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数语之道:数据模型-企业数字化转型的关键基石

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对于DT这个全新时代的新浪潮,很多传统企业都在积极考虑数字化转型升级这项战略性任务。那么传统企业数字化转型的关键是什么?不同技术背景和业务经验的各类人员在讨论数据需求时又如何能够高效沟通协作来加速企业数字化转型进程?带着问题我们来聊聊数据模型在数字化转型中的效用。

   数据模型是用于描绘、沟通数据需求的一组简单易懂、标准的,并且便于计算机实现的标准符号的集合。从这个定义里我们不难看出数据模型有以下几个特质:

1、是通用共识的标准,简单易懂,便于不同角色沟通

2、容易转化为计算机实现的

3、能够准确描述事实的数据需求

4、高度抽象的易识别的符号

从层次上数据模型又可以分为:

1、概念模型:用来描述实物的概念化结构,最常用的是E-R模型

2、逻辑模型:用来描述业务在数据库层面如何正确合理地实现

3、物理模型:用来描述具体在计算机实现上的标准和要求

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正是基于数据模型具有这样的特质,数据模型在企业数字化转型和运营中发挥着至关重要的关键作用,具体有如下几个方面:

首先,标数据模型可以帮助不同人员描述与沟通数据需求

在企业中,来自不同部门、具有不同技术背景的业务人员、业务分析师、数据分析师、建模人员、架构师、数据库设计人员、开发人员等各类人员经常需要共同讨论数据问题与数据需求。数据模型作为一种理想的沟通工具,可以快速使相关人员达成共识,跳过对符号的理解而直接讨论深层需求。

其次,数据模型可以增加数据的精确性与易用性

数据模型中的精确定义为数据提供了一个规范的结构,数据建模过程本身是发现、分析、界定数据需求的过程,可以帮助解释数据上下文的边界,减少数据访问和数据存储时发生数据异常的可能性。通过说明数据中的结构和关系,数据模型使数据更易于使用。

再次,数据模型可以降低系统维护成本、提升资产可重用性

数据模型有助于我们从整体视角了解业务与数据现状,并有助于人们分析目前可能存在的业务与数据问题、分析修改现有数据结构是否可行和每次修改可能会带来的影响,降低维护成本。另外,数据模型以相对标准精确的形式保留了关于企业系统或项目的记忆,这些记忆可以作为可重用性资产供未来项目使用,从而降低构建新应用程序的成本。

最后,数据模型能够化繁为简,加速企业数字化转型进程

我们都知道数据库很强大,但数据在其中的关系却错综复杂,成千上万个表通过各种关系或约束互连以形成复杂的结构。没有数据模型,利益相关者很难看到现有数据库的结构、理解关键概念,当需要描述数据需求的时候,也很难准确地表达出来,数据模型恰当地解决了这个难题,这也是数据模型很重要的一个最主要的原因。数据模型从一个抽象层次描述了复杂事实到标准数据的静态特征、动态行为和约束条件,最终通过技术实现人员转化成能被计算机理解的程序语言,并且在数据库中实现出来。

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综上所述,数据模型充分体现了在传统企业数字化转型进程中助力对传统业务化繁为简进行数据化抽象后的数据运营重构,解决数据运营协作中不同技术背景和业务经验的各类人员在讨论数据需求时缺少一种有效的沟通工具,在讨论中经常因为对各种符号理解不一致,导致沟通效率低下,不同观点之间很难协调和达成共识的问题,促进企业级数据标准化生产、数据管控、数据复用、数据资产化沉淀等诸多方面的强大支撑等等。由此可见,数据模型因其特殊作用和价值,正在被广大企业作为数字化转型升级的关键基石,成为企业数字化转型中数据生产标准化、数据管理资产化、数据服务应用化的关键能力依托广泛应用。


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Datablau创建于2016年,核心创始和研发团队全部来自于原CA erwin,天然具有世界级产品厂商的血缘和水准,是国内数据建模和创新型数据治理的第一品牌。依托多年的行业积累和技术沉淀,Datablau在产品设计层面充分发挥了后天优势,实现了集数据建模、数据目录、数据质量和数据准备为一体的企业级数据治理平台,将独创的“数据生产规范化、数据管理资产化、数据服务应用化、数据治理生态化”企业数字化转型新四化理论贯穿到产品设计上,全面满足企业对于数据治理的客观需求和落地实际。

目前Datablau已为建设银行、华为、中信集团、嘉实基金、中国人寿、国电大渡河、四川航空、东方航空、联合电子汽车、苏州银行、中原银行、平安银行、兴业证券等众多大型客户提供数据治理相关产品及服务,得到实际应用并深受好评,客户范围已经覆盖到银行、保险、制造业和能源行业等核心领域,Datablau已成为企业数据治理领域的领导厂商。


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