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[美] Steve，Hoberman，霍伯曼 著，包春霞 译

图书标签:

• 数据建模
• 数据仓库
• 数据分析
• 业务分析
• 数据治理
• 数据质量
• 数据库设计
• 信息架构
• 绩效管理
• 可视化

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115475442

版次：1

商品编码：12321281

品牌：异步图书

包装：平装

开本：小16开

出版时间：2018-03-01

用纸：胶版纸

页数：168

正文语种：中文

编辑推荐

数据模型是业务人员和技术人员之间的重要媒介，也是技术人员内部沟通的主要媒介。获得正确的数据模型是非常必要的。数据模型记分卡的作用就是评估模型是否正确的。
本书将教你如何应用记分卡，旨在改进数据模型，更好地为数据建模服务。本书非常适合对数据建模感兴趣的读者以及从事数据库等相关工作的专业人士参考阅读。

内容简介

数据建模是对现实世界各类数据进行抽象组织、界定数据库需管辖的范围、确定数据的组织形式等直至转化成现实数据库的过程。而数据模型是构建应用系统的核心，是尽可能精准地表示业务运转的概念性框架。
本书重在介绍数据建模领域的经典理论—数据模型记分卡。全书通过16章内容，分3个部分介绍了如何使用数据模型记分卡来改进数据模型。第1部分介绍了数据建模和验证；第2部分介绍了数据模型记分卡的分类，列举了10种数据模型记分卡；第3部分介绍了记分卡在模型评审中的使用。
作为一本经典大师级著作，本书非常适合对数据建模感兴趣的读者以及从事数据库等相关工作的专业人士参考阅读。通过阅读本书，读者将对记分卡这一经典理论有更加全面、深入的理解。

作者简介

Steve Hoberman的数据模型课程已经连续开设了20多年。Steve以其寓教于乐、善于交互的教学风格而闻名，他还应邀为世界各地的公司讲授数据建模大师课程，他的课程被公认为业界全面的数据建模课程。Steve已经写过多本关于数据建模的书，包括畅销书《数据建模经典教程》。他是设计挑战赛的发起人，也是数据建模区域研讨会的大会主席，他还获得了2012数据管理协会（Data Administration Management Association，DAMA）的“国际专业成就奖”，并且是2014和2015连续两年的企业数据世界的*·演讲者。

目录

第 1部分　数据建模和验证
第 1章　数据模型基础 2
1．1　实体 2
1．2　属性 5
1．3　域 5
1．4　关系 6
1．5　键 9
1．6　代理键 13
1．7　外键 15
1．8　次键 16
1．9　子类型 16
第 2章　数据模型质量的重要性 19
2．1　精确性 19
2．2　杠杆 21
2．3　数据质量 21
第3章　数据模型记分卡概述 23
3．1　记分卡的特征 23
3．2　记分卡模板 24
3．3　DMM上下文 29
3．3．1　DMM和数据建模 32
3．3．2　功能实践陈述 34
3．4　DMBOK上下文 37
第 2部分　数据模型记分卡分类
第4章　分类1：正确性 42
4．1　模型是否正确地捕获了需求 42
4．2　分类的期望 43
4．3　对正确性检查的小结 50
第5章　分类2：完整性 51
5．1　模型的完整性如何 51
5．2　类别期望 51
5．2．1　确认获得所有的业务元数据 52
5．2．2　确认获得所有的技术元数据 52
5．2．3　确认每个需求都被完全捕获 53
5．2．4　确认没有提供免费的服务 53
5．2．5　确认澄清了所有模糊的需求 54
5．3　对完整性检查的小结 55
第6章　分类3：模式 56
6．1　模型与其模式匹配得如何 56
6．2　类型期望 61
6．2．1　概念模型遵从 61
6．2．2　逻辑模型遵从 67
6．2．3　物理模型遵从 83
6．3　模式检查的小结 93
第7章　分类4：结构 97
7．1　分类期望 97
7．1．1　模型是一致的 97
7．1．2　模型有完整性 99
7．1．3　模型遵从核心原则 103
7．2　结构检查的小结 106
第8章　分类5：抽象 107
8．1　模型是否很好地利用了通用的结构 107
8．2　类型期望 108
8．2．1　模型是可扩展的 108
8．2．2　模型是可用的 110
8．3　抽象检查的小结 111
第9章　分类6：标准 112
9．1　模型是否很好地遵从命名规范 112
9．2　分类期望 112
9．2．1　模型要结构良好 113
9．2．2　模型使用正确的术语 117
9．2．3　模型有一致的样式 119
9．3　标准检查的小结 119
第10章　分类7：可读性 121
10．1　模型是否具有可读性 121
10．2　分类期望 121
10．2．1　模型是可读的 121
10．2．2　实体布局可接受 124
10．2．3　属性顺序可接受 127
10．2．4　关系布局可接受 128
10．3　可读性检查的小结 128
第11章　分类8：定义 130
11．1　定义是否做得足够好 130
11．2　分类期望 131
11．2．1　定义是清晰的 131
11．2．2　定义是完整的 132
11．2．3　定义是正确的 133
11．3　定义检查的小结 134
第12章　类别9：一致性 135
12．1　模型与企业的一致性如何 135
12．2　分类期望 136
12．3　一致性检查的小结 137
第13章　分类10：数据 138
13．1　元数据与数据匹配得如何 138
13．2　分类期望 138
13．3　数据检查的小结 141
第3部分　用记分卡验证数据模型
第14章　准备模型评审 144
14．1　必需的文档 144
14．2　附加的信用文档 145
14．3　评审结构 146
14．3．1　将模型分块评审 146
14．3．2　决定谁参加评审 147
14．3．3　座位模式 147
第15章　模型评审 149
15．1　一米深胜过一里宽 149
15．2　设置阶段 150
15．3　建立一个支持小组 150
15．4　平均分数 151
15．5　从CDM开始 151
15．6　知道何时停止 151
15．7　保持有趣 151
第16章　数据模型记分卡案例研究：消费者互动 152
16．1　正确性 155
16．2　完整性 156
16．3　模式 157
16．4　结构 159
16．5　抽象 160
16．6　标准 160
16．7　可读性 161
16．8　定义 162
16．9　一致性 165
16．10　数据 166
16．11　完成的记分卡 168

