數據模型記分卡 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

[美] Steve，Hoberman，霍伯曼 著，包春霞 譯

圖書標籤:

• 數據建模
• 數據倉庫
• 數據分析
• 業務分析
• 數據治理
• 數據質量
• 數據庫設計
• 信息架構
• 績效管理
• 可視化

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115475442

版次：1

商品編碼：12321281

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：小16開

齣版時間：2018-03-01

用紙：膠版紙

頁數：168

正文語種：中文

編輯推薦

數據模型是業務人員和技術人員之間的重要媒介，也是技術人員內部溝通的主要媒介。獲得正確的數據模型是非常必要的。數據模型記分卡的作用就是評估模型是否正確的。
本書將教你如何應用記分卡，旨在改進數據模型，更好地為數據建模服務。本書非常適閤對數據建模感興趣的讀者以及從事數據庫等相關工作的專業人士參考閱讀。

內容簡介

數據建模是對現實世界各類數據進行抽象組織、界定數據庫需管轄的範圍、確定數據的組織形式等直至轉化成現實數據庫的過程。而數據模型是構建應用係統的核心，是盡可能精準地錶示業務運轉的概念性框架。
本書重在介紹數據建模領域的經典理論—數據模型記分卡。全書通過16章內容，分3個部分介紹瞭如何使用數據模型記分卡來改進數據模型。第1部分介紹瞭數據建模和驗證；第2部分介紹瞭數據模型記分卡的分類，列舉瞭10種數據模型記分卡；第3部分介紹瞭記分卡在模型評審中的使用。
作為一本經典大師級著作，本書非常適閤對數據建模感興趣的讀者以及從事數據庫等相關工作的專業人士參考閱讀。通過閱讀本書，讀者將對記分卡這一經典理論有更加全麵、深入的理解。

作者簡介

Steve Hoberman的數據模型課程已經連續開設瞭20多年。Steve以其寓教於樂、善於交互的教學風格而聞名，他還應邀為世界各地的公司講授數據建模大師課程，他的課程被公認為業界全麵的數據建模課程。Steve已經寫過多本關於數據建模的書，包括暢銷書《數據建模經典教程》。他是設計挑戰賽的發起人，也是數據建模區域研討會的大會主席，他還獲得瞭2012數據管理協會（Data Administration Management Association，DAMA）的“國際專業成就奬”，並且是2014和2015連續兩年的企業數據世界的*·演講者。

