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数据建模的真正难点:院士往往看不到,了解所需的业务需求和成果数据建模的目的是帮助组织更好地运作.作为数据建模者,收集,组织和存储用于分析的数据可视化数据建模 盯着无数行和列的字母数字条目不太可能为人们带来启示.大多数人都希望通过图表更加舒适地查看数据,可以快速查看任何异常情况从简单数据建模开始,然后扩展 由于大小,类型,结构,增长率和查询语言等因素,数据可能会迅速复杂化.开始时保持数据模型小而简单

8000字,详解数据建模的方法、模型、规范和工具!,前些天听某院士讲工业大数据建模.他特别强调了意义和价值,却完全没有意识到这个问题和难点在什么地方.在我看来,他指出的方

大数据变现给了数据建模者自证价值的最好机会,实体建模法实体建模法并不是数据仓库建模中常见的一个方法,它来源于哲学的一个流派.从哲学的意义上说,客观世界应该是可以细

数据治理的本质:体系化建模,企业大数据变现的意义不仅仅是有了新的商业模式,可能也在改变着很多的东西,有对外变现机会的数据建模师是非常幸运的, 在感谢

8000字,详解数据建模的方法、模型、规范和工具!,体系化建模概述从对体系化建模的定义来看,它强调了两个统一,即数据需求与模型设计的统一和模型设计与物理实现的统一.数据需

提升数据建模的10种技术措施,业界逐步形成了数据建模的四部曲:业务建模>领域建模>逻辑建模>物理建模.简单讲,就是明确具体业务,抽象实体和关系,结合