数据模型记分卡：洞察、优化与赋能的实践指南 在这个数据驱动的时代，企业获取和处理海量信息的能力已成为其核心竞争力。然而，仅仅拥有数据并不能保证成功。数据的价值能否充分释放，很大程度上取决于其底层的数据模型。一个糟糕的数据模型不仅会阻碍分析师和业务人员的洞察力，还会导致效率低下、成本增加，甚至做出错误的决策。正是在这样的背景下，“数据模型记分卡”应运而生，它不仅仅是一个工具，更是一套系统性的方法论，旨在帮助企业全面评估、优化和提升其数据模型的设计、实现和维护。 本书并非侧重于数据模型的理论构建，而是深入探讨如何在实际工作中，通过一套量化且可操作的评估体系，来审视和改进现有数据模型。它关注的是数据模型如何更好地服务于业务目标，如何提升数据的可用性、准确性、一致性和效率。读者将学会如何从多个维度来“给数据模型打分”，从而清晰地认识到模型的优势与不足，并找到切实可行的改进路径。 第一部分：理解数据模型记分卡的价值与框架 在开始详细的评估之前，本书将首先阐述数据模型记分卡的核心价值。它强调了数据模型作为企业信息资产基石的重要性，以及当前企业在数据模型方面普遍存在的挑战，例如模型设计缺乏统一标准、技术债务累积、业务需求难以响应等。接着，本书将介绍记分卡的整体框架，包括其核心的评估维度和具体的评价指标。这个框架是本书后续所有内容的基石，它将指导读者如何系统地、有条理地进行数据模型评估。 核心价值： 提升数据质量： 通过结构化的评估，识别数据模型中的冗余、不一致性，从而指导改进，提升数据的准确性和可靠性。 加速业务洞察： 一个优化过的数据模型能够更高效地支持复杂查询和分析，让业务人员更快地获取所需洞察，做出更明智的决策。 降低维护成本： 良好的模型设计减少了数据冗余和复杂性，降低了数据集成、ETL过程和报表开发的难度，从而节省了时间和资源。 增强数据治理： 记分卡提供了一个量化的基准，有助于衡量数据治理策略的有效性，并指导治理工作的方向。 促进团队协作： 统一的评估标准为数据工程师、数据分析师、业务用户和IT部门提供了一个共同的语言和目标，促进了跨部门的理解与合作。 支持技术演进： 记分卡有助于识别模型在支持新技术（如大数据平台、AI/ML应用）方面的瓶颈，为技术升级和迁移提供依据。 整体框架： 本书将数据模型记分卡分解为几个关键的评估维度。每一个维度都包含一系列具体的、可衡量的指标。读者将通过对这些指标的逐一评估，最终形成对整个数据模型的综合评分。这些维度可能包括（但不限于）： 结构与设计（Structural Integrity & Design）： 规范化/反规范化程度： 模型是否在规范化（减少冗余）和反规范化（优化查询性能）之间取得了合理的平衡？ 实体关系完整性： 表与表之间的关系是否清晰、准确，是否遵循了业务逻辑？外键约束是否得到有效利用？ 命名规范： 表名、列名、视图名等是否具有一致性、描述性和业务含义？ 数据类型选择： 是否为每个字段选择了最合适、最高效的数据类型？是否避免了不必要的数据类型转换？ 索引策略： 索引是否合理设计，能够有效支持查询性能，同时避免过多索引带来的写入开销？ 范式级别： 模型是否满足了一定程度的范式要求（如3NF），以避免数据异常？ 一致性与规范化： 模型中是否存在重复的业务概念，命名是否一致？ 业务契合度（Business Alignment）： 业务概念映射： 数据模型中的实体和属性是否能够准确地映射到业务领域中的概念？ 业务规则体现： 模型是否充分考虑并支持了关键的业务规则？ 报表和分析支持： 模型是否能够高效地支持现有的和预期的业务报表和分析需求？ 用户易理解性： 模型对于非技术背景的业务用户而言，是否易于理解和使用？ 灵活性与可扩展性： 模型在面对新的业务需求或数据源时，是否具有良好的适应性和扩展性？ 性能与效率（Performance & Efficiency）： 查询响应时间： 关键业务查询的平均响应时间是多少？是否满足SLA（服务水平协议）要求？ 数据加载/更新速度： 数据批量加载（ETL/ELT）和实时更新的性能如何？ 存储效率： 数据存储量是否合理？是否存在大量的冗余数据？ 资源利用率： 模型在数据库系统中的CPU、内存、I/O等资源消耗情况。 ETL/ELT流程效率： 数据转换和加载过程的效率和稳定性。 可维护性与可理解性（Maintainability & Understandability）： 文档完整性： 数据模型是否拥有清晰、完整、最新的文档（ER图、数据字典、业务含义解释等）？ 变更管理： 模型变更的流程是否规范，对现有系统的影响是否可控？ 复杂性： 模型是否存在过多的视图、存储过程、触发器等，导致理解和维护困难？ 可测试性： 模型的设计是否便于进行单元测试和集成测试？ 数据治理与安全（Data Governance & Security）： 数据质量指标： 关键数据字段的完整性、准确性、唯一性等指标。 