极道
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数据中台的数据建模
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原文中文，约4000字，阅读约需10分钟。
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内容提要
本文讨论了数据建模在数据工程中的重要性，以及数据建模的历史和数据日益复杂的情况。数据建模是创建组织数据结构化表示的过程，可以帮助理解数据中的关系、约束和模式，并为设计数据系统提供蓝图。数据建模的历史经历了不断的演变，从规范化到非规范化的方法。数据的复杂性和数据建模的重要性也被强调。关键概念如指标、归一化、渐变维度和实体关系图也被介绍和讨论。
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关键要点
- 数据建模在数据工程中至关重要，帮助创建高效、可扩展的数据架构。
- 数据建模是组织数据的结构化表示，帮助理解数据关系、约束和模式。
- 数据建模包括概念模型、逻辑模型和物理模型，分别代表不同层次的数据关系。
- 数据建模与业务逻辑紧密结合，确保技术和业务需求的一致性。
- 数据建模的历史经历了从规范化到非规范化的演变，反映了技术和需求的变化。
- 数据的复杂性增加，导致数据处理和建模变得更加困难。
- 粒度和汇总在数据建模中重要，影响数据存储和查询性能。
- 指标和KPI是数据建模的关键概念，帮助定义业务目标。
- 归一化和非归一化是数据建模中的基本概念，影响数据冗余和一致性。
- 渐变维度用于跟踪历史数据变化，是数据建模的重要任务。
- 实体关系图（ERD）用于可视化数据模型，帮助理解实体及其关系。
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