目錄

第 1部分　數據建模和驗證
第 1章　數據模型基礎 2
1．1　實體 2
1．2　屬性 5
1．3　域 5
1．4　關係 6
1．5　鍵 9
1．6　代理鍵 13
1．7　外鍵 15
1．8　次鍵 16
1．9　子類型 16
第 2章　數據模型質量的重要性 19
2．1　精確性 19
2．2　杠杆 21
2．3　數據質量 21
第3章　數據模型記分卡概述 23
3．1　記分卡的特徵 23
3．2　記分卡模闆 24
3．3　DMM上下文 29
3．3．1　DMM和數據建模 32
3．3．2　功能實踐陳述 34
3．4　DMBOK上下文 37
第 2部分　數據模型記分卡分類
第4章　分類1：正確性 42
4．1　模型是否正確地捕獲瞭需求 42
4．2　分類的期望 43
4．3　對正確性檢查的小結 50
第5章　分類2：完整性 51
5．1　模型的完整性如何 51
5．2　類彆期望 51
5．2．1　確認獲得所有的業務元數據 52
5．2．2　確認獲得所有的技術元數據 52
5．2．3　確認每個需求都被完全捕獲 53
5．2．4　確認沒有提供免費的服務 53
5．2．5　確認澄清瞭所有模糊的需求 54
5．3　對完整性檢查的小結 55
第6章　分類3：模式 56
6．1　模型與其模式匹配得如何 56
6．2　類型期望 61
6．2．1　概念模型遵從 61
6．2．2　邏輯模型遵從 67
6．2．3　物理模型遵從 83
6．3　模式檢查的小結 93
第7章　分類4：結構 97
7．1　分類期望 97
7．1．1　模型是一緻的 97
7．1．2　模型有完整性 99
7．1．3　模型遵從核心原則 103
7．2　結構檢查的小結 106
第8章　分類5：抽象 107
8．1　模型是否很好地利用瞭通用的結構 107
8．2　類型期望 108
8．2．1　模型是可擴展的 108
8．2．2　模型是可用的 110
8．3　抽象檢查的小結 111
第9章　分類6：標準 112
9．1　模型是否很好地遵從命名規範 112
9．2　分類期望 112
9．2．1　模型要結構良好 113
9．2．2　模型使用正確的術語 117
9．2．3　模型有一緻的樣式 119
9．3　標準檢查的小結 119
第10章　分類7：可讀性 121
10．1　模型是否具有可讀性 121
10．2　分類期望 121
10．2．1　模型是可讀的 121
10．2．2　實體布局可接受 124
10．2．3　屬性順序可接受 127
10．2．4　關係布局可接受 128
10．3　可讀性檢查的小結 128
第11章　分類8：定義 130
11．1　定義是否做得足夠好 130
11．2　分類期望 131
11．2．1　定義是清晰的 131
11．2．2　定義是完整的 132
11．2．3　定義是正確的 133
11．3　定義檢查的小結 134
第12章　類彆9：一緻性 135
12．1　模型與企業的一緻性如何 135
12．2　分類期望 136
12．3　一緻性檢查的小結 137
第13章　分類10：數據 138
13．1　元數據與數據匹配得如何 138
13．2　分類期望 138
13．3　數據檢查的小結 141
第3部分　用記分卡驗證數據模型
第14章　準備模型評審 144
14．1　必需的文檔 144
14．2　附加的信用文檔 145
14．3　評審結構 146
14．3．1　將模型分塊評審 146
14．3．2　決定誰參加評審 147
14．3．3　座位模式 147
第15章　模型評審 149
15．1　一米深勝過一裏寬 149
15．2　設置階段 150
15．3　建立一個支持小組 150
15．4　平均分數 151
15．5　從CDM開始 151
15．6　知道何時停止 151
15．7　保持有趣 151
第16章　數據模型記分卡案例研究：消費者互動 152
16．1　正確性 155
16．2　完整性 156
16．3　模式 157
16．4　結構 159
16．5　抽象 160
16．6　標準 160
16．7　可讀性 161
16．8　定義 162
16．9　一緻性 165
16．10　數據 166
16．11　完成的記分卡 168

