建模的使用促进了理解。复杂性增加的一个基本原因是出于研究目的对数据分析的广泛使用。另一个原因是遵守为互联网业务制定的法律法规。
业务架构面向企业战略和企业整体。它的一般实现包括设计和落地两个过程，并且设计与落地（升级）这两个过程是不断交替上升的。
在正规的企业环境中，所有的项目交付，都会给业务客户一套数据字典的。大致的内容如下：
本文介绍数据建模的基础方法论，并通过建模实例的建模实践，输出对模型结构、设计模式的经验技巧与自我理解。
第一篇发出后，大家看的还挺积极，有读者也发来了问题，既然客官点菜了，那东北厨子就得上灶了，必须得！
本篇幅将进入大家熟知的互联网时代，数据平台发展史仅是自己经历过由传统数据平台到互联网数据平台发展一些简单回忆，在这一篇章中将引用部分互联网数据平台架构，在这里仅作案例。
企业级业务模型的建设离不开标准化操作，因为做企业级模型要横向对比分析企业所有业务领域，以期望在设计上实现“以更少支持更多”，这是很多企业搞企业级系统建设或者企业级转型的目标，希望能够同时实现系统实现的快速灵活和减少重复开发以降低成本这两个目标。这个愿望是非常美好的，也是很多企业级架构设计追求的目标，关于对这一点的体会，留待以后再讲，这节我们还是一起讨论下为实现这一目标所需要进行的标准化工作。
在数据仓库搭建的过程当中，根据需求合理地选择数据模型，是非常关键的一个环节。对于数仓建模，很多人说不就是建表吗，哪有那么复杂，事实上，这是非常错误的思想。今天的大数据开发分享，我们来聊聊数仓建模常见的几种数据模型。
在建设数据仓库之前，数据散落在企业各部门应用的数据存储中，它们之间有着复杂的业务连接关系，从整体上看就如一张巨大的蜘蛛网：结构上错综复杂，却又四通八达。在企业级数据应用上单一业务使用方便，且灵活多变；但涉及到跨业务、多部门联合应用就会存在：①数据来源多样化，管理决策数据过于分散；②数据缺乏标准，难以整合；③数据口径不统一，可信度低；④缺乏数据管控体系，数据质量难以保证。如下图：
在中国制造2025战略决策的指引下，制造业都在智能制造领域探索自身的发展路径，希望能够跟上数据发展的浪潮，以数据驱动业务快速提升企业竞争力。那么面对企业海量数据，如何找到数据管理的切入点呢？分析近些年我所接触到的制造业数据项目中，制造业在数据管理方面起步较晚，企业自身已经意识到数据管理的重要性，并根据自身发展情况不同而选择适合自己的建设目标，大多数企业纷纷选择主数据管理来入手。 制造业主数据有着鲜明的特点，首先主数据分布在设计、工艺、生产过程中的多个业务部门中、在众多异构系统中使用、主数据本身具备多学科的特
大数据文摘和御数坊合作，带给您“数据治理与管理领域”顶尖时讯。此活动由御数坊创始人刘晨，亲临美国企业数据世界EDW2015大会现场，为您报道大数据最不应却又最容易被忽略的内容，大数据文摘和御数坊同步为
伴随着企事业单位信息化不断的深入、各种技术持续的发展以及人们对数据治理的认知不断加深，数据治理工具在过去的20年也不断的发展，笔者以某世界500集团企业案例为原型，介绍数据治理工具发展及变迁及未来发展趋势和方向,供广大读参考。
通过简单的拖拉拽操作，而不用编写复杂的代码，实现少写代码或者不写代码，就能快速高效完成业务目标。 01 低代码平台演进 1. 低代码概念 低代码是无需编码（0 代码）或通过少量代码就可以快速生成应用程序的开发平台。 通过可视化进行应用程序开发的方法，具有不同经验水平的开发人员可以通过图形化的用户界面，使用拖拽组件和模型驱动的逻辑来创建网页和移动应用程序。 2. 低代码衍生历程 20 世纪 80 年代，第四代编程语言出现。 2000 年 VPL 可视化编程语言的诞生，是低代码产品的前驱，都可以通过一些可视化的
文章来源：腾讯技术工程 通过简单的拖拉拽操作，而不用编写复杂的代码，实现少写代码或者不写代码，就能快速高效完成业务目标。 01 低代码平台演进 1. 低代码概念 低代码是无需编码（0 代码）或通过少量代码就可以快速生成应用程序的开发平台。 通过可视化进行应用程序开发的方法，具有不同经验水平的开发人员可以通过图形化的用户界面，使用拖拽组件和模型驱动的逻辑来创建网页和移动应用程序。 2. 低代码衍生历程 20 世纪 80 年代，第四代编程语言出现。 2000 年 VPL 可视化编程语言的诞生，是低代码产品的前
腾讯云微搭低代码是高效、高性能的企业级低代码平台。帮助开发者快速搭建支持多种业务场景的小程序、H5、PC WEB应用，通过简单的拖拉拽操作，而不用编写复杂的代码，实现少写代码或者不写代码，就能快速高效完成业务目标。
本篇文章来源于微信技术群小伙伴的提问，在企业应用开发中.NET ORM EF常用哪种模式进行开发？今天我们一起来了解一下EF开发的三种模式。
当今，数字化正在各行业快速发展，酝酿着一场巨大的变革，许多企业将会经历前所未有的改变。在数字化转型的道路上，数据是上层建筑和质量的基石，而数据治理在提升企业数据质量的道路上扮演重要的角色。 目录： 一、数字化是企业精细化管理的必由之路 二、数据治理就是自动化的数据生命周期管理 三、企业数据治理执行建议 一、数字化是企业精细化管理的必由之路 我们现在身处一个虚拟时空交易与现实时空交付的数字化时代。 数据正发挥着越来越重要的作用，数据将驱动企业业务运营，我们通过数据去发现机会或定位问题的根源，从而从根
model对于数仓是最核心的东西，数据模型是数据组织和存储方法，模型的好坏，决定了数仓能支撑企业业务多久。
本文档为数据建模与设计部分笔记，思维导图与知识点整理。共分为6个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
当今数字时代，数据是企业最重要的资产之一。因此，构建一个可靠、高效的数据库系统对于企业的运营至关重要。在这个背景下，OushuDB作为一个开源的分布式数据库管理系统备受关注。它提供了高可扩展性和高可靠性的特点，使得它成为了许多企业和组织的首选。
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