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出版者:Technics Publications, LLC

作者:Steve Hoberman

出品人:

页数:134

译者:

出版时间:2005-10-17

价格:USD 18.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780977140008

丛书系列:

图书标签:

数据建模
关系模型
数据库设计
数据仓库
维度建模
ER图
数据分析
SQL
商业智能
数据治理

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具体描述

Ever have a bad data day? If you're a business user, architect, analyst, designer or developer, then you've probably had some bad data days. It comes with the territory. Overcoming these problems is much easier if you have an in-depth understanding of the actual data. That's where a data model comes in handy. It's a diagram that uses text and symbols to represent groupings of data, giving you a clear picture of your business and application environment. Data Modeling Made Simple provides the tools you need to read, create and validate models of your business and applications. It's a data modeling book for those who aren't necessarily full time data modelers.

This book contains everything about modeling you need to know but were too afraid to ask, such as:

What are the traditional and nontraditional uses of a data model?

How do subject area, logical, and physical data models differ?

When do I build a BSAM, ASAM, or CSAM?

What is the easiest way to apply normalization?

Where can I best leverage abstraction?

How do I decide whether to use denormalization or dimensionality?

What are primary, foreign, alternate, virtual, and surrogate keys?

What is the best approach to building the models?

How can I use the Scorecard system to validate a data model?