数据一致性： 跨不同数据源或系统之间，关键数据的定义和值是否一致？ 访问控制： 数据访问权限是否按照业务角色和需求进行了精细化控制？ 敏感数据标识： 敏感数据（如PII）是否被妥善标识和保护？ 合规性： 模型是否满足相关的行业法规和数据隐私政策要求（如GDPR, CCPA）？ 第二部分：实施数据模型记分卡 在理解了框架之后，本书将详细指导读者如何实际落地数据模型记分卡。这部分内容将涵盖从准备工作到持续优化的全过程。 准备阶段： 明确目标： 确定本次记分卡评估的核心目标是什么？是提升报表性能？是支持新的业务分析？还是进行全面的数据治理？ 组建团队： 明确记分卡评估的负责人和参与者，包括数据工程师、数据库管理员、业务分析师、领域专家等。 选择评估工具/方法： 决定是采用纯手工评估、利用现有数据库工具，还是引入专业的第三方数据建模工具。 定义评估范围： 确定需要评估的数据模型的范围，是整个数据仓库、某个业务域的数据集市，还是某个关键的应用数据库？ 数据收集与指标度量： 技术指标： 如何从数据库系统获取关于表的大小、索引使用情况、查询执行计划、执行时间等技术指标？ 业务指标： 如何通过访谈、问卷、业务报表分析等方式，收集关于业务契合度、用户满意度、报表效率等业务指标？ 文档审查： 如何系统地审查现有数据模型文档的完整性和准确性？ 评分与分析： 量化评分： 为每个指标设定评分标准（例如，1-5分制），并根据收集到的数据进行评分。 加权平均： 根据评估目标，为不同的评估维度或指标设置权重，计算出综合得分。 识别瓶颈： 识别得分最低的维度和指标，深入分析导致低分的根本原因。 趋势分析： 如果是周期性评估，则分析得分的变化趋势，评估改进措施的效果。 报告与沟通： 撰写报告： 制作清晰、直观的记分卡报告，包括总得分、各维度得分、关键问题、建议措施等。 可视化呈现： 利用图表（如雷达图、柱状图）将评估结果可视化，便于理解。 向上汇报与向下传达： 将评估结果和改进建议向管理层汇报，并与执行团队进行充分沟通，争取支持。 第三部分：优化与改进策略 记分卡的结果并非终点，而是优化改进的起点。本书将提供一系列切实可行的优化策略，指导读者如何根据记分卡的结果，采取针对性的改进措施。 结构与设计优化： 数据建模重构： 根据业务需求和性能瓶颈，对数据模型进行局部或整体的重构，引入或调整维度建模、雪花模型等。 规范化/反规范化调整： 根据查询负载和数据一致性要求，动态调整表的规范化程度。 数据类型优化： 迁移到更高效的数据类型，如使用固定长度类型代替可变长度类型（如果适用）。 视图与物化视图： 利用视图简化查询，利用物化视图预计算聚合结果，提升查询性能。 性能调优： 索引优化： 根据查询模式，创建、删除或调整索引，避免冗余索引。 分区策略： 对大型表进行分区，提高查询和维护效率。 数据库参数调优： 调整数据库缓冲池、查询优化器等参数。 ETL/ELT流程优化： 改进数据加载逻辑，使用更高效的加载工具，并行化处理。 提升可维护性与可理解性： 完善文档： 建立或更新数据字典，绘制最新的ER图，为关键表和字段编写详细的业务描述。 标准化命名： 强制执行统一的命名规范，提高模型的可读性。 代码重构： 简化存储过程、函数等，提高代码的可读性和可维护性。 版本控制： 对数据模型设计和变更进行版本控制。 强化数据治理与安全： 数据质量监控： 建立自动化数据质量检查流程，及时发现和修复数据问题。 建立数据目录： 部署数据目录工具，帮助用户发现和理解数据。 访问控制策略落地： 严格执行基于角色的访问控制（RBAC），确保数据安全。 敏感数据脱敏： 对用于开发和测试环境的数据进行脱敏处理。 第四部分：数据模型记分卡的进阶应用 本书的最后部分将探讨数据模型记分卡的进阶应用，使其成为企业数据战略中持续赋能的工具。 自动化评估： 如何利用脚本和工具，实现部分指标的自动化收集和评分，减少人工工作量？ 与其他评估体系集成： 数据模型记分卡如何与数据质量管理、数据安全审计、IT服务管理等其他评估体系相结合，形成更全面的企业级评估框架？ 支持敏捷开发： 在敏捷开发模式下，如何利用数据模型记分卡快速反馈，指导数据模型的迭代优化？ 建立数据模型文化： 如何通过持续的记分卡应用和改进，在企业内部建立关注数据模型质量和价值的文化？ 未来趋势： 展望数据模型记分卡在人工智能、机器学习等新兴技术领域的发展方向。 通过“数据模型记分卡”，本书旨在为企业提供一套切实有效的工具和方法，帮助它们摆脱数据模型的困境，充分释放数据的潜在价值，最终实现数据驱动的业务成功。这本书将是数据工程师、数据库管理员、数据分析师、数据治理专员以及任何希望深入理解和改进企业数据资产的人员的宝贵资源。它承诺的不是理论上的空谈，而是落地实践的指南，帮助读者将数据模型从幕后晦涩的工程问题，转变为支撑业务前沿的强大引擎。