數據模型記分卡：洞察、優化與賦能的實踐指南 在這個數據驅動的時代，企業獲取和處理海量信息的能力已成為其核心競爭力。然而，僅僅擁有數據並不能保證成功。數據的價值能否充分釋放，很大程度上取決於其底層的數據模型。一個糟糕的數據模型不僅會阻礙分析師和業務人員的洞察力，還會導緻效率低下、成本增加，甚至做齣錯誤的決策。正是在這樣的背景下，“數據模型記分卡”應運而生，它不僅僅是一個工具，更是一套係統性的方法論，旨在幫助企業全麵評估、優化和提升其數據模型的設計、實現和維護。 本書並非側重於數據模型的理論構建，而是深入探討如何在實際工作中，通過一套量化且可操作的評估體係，來審視和改進現有數據模型。它關注的是數據模型如何更好地服務於業務目標，如何提升數據的可用性、準確性、一緻性和效率。讀者將學會如何從多個維度來“給數據模型打分”，從而清晰地認識到模型的優勢與不足，並找到切實可行的改進路徑。 第一部分：理解數據模型記分卡的價值與框架 在開始詳細的評估之前，本書將首先闡述數據模型記分卡的核心價值。它強調瞭數據模型作為企業信息資産基石的重要性，以及當前企業在數據模型方麵普遍存在的挑戰，例如模型設計缺乏統一標準、技術債務纍積、業務需求難以響應等。接著，本書將介紹記分卡的整體框架，包括其核心的評估維度和具體的評價指標。這個框架是本書後續所有內容的基石，它將指導讀者如何係統地、有條理地進行數據模型評估。 核心價值： 提升數據質量： 通過結構化的評估，識彆數據模型中的冗餘、不一緻性，從而指導改進，提升數據的準確性和可靠性。 加速業務洞察： 一個優化過的數據模型能夠更高效地支持復雜查詢和分析，讓業務人員更快地獲取所需洞察，做齣更明智的決策。 降低維護成本： 良好的模型設計減少瞭數據冗餘和復雜性，降低瞭數據集成、ETL過程和報錶開發的難度，從而節省瞭時間和資源。 增強數據治理： 記分卡提供瞭一個量化的基準，有助於衡量數據治理策略的有效性，並指導治理工作的方嚮。 促進團隊協作： 統一的評估標準為數據工程師、數據分析師、業務用戶和IT部門提供瞭一個共同的語言和目標，促進瞭跨部門的理解與閤作。 支持技術演進： 記分卡有助於識彆模型在支持新技術（如大數據平颱、AI/ML應用）方麵的瓶頸，為技術升級和遷移提供依據。 整體框架： 本書將數據模型記分卡分解為幾個關鍵的評估維度。每一個維度都包含一係列具體的、可衡量的指標。讀者將通過對這些指標的逐一評估，最終形成對整個數據模型的綜閤評分。這些維度可能包括（但不限於）： 結構與設計（Structural Integrity & Design）： 規範化/反規範化程度： 模型是否在規範化（減少冗餘）和反規範化（優化查詢性能）之間取得瞭閤理的平衡？ 實體關係完整性： 錶與錶之間的關係是否清晰、準確，是否遵循瞭業務邏輯？外鍵約束是否得到有效利用？ 命名規範： 錶名、列名、視圖名等是否具有一緻性、描述性和業務含義？ 數據類型選擇： 是否為每個字段選擇瞭最閤適、最高效的數據類型？是否避免瞭不必要的數據類型轉換？ 索引策略： 索引是否閤理設計，能夠有效支持查詢性能，同時避免過多索引帶來的寫入開銷？ 範式級彆： 模型是否滿足瞭一定程度的範式要求（如3NF），以避免數據異常？ 一緻性與規範化： 模型中是否存在重復的業務概念，命名是否一緻？ 業務契閤度（Business Alignment）： 業務概念映射： 數據模型中的實體和屬性是否能夠準確地映射到業務領域中的概念？ 業務規則體現： 模型是否充分考慮並支持瞭關鍵的業務規則？ 報錶和分析支持： 模型是否能夠高效地支持現有的和預期的業務報錶和分析需求？ 用戶易理解性： 模型對於非技術背景的業務用戶而言，是否易於理解和使用？ 靈活性與可擴展性： 模型在麵對新的業務需求或數據源時，是否具有良好的適應性和擴展性？ 性能與效率（Performance & Efficiency）： 查詢響應時間： 關鍵業務查詢的平均響應時間是多少？是否滿足SLA（服務水平協議）要求？ 數據加載/更新速度： 數據批量加載（ETL/ELT）和實時更新的性能如何？ 存儲效率： 數據存儲量是否閤理？是否存在大量的冗餘數據？ 資源利用率： 模型在數據庫係統中的CPU、內存、I/O等資源消耗情況。 ETL/ELT流程效率： 數據轉換和加載過程的效率和穩定性。 可維護性與可理解性（Maintainability & Understandability）： 文檔完整性： 數據模型是否擁有清晰、完整、最新的文檔（ER圖、數據字典、業務含義解釋等）？ 變更管理： 模型變更的流程是否規範，對現有係統的影響是否可控？ 復雜性： 模型是否存在過多的視圖、存儲過程、觸發器等，導緻理解和維護睏難？ 可測試性： 模型的設計是否便於進行單元測試和集成測試？ 數據治理與安全（Data Governance & Security）： 數據質量指標： 關鍵數據字段的完整性、準確性、唯一性等指標。 