《数据建模的艺术与科学：洞悉信息结构，驱动业务洞察》在这信息爆炸的时代，数据早已不再是冰冷的数字堆砌，而是企业决策的基石，创新突破的源泉。然而，海量数据的背后，隐藏着错综复杂的关联和亟待挖掘的价值。如何有效地组织、理解和利用这些数据，使其真正转化为驱动业务发展的强大引擎？《数据建模的艺术与科学》将为您揭开数据世界的神秘面纱，引导您踏上精通数据建模的探索之旅。本书并非一本枯燥的技术手册，而是一部深入浅出的实践指南，旨在帮助读者从根本上理解数据建模的核心理念，掌握构建高质量数据模型的关键方法，并最终能够运用数据模型来解决实际业务问题，提升企业竞争力。我们相信，卓越的数据建模能力，是每一位数据专业人士、业务分析师乃至领导者的必备技能。第一部分：数据建模的基石——理解其“为何”与“何为” 在深入技术细节之前，我们首先需要建立起对数据建模的宏观认识。本部分将为您解答一系列基础性的问题：数据建模的本质是什么？我们将从信息系统的角度出发，探讨数据建模如何充当业务逻辑与技术实现之间的桥梁，将抽象的业务需求转化为结构化的数据蓝图。您将了解到，数据建模远不止是绘制 ER 图，它更是对现实世界业务过程的抽象、提炼和规范化。为什么数据建模至关重要？我们将深入剖析数据建模对企业信息系统建设、数据质量、数据分析、系统集成、以及业务决策所产生的深远影响。不良的数据模型可能导致数据冗余、不一致、查询效率低下、维护成本高昂，甚至阻碍业务的发展。而优秀的数据模型，则能带来系统的可维护性、可扩展性、数据的一致性、更快的查询速度，以及更精准的业务洞察。数据建模的类型与演进：从概念模型、逻辑模型到物理模型，我们将逐一介绍不同层次的模型所扮演的角色和关注的重点。同时，我们也会回顾数据建模的发展历程，探讨关系型数据库建模、维度建模、以及 NoSQL 数据建模等不同范式，帮助您理解不同场景下适用的建模方法。核心概念解析：实体（Entity）、属性（Attribute）、关系（Relationship）、约束（Constraint）等数据建模的基本构成要素将被清晰地阐释。我们将结合实际案例，让您深刻理解这些概念在构建数据模型中的作用，以及它们之间如何相互作用，共同描绘出数据的内在逻辑。第二部分：数据建模的实践——掌握“如何做”的关键步骤理解了“为何”与“何为”，我们将正式进入数据建模的实践环节。本部分将为您提供一套系统性的方法论，指导您一步步构建出健壮、高效的数据模型。需求分析与信息收集：一切成功的建模始于对业务的深刻理解。我们将探讨如何有效地与业务方沟通，准确地识别和收集业务需求，挖掘业务流程中的关键信息，并将其转化为模型设计的输入。这包括识别业务实体、关键业务事件、以及它们之间的相互作用。概念建模：这是数据建模的初始阶段，旨在以业务用户能够理解的语言描绘出业务领域的数据结构。我们将介绍实体-关系图（ER Diagram）作为一种强大的可视化工具，并指导您如何识别核心实体，定义它们的属性，以及梳理实体间的关系（一对一、一对多、多对多）。您将学习到如何绘制清晰、准确的概念模型，为后续的逻辑建模奠定基础。逻辑建模：在概念模型的基础上，我们将进入逻辑建模阶段，将业务概念转化为更具技术可行性的数据结构。我们将详细介绍各种规范化（Normalization）技术，解释其目的和不同范式（1NF, 2NF, 3NF, BCNF）的含义，以及如何运用它们来消除数据冗余、减少异常。您将学习到如何定义主键（Primary Key）、外键（Foreign Key），以及如何处理多对多关系。物理建模：这是数据建模的最后一个阶段，将逻辑模型转化为数据库系统能够直接使用的具体实现。我们将探讨如何选择合适的数据类型、定义字段长度、设置索引（Index）以优化查询性能、以及如何考虑数据约束和触发器。您将了解不同数据库系统（如 MySQL, PostgreSQL, SQL Server）在物理建模方面的差异和最佳实践。建模过程中的常见陷阱与规避：在建模过程中，我们不可避免地会遇到各种挑战。本部分将提前预警一些常见的建模陷阱，例如过度规范化、命名不一致、忽视性能需求等，并提供行之有效的规避方法。第三部分：高级数据建模技术与应用——提升数据价值的深度探索在掌握了基础的数据建模技术后，本书将带领您进入更高级的领域，探索如何利用数据模型来应对更复杂的业务挑战，并最大化数据的价值。维度建模（Dimensional Modeling）：针对数据仓库和商业智能（BI）场景，我们将深入介绍维度建模的核心理念，包括事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）的设计。您将学习如何构建星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema），以及如何设计适合分析的数据结构。数据仓库与数据湖的建模：随着大数据时代的到来，数据仓库和数据湖成为了企业数据战略的重要组成部分。我们将探讨在这些环境中进行数据建模的独特挑战和方法，包括如何设计通用数据模型、如何处理半结构化和非结构化数据。非关系型数据库（NoSQL）建模：针对文档数据库、键值数据库、列族数据库和图数据库等不同的 NoSQL 类型，我们将介绍其独特的建模范式和设计原则。您将了解如何根据具体应用场景选择合适的 NoSQL 数据模型。数据治理与数据模型：数据模型是实现数据治理的基石。我们将探讨如何将数据模型融入到数据治理流程中，确保数据的一致性、准确性、可追溯性，以及合规性。建模工具与自动化：介绍当前市面上主流的数据建模工具，以及如何利用这些工具来提高建模效率和准确性。同时，我们也会探讨模型版本控制、文档生成等自动化实践。数据模型在不同业务场景下的应用：本部分将通过一系列实际案例，展示数据模型如何在客户关系管理（CRM）、企业资源规划（ERP）、供应链管理（SCM）、以及营销分析等不同业务领域发挥关键作用。您将看到，优秀的数据模型能够显著提升业务流程的效率和决策的准确性。第四部分：数据建模的未来趋势——拥抱变革，引领创新技术总是在不断发展，数据建模也不例外。本部分将放眼未来，探讨数据建模领域的新兴趋势和潜在变革。 AI 辅助的数据建模：随着人工智能技术的飞速发展，AI 在自动化建模、模型优化、以及智能数据发现方面的应用前景将如何？数据网格（Data Mesh）与领域驱动设计（DDD）对建模的影响：新兴的数据架构模式将如何重塑我们对数据组织和建模的理解？语义建模与知识图谱：如何通过更丰富的语义信息来提升数据的可理解性和互操作性？可持续的数据建模：在环境变化和法规要求日益严格的背景下，数据模型的设计将如何考虑可持续性和合规性？本书的承诺：《数据建模的艺术与科学》将不仅仅是知识的传递，更是能力的培养。我们致力于：强调实践性：每一章节都配有丰富的案例分析和练习，帮助您将理论知识转化为实际操作能力。注重可读性：采用清晰易懂的语言，避免过多的技术术语，让不同背景的读者都能轻松入门。启发性思维：引导您独立思考，不仅仅是学习“如何做”，更是理解“为何这样做”，从而培养出灵活运用建模技能的能力。前瞻性视野：关注行业最新动态和未来趋势，帮助您在快速变化的技术环境中保持领先。无论您是初入数据领域的新手，还是经验丰富的资深从业者，亦或是希望提升业务洞察力的管理者，《数据建模的艺术与科学》都将是您不可或缺的伙伴。它将帮助您构建坚实的数据基础，释放数据的无限潜力，最终在竞争激烈的商业环境中取得成功。现在，就让我们一起开启这段精彩的数据建模之旅吧！