评分☆☆☆☆☆

我对于“数据模型记分卡”这个书名，最先联想到的就是一种严谨的、系统性的方法论。在我的认知里，数据模型是构建一切数据分析和应用的基础，它的质量直接决定了上层应用的成败。然而，在实际工作中，我们往往容易陷入“建模型”的流程中，却忽略了对模型本身进行持续、客观的评估。这本书的出现，恰恰填补了这一空白。我猜测，书中会详细阐述一套完整的评分体系，从多个维度去衡量一个数据模型的“好坏”。比如，它可能会考察模型的结构是否合理，数据字段的命名是否规范，关系是否清晰，是否存在冗余或者不一致的地方。更进一步，它可能会涉及到模型在实际应用中的表现，比如查询的效率，数据的准确性，以及它能否有效地支持业务需求。我个人非常期待书中能提供一些具体的案例分析，展示如何运用这个“记分卡”来识别模型中的问题，并给出切实可行的改进建议。想象一下，如果我们能有一份 standardised 的“数据模型健康报告”，那么在项目评审、模型迭代、甚至在团队内部知识分享时，都会变得更加高效和有说服力。这本书的价值，或许就在于它能将抽象的数据模型评估，转化为一种可量化、可执行的标准，从而帮助我们构建更强大、更可靠的数据基础。

