带你读《构建企业级好数据(Dataphin智能数据建设与治理白皮书)》——(二)研发:集成、建模、发布、运维(2)

本文涉及的产品
智能数据建设与治理Dataphin,200数据处理单元
简介: 带你读《构建企业级好数据(Dataphin智能数据建设与治理白皮书)》——(二)研发:集成、建模、发布、运维(2)

《构建企业级好数据(Dataphin智能数据建设与治理白皮书)》——二、Dataphin 演进之路:产品大图及核心功能详解——(二)研发:集成、建模、发布、运维(1) https://developer.aliyun.com/article/1229668?groupCode=dataphin



2. 设计即研发,保障数据模型与代码的一致性


1) 规范建模


原本数据模型需要用限定文档记录再依代码研发。经过多轮变更计文档与实际代码可能南辕北辙Dataphin 过规化、模化的低代码配置,在设的同时生成代码,有了模型与代码的一性,提升数据质量。


Dataphin 能:规划中,过数据建设为四层,题域模型,概念模型,辑模型和分析模型。个模型在规划一介绍过,本篇将续展开逻辑模型和分析模型的解。


Dataphin 能研发模,也建模或逻辑化研发。除此之外,Dataphin 支持通用SQLMapReduceShellPython 等研发方式,本文将重能研发模


2) 依据使用场景为数据分层


介绍能研发的辑模型和分析模型之,先维度的数据分层。当,在数据中台领通用的做法是据数据的使用场景和生产方式,将数据分为:


ODSOperational Data Source按照面理解是作数据来源,通常

法是贴源数据层。ODS 是从业务应系统中同步过来的数据,一般不对数据加工、镜像是会多个版为业务应的数据一直在更新变化,ODS 过程版数据。


CDMCommon Data Model公共数据模型层,数据的加工,建模都在这一层行,能研发也主要在这一层。


ADS/ADMApplication Data Summary,应数据层,面向具体业务场

景的数据研发。


image.png


Dataphin 中,规划研发的流程一是,规划(->建模->概念建模)->->ODS(数据上云/数据同步)->CDM辑建模->分析建模)->ADS


3) 逻辑模型

介绍,现在设规划->->ODS 完成,下来就进入了逻辑建模。



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