数据建模与设计

核心原则

数据建模是发现、分析和限定数据需求，再以精确模型表达和沟通这些需求的迭代过程。模型服务于共同理解和可实施设计；图、定义、问题清单与血缘共同构成交付物。

适用边界

• 跨企业/领域的主题域、系统与数据流蓝图由 designing-data-architecture 主导；本技能细化选定范围的结构。
• 面向具体业务过程的概念、逻辑、物理模型及其追溯、评审和变更使用本技能。
• BI 项目的指标语义、事实/维度交付和消费验收由 delivering-data-warehousing-and-bi 主导，本技能提供维度模型设计。
• 接口契约、编排、重放与运行对账由 integrating-data 主导；数据库运行、容量、备份恢复由 operating-data-storage 主导。

工作流

1. 明确业务问题、用例、范围、消费者和模型要支持的决定；登记术语冲突、假设与未决项。
2. 阅读数据建模项目手册，根据受众、决定、交付阶段和技术约束选择概念、逻辑或物理层级，以及关系、维度、事实、对象、时态或 NoSQL 等适用方案。
3. 先建立需求、定义和过程/事件语境；复用现有模型、模式和实际数据前，验证其准确性与时效性。
4. 迭代构建实体/事实、关系、粒度、键、属性、基数、可选性、时态和规则；保持概念—逻辑—物理与源—目标双向追溯。
5. 用业务场景、数据剖析和模型质量清单分别开展需求评审、设计评审和物理可行性评审；不以图形美观代替正确性。
6. 记录批准、问题、被否决方案、版本和变化原因；破坏性变更必须做影响分析、迁移、兼容/弃用与回退安排。
7. 发布图、定义、映射、血缘、决策和验收证据的同一版本；从实现逆向核对模型，修复漂移。

交付模板

使用 中文交付包 或 English delivery pack 组织输出。叙述性方案和评审记录使用同目录 Word 模板；矩阵、台账和评分卡使用同目录 Excel 模板。模板中的责任、阈值、批准和证据须由实际项目确认。

输出契约

输出业务范围与用例；建模层级/方案选择；需求与术语；模型图及定义；粒度、键、关系和规则；命名/设计标准；概念—逻辑—物理和源—目标追溯；开放问题；评审与批准；变更/版本；质量评分、指标和验收证据。

常见错误

错误	修正
从现有表直接拼目标模型	先确认业务需求、粒度和语义，再验证源数据
一张模型同时承担三级细节	明确模型层级、方案、受众和决定
只有框线，没有定义和问题	同步交付定义、规则、开放问题和血缘
物理优化反向污染业务语义	记录逻辑到物理的转换与理由，并保持可追溯
模型签署后无人维护	对模型像需求和代码一样版本化、评审和回归