數據一緻性： 跨不同數據源或係統之間，關鍵數據的定義和值是否一緻？ 訪問控製： 數據訪問權限是否按照業務角色和需求進行瞭精細化控製？ 敏感數據標識： 敏感數據（如PII）是否被妥善標識和保護？ 閤規性： 模型是否滿足相關的行業法規和數據隱私政策要求（如GDPR, CCPA）？ 第二部分：實施數據模型記分卡 在理解瞭框架之後，本書將詳細指導讀者如何實際落地數據模型記分卡。這部分內容將涵蓋從準備工作到持續優化的全過程。 準備階段： 明確目標： 確定本次記分卡評估的核心目標是什麼？是提升報錶性能？是支持新的業務分析？還是進行全麵的數據治理？ 組建團隊： 明確記分卡評估的負責人和參與者，包括數據工程師、數據庫管理員、業務分析師、領域專傢等。 選擇評估工具/方法： 決定是采用純手工評估、利用現有數據庫工具，還是引入專業的第三方數據建模工具。 定義評估範圍： 確定需要評估的數據模型的範圍，是整個數據倉庫、某個業務域的數據集市，還是某個關鍵的應用數據庫？ 數據收集與指標度量： 技術指標： 如何從數據庫係統獲取關於錶的大小、索引使用情況、查詢執行計劃、執行時間等技術指標？ 業務指標： 如何通過訪談、問捲、業務報錶分析等方式，收集關於業務契閤度、用戶滿意度、報錶效率等業務指標？ 文檔審查： 如何係統地審查現有數據模型文檔的完整性和準確性？ 評分與分析： 量化評分： 為每個指標設定評分標準（例如，1-5分製），並根據收集到的數據進行評分。 加權平均： 根據評估目標，為不同的評估維度或指標設置權重，計算齣綜閤得分。 識彆瓶頸： 識彆得分最低的維度和指標，深入分析導緻低分的根本原因。 趨勢分析： 如果是周期性評估，則分析得分的變化趨勢，評估改進措施的效果。 報告與溝通： 撰寫報告： 製作清晰、直觀的記分卡報告，包括總得分、各維度得分、關鍵問題、建議措施等。 可視化呈現： 利用圖錶（如雷達圖、柱狀圖）將評估結果可視化，便於理解。 嚮上匯報與嚮下傳達： 將評估結果和改進建議嚮管理層匯報，並與執行團隊進行充分溝通，爭取支持。 第三部分：優化與改進策略 記分卡的結果並非終點，而是優化改進的起點。本書將提供一係列切實可行的優化策略，指導讀者如何根據記分卡的結果，采取針對性的改進措施。 結構與設計優化： 數據建模重構： 根據業務需求和性能瓶頸，對數據模型進行局部或整體的重構，引入或調整維度建模、雪花模型等。 規範化/反規範化調整： 根據查詢負載和數據一緻性要求，動態調整錶的規範化程度。 數據類型優化： 遷移到更高效的數據類型，如使用固定長度類型代替可變長度類型（如果適用）。 視圖與物化視圖： 利用視圖簡化查詢，利用物化視圖預計算聚閤結果，提升查詢性能。 性能調優： 索引優化： 根據查詢模式，創建、刪除或調整索引，避免冗餘索引。 分區策略： 對大型錶進行分區，提高查詢和維護效率。 數據庫參數調優： 調整數據庫緩衝池、查詢優化器等參數。 ETL/ELT流程優化： 改進數據加載邏輯，使用更高效的加載工具，並行化處理。 提升可維護性與可理解性： 完善文檔： 建立或更新數據字典，繪製最新的ER圖，為關鍵錶和字段編寫詳細的業務描述。 標準化命名： 強製執行統一的命名規範，提高模型的可讀性。 代碼重構： 簡化存儲過程、函數等，提高代碼的可讀性和可維護性。 版本控製： 對數據模型設計和變更進行版本控製。 強化數據治理與安全： 數據質量監控： 建立自動化數據質量檢查流程，及時發現和修復數據問題。 建立數據目錄： 部署數據目錄工具，幫助用戶發現和理解數據。 訪問控製策略落地： 嚴格執行基於角色的訪問控製（RBAC），確保數據安全。 敏感數據脫敏： 對用於開發和測試環境的數據進行脫敏處理。 第四部分：數據模型記分卡的進階應用 本書的最後部分將探討數據模型記分卡的進階應用，使其成為企業數據戰略中持續賦能的工具。 自動化評估： 如何利用腳本和工具，實現部分指標的自動化收集和評分，減少人工工作量？ 與其他評估體係集成： 數據模型記分卡如何與數據質量管理、數據安全審計、IT服務管理等其他評估體係相結閤，形成更全麵的企業級評估框架？ 支持敏捷開發： 在敏捷開發模式下，如何利用數據模型記分卡快速反饋，指導數據模型的迭代優化？ 建立數據模型文化： 如何通過持續的記分卡應用和改進，在企業內部建立關注數據模型質量和價值的文化？ 未來趨勢： 展望數據模型記分卡在人工智能、機器學習等新興技術領域的發展方嚮。 通過“數據模型記分卡”，本書旨在為企業提供一套切實有效的工具和方法，幫助它們擺脫數據模型的睏境，充分釋放數據的潛在價值，最終實現數據驅動的業務成功。這本書將是數據工程師、數據庫管理員、數據分析師、數據治理專員以及任何希望深入理解和改進企業數據資産的人員的寶貴資源。它承諾的不是理論上的空談，而是落地實踐的指南，幫助讀者將數據模型從幕後晦澀的工程問題，轉變為支撐業務前沿的強大引擎。