评分☆☆☆☆☆

当我看到“数据模型记分卡”这个书名时，脑海中立刻浮现出一种清晰、标准化的评估流程。在数据分析的旅程中，模型是我们理解和驾驭数据的核心工具，但如何判断一个模型是否“好”，往往是一个见仁见智的问题。这本书，我想，就是为解决这个问题而生的。我猜测，它会提供一套详尽的评估框架，涵盖从模型的结构设计、数据质量、性能表现到业务价值等多个维度，并为每个维度设定具体的衡量标准和评分机制。我尤其期待书中能够强调“可解释性”和“可维护性”这两个方面。一个好的数据模型，不仅要能准确地反映现实世界，更要能够让非技术人员也能理解其逻辑，并且在未来的迭代和维护中，能够以较低的成本进行调整和扩展。这本书的出现，就像是给数据模型的“体检报告”赋予了统一的语言和标准，让我们可以更有效地识别模型的“病灶”，并进行“对症下药”。我希望它能帮助我，以及更多的数据从业者，建立起对数据模型更深层次的理解，并将其应用到实际工作中，从而构建出更具鲁棒性和价值的数据体系。

评分☆☆☆☆☆

这套书的装帧设计真是太吸引人了！我是一个非常注重视觉体验的读者，书封面那深邃的蓝色调，配上烫金的标题，散发出一种沉稳而专业的质感。拿到手里，纸张的触感也是极佳，厚实而不失细腻，翻页的时候有一种沙沙的悦耳声，这让我对这本书的内在品质充满了期待。我一直以来都对数据分析和信息架构的领域抱有浓厚的兴趣，而“数据模型记分卡”这个名字，光是听着就感觉非常直观地指向了某个核心的评估体系。我猜想，这本书大概率会提供一种清晰、量化、可操作的方法论，来审视和衡量我们构建的数据模型是否健康、高效，甚至是否“有价值”。我设想，它可能会像一份体检报告一样，为我们的数据模型进行全面的“健康检查”，列出各项指标，并给出相应的分数和建议。这种“记分卡”的形式，对于那些在实际工作中需要与大量数据打交道，但又常常为如何评估数据模型优劣而感到困惑的专业人士来说，无疑是雪中送炭。我非常期待书中能够深入探讨那些关键的评估维度，比如模型的准确性、可解释性、可维护性、性能表现，甚至包括它在业务决策中的实际影响力。这本书的出现，或许能将原本模糊的数据模型评估工作，变得像考试评分一样清晰明了，这对于提升数据驱动决策的效率和准确性，具有非凡的意义。

评分☆☆☆☆☆

“数据模型记分卡”——仅仅从书名，我就感受到了其强大且实用的价值。在当前数据驱动的时代，数据模型的构建和维护已成为企业核心竞争力的一部分。然而，很多时候，我们对于模型的质量评估，往往停留在非常主观的层面，缺乏一套客观、统一的标准。这本书，我猜想，正是致力于解决这一痛点。它可能不仅仅是列出一些技术上的考量，而是会提供一个更为宏观的视角，去审视数据模型如何支持业务战略，如何提升决策效率，以及如何确保数据的可信度和安全性。我非常期待书中能够深入探讨那些能够真正体现模型价值的“记分卡”指标，比如模型对业务KPI的贡献度、数据分析的准确率、以及模型在不同场景下的复用性等等。我设想，这本书能够成为我们日常工作中的一本“操作手册”，让我们能够清晰地了解自己的数据模型处于什么水平，哪些方面需要改进，并且如何去改进。这对于提升数据团队的专业能力，以及推动企业整体的数据化转型，都将具有里程碑式的意义。

评分☆☆☆☆☆

“数据模型记分卡”——这个书名本身就传递出一种“评估”和“量化”的信号，这正是我在数据领域长期以来所渴望的。在日常工作中，我经常会参与到数据模型的讨论和设计中，但往往发现，对于一个数据模型的优劣，大家的评价标准并不统一，有时更多依赖于经验和直觉。这让我觉得，我们需要一个更客观、更科学的评价工具。因此，我非常期待这本书能够提供一套系统性的方法论，来对数据模型进行“打分”。我设想，它可能不是简单地罗列一些技术指标，而是会深入探讨数据模型如何与业务目标对齐，如何在数据的生命周期中保持其价值，以及如何评估其在不同场景下的适用性。也许书中会介绍一些“关键绩效指标”（KPIs）来衡量数据模型的性能，比如查询响应时间、数据一致性、可扩展性等等。更重要的是，我希望它能教会我们如何将这些指标转化为 actionable insights，以便我们能够持续优化和改进我们的数据模型。如果这本书能帮助我们摆脱“凭感觉”做模型评估的困境，而是能够用一种结构化、可视化的方式来审视我们的数据资产，那将是巨大的进步。