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13987669634模型设计对于很多行业来说都是十分重要的,而且为了让使用方低成本获取一致性的可靠数据服务,专业的数据模型设计公司需要从以下几个方面去入手:
成本:模型设计者要平衡性能和成本要素对数据模型的影响,现有海量大数据情况下,以保障业务和性能为前提,合理使用数据模型方案和存储策略,尽量消除不必要的数据复制与冗余。
性能:模型设计者需要兼顾模型刷新性能开销、产出时间和访问性能。
数据一致性及数据互通:各个数据模型或者数据表之间必须保障数据输出的一致性,相同粒度的相同数据项(指标、维度)应具有相同的字段名称和业务描述,不同算法的业务指标应显性化区分。
数据质量:数据公共层模型需要屏蔽上游垃圾数据源,一方面要保障数据本身的高质量,减少数据缺失、错误、异常等情况的发生;另一方面要保障其对应的业务元数据的高质量,数据有明确的业务含义,为数据提使用者供正确的指引。
易用:在保障以上目标的前提下,数据用户能从业务角度出发快速找到所需数据;能较快的掌握模型的适用场景和使用方法;能相对便捷获取数据。