評分☆☆☆☆☆

“數據模型記分卡”——僅僅從書名，我就感受到瞭其強大且實用的價值。在當前數據驅動的時代，數據模型的構建和維護已成為企業核心競爭力的一部分。然而，很多時候，我們對於模型的質量評估，往往停留在非常主觀的層麵，缺乏一套客觀、統一的標準。這本書，我猜想，正是緻力於解決這一痛點。它可能不僅僅是列齣一些技術上的考量，而是會提供一個更為宏觀的視角，去審視數據模型如何支持業務戰略，如何提升決策效率，以及如何確保數據的可信度和安全性。我非常期待書中能夠深入探討那些能夠真正體現模型價值的“記分卡”指標，比如模型對業務KPI的貢獻度、數據分析的準確率、以及模型在不同場景下的復用性等等。我設想，這本書能夠成為我們日常工作中的一本“操作手冊”，讓我們能夠清晰地瞭解自己的數據模型處於什麼水平，哪些方麵需要改進，並且如何去改進。這對於提升數據團隊的專業能力，以及推動企業整體的數據化轉型，都將具有裏程碑式的意義。

評分☆☆☆☆☆

當我看到“數據模型記分卡”這個書名時，腦海中立刻浮現齣一種清晰、標準化的評估流程。在數據分析的旅程中，模型是我們理解和駕馭數據的核心工具，但如何判斷一個模型是否“好”，往往是一個見仁見智的問題。這本書，我想，就是為解決這個問題而生的。我猜測，它會提供一套詳盡的評估框架，涵蓋從模型的結構設計、數據質量、性能錶現到業務價值等多個維度，並為每個維度設定具體的衡量標準和評分機製。我尤其期待書中能夠強調“可解釋性”和“可維護性”這兩個方麵。一個好的數據模型，不僅要能準確地反映現實世界，更要能夠讓非技術人員也能理解其邏輯，並且在未來的迭代和維護中，能夠以較低的成本進行調整和擴展。這本書的齣現，就像是給數據模型的“體檢報告”賦予瞭統一的語言和標準，讓我們可以更有效地識彆模型的“病竈”，並進行“對癥下藥”。我希望它能幫助我，以及更多的數據從業者，建立起對數據模型更深層次的理解，並將其應用到實際工作中，從而構建齣更具魯棒性和價值的數據體係。

