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我们在上文中给大家简单介绍了数据模型设计的一些基础知识与结构层次等内容，而本文我们就再来了解一下，数据模型设计原则与指标规范。
一、数据模型设计原则
1)高内聚、低耦合
即主题内部高内聚、不同主题间低耦合。明细层按照业务过程划分主题，汇总层按照“实体+活动”划分不同分析主题，应用层根据应用需求划分不同应用主题。
2)核心模型和扩展模型要分离
建立核心模型与扩展模型体系，核心模型包括的字段支持常用的核心业务，扩展模型包括的字段支持个性化或少量应用的需要，不能让扩展模型的字段过度侵入核心模型，以免破坏核心模型的架构简洁性与可维护性。
3)公共处理逻辑下沉及单一
越是底层公用的处理逻辑越应该在数据调度依赖的底层进行封装与实现，不要让公用的处理逻辑暴露给应用实现，不要让公共逻辑多处同时存在。
4)成本与性能平衡
适当的数据冗余可换取查询和刷新性能，不宜过度冗余与数据复制。
5)数据可回滚
处理逻辑不变，在不同时间多次运行数据结果确定不变。
二、指标口径规范
保证主题域内，指标口径一致，无歧义。
通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径，避免同一指标不同口径的情况发生。
1)指标梳理
指标口径的不一致使得数据使用的成本极高，经常出现口径打架、反复核对数据的问题。在数据治理中，我们将需求梳理到的所有指标进行进一步梳理，明确其口径，如果存在两个指标名称相同，但口径不一致，先判断是否是进行合并，如需要同时存在，那么在命名上必须能够区分开。
2)指标管理
指标管理分为原子指标维护和派生指标维护。
原子指标：
选择原子指标的归属产线、业务板块、数据域、业务过程
选择原子指标的统计数据来源于该业务过程下的原始数据源
录入原子指标的英文名称、中文名称、概述
填写指标函数
系统根据指标函数自动生成原子指标的定义表达式
系统根据指标定义表达式以及数据源表生成原子指标SQL
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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