领域模型图(数据架构/ER图)
本文介绍通过四色原型法构建数据架构中的ER图。利用时标性（MI）、参与方-地点-物品（PPT）、角色（Role）和描述（DESC）四类原型，从业务流程中提炼领域模型，逐步构建出风控系统的数据模型，并最终生成实体关系图（ER图），实现从业务到数据的转化。
领域模型图(数据架构/ER图)
本文介绍如何通过四色原型法构建领域模型，并逐步提炼出ER图。采用红色（时标性）、绿色（参与方-物品-地点）、黄色（角色）和蓝色（描述）四类原型，从业务流程中抽象数据实体与关系，最终形成清晰的数据架构模型，指导数据库设计。
领域模型图(数据架构/ER图)
本文介绍如何通过四色原型法进行领域建模，构建数据架构中的ER图。涵盖四种原型：时标性（MI，红色）、参与方-地点-物品（PPT，绿色）、角色（Role，黄色）和描述（DESC，蓝色），并以风控系统为例，逐步解析从业务流程到ER图的转化过程，实现业务到数据模型的精准映射。
RFID服装仓库实施高效盘点管理
RFID服装仓库盘点管理通过电子标签实现全流程自动化数据采集，支持批量读取、非接触识别，大幅提升入库、出库、盘点效率与准确性，降低人工成本。系统实时同步库存，助力服装行业数字化转型。（238字）
领域模型图(数据架构/ER图)
数据架构的核心输出是ER图，包含实体、关系和属性。通过四色原型法进行领域建模：红色MI表示时标性事件，绿色PPT为参与方-地点-物品，黄色Role为角色，蓝色DESC为描述。以风控系统为例，从业务流程中提取MI作为节点，PPT作为实体，构建领域模型，进而生成ER图，实现从业务到数据模型的转化。
数据治理工具推荐指南：如何为技术、管理、业务团队匹配最佳方案？
在数字经济时代，数据治理是释放数据价值的关键。本文分析瓴羊Dataphin、字节Dataleap、奇点云DataSimba等主流工具，从智能化、一体化、场景化维度对比功能、适配性与部署模式，为企业提供选型框架与落地建议，助力实现数据驱动的高质量发展。（239字）
领域模型图(数据架构/ER图)
本文介绍如何通过四色原型法构建领域模型，并逐步推导出数据架构中的ER图。以风控系统为例，运用时标性（MI）、参与方-地点-物品（PPT）、角色（Role）和描述（DESC）四类原型，从关键流程出发，提炼实体与关系，最终形成简洁清晰的ER图，助力数据建模。
数据处理的流程是什么？如何进行数据预处理？
本文深入浅出地讲解了数据处理的核心环节——数据预处理，剖析了原始数据常见的缺失、错误、重复、不一致等问题，并提供可落地的四步操作指南：诊断问题、制定规则、执行清洗、检验调整。强调“垃圾进，垃圾出”，预处理是数据可信分析的基石，并建议结合业务理解与工具（如FineDataLink）提升效率，助力从零起步的数据团队逐步实现规范化、自动化处理。