評分☆☆☆☆☆

這套書的裝幀設計真是太吸引人瞭！我是一個非常注重視覺體驗的讀者，書封麵那深邃的藍色調，配上燙金的標題，散發齣一種沉穩而專業的質感。拿到手裏，紙張的觸感也是極佳，厚實而不失細膩，翻頁的時候有一種沙沙的悅耳聲，這讓我對這本書的內在品質充滿瞭期待。我一直以來都對數據分析和信息架構的領域抱有濃厚的興趣，而“數據模型記分卡”這個名字，光是聽著就感覺非常直觀地指嚮瞭某個核心的評估體係。我猜想，這本書大概率會提供一種清晰、量化、可操作的方法論，來審視和衡量我們構建的數據模型是否健康、高效，甚至是否“有價值”。我設想，它可能會像一份體檢報告一樣，為我們的數據模型進行全麵的“健康檢查”，列齣各項指標，並給齣相應的分數和建議。這種“記分卡”的形式，對於那些在實際工作中需要與大量數據打交道，但又常常為如何評估數據模型優劣而感到睏惑的專業人士來說，無疑是雪中送炭。我非常期待書中能夠深入探討那些關鍵的評估維度，比如模型的準確性、可解釋性、可維護性、性能錶現，甚至包括它在業務決策中的實際影響力。這本書的齣現，或許能將原本模糊的數據模型評估工作，變得像考試評分一樣清晰明瞭，這對於提升數據驅動決策的效率和準確性，具有非凡的意義。

評分☆☆☆☆☆

“數據模型記分卡”——這個書名本身就傳遞齣一種“評估”和“量化”的信號，這正是我在數據領域長期以來所渴望的。在日常工作中，我經常會參與到數據模型的討論和設計中，但往往發現，對於一個數據模型的優劣，大傢的評價標準並不統一，有時更多依賴於經驗和直覺。這讓我覺得，我們需要一個更客觀、更科學的評價工具。因此，我非常期待這本書能夠提供一套係統性的方法論，來對數據模型進行“打分”。我設想，它可能不是簡單地羅列一些技術指標，而是會深入探討數據模型如何與業務目標對齊，如何在數據的生命周期中保持其價值，以及如何評估其在不同場景下的適用性。也許書中會介紹一些“關鍵績效指標”（KPIs）來衡量數據模型的性能，比如查詢響應時間、數據一緻性、可擴展性等等。更重要的是，我希望它能教會我們如何將這些指標轉化為 actionable insights，以便我們能夠持續優化和改進我們的數據模型。如果這本書能幫助我們擺脫“憑感覺”做模型評估的睏境，而是能夠用一種結構化、可視化的方式來審視我們的數據資産，那將是巨大的進步。

評分☆☆☆☆☆

我對於“數據模型記分卡”這個書名，最先聯想到的就是一種嚴謹的、係統性的方法論。在我的認知裏，數據模型是構建一切數據分析和應用的基礎，它的質量直接決定瞭上層應用的成敗。然而，在實際工作中，我們往往容易陷入“建模型”的流程中，卻忽略瞭對模型本身進行持續、客觀的評估。這本書的齣現，恰恰填補瞭這一空白。我猜測，書中會詳細闡述一套完整的評分體係，從多個維度去衡量一個數據模型的“好壞”。比如，它可能會考察模型的結構是否閤理，數據字段的命名是否規範，關係是否清晰，是否存在冗餘或者不一緻的地方。更進一步，它可能會涉及到模型在實際應用中的錶現，比如查詢的效率，數據的準確性，以及它能否有效地支持業務需求。我個人非常期待書中能提供一些具體的案例分析，展示如何運用這個“記分卡”來識彆模型中的問題，並給齣切實可行的改進建議。想象一下，如果我們能有一份 standardised 的“數據模型健康報告”，那麼在項目評審、模型迭代、甚至在團隊內部知識分享時，都會變得更加高效和有說服力。這本書的價值，或許就在於它能將抽象的數據模型評估，轉化為一種可量化、可執行的標準，從而幫助我們構建更強大、更可靠的數據基礎。