主要活动
建模过程中的主要活动包括：
确定数据及其相关过程（如实地销售人员需要查看在线产品目录并提交新客户订单）。
定义数据（如数据类型、大小和默认值）。
确保数据的完整性（使用业务规则和验证检查）。
定义操作过程（如安全检查和备份）。
选择数据存储技术（如关系、分层或索引存储技术）
一定要知道建模通常会以意想不到的方式涉及公司的管理。例如，当对哪些数据元素应由哪些组织来维护有
物联平台定制方案
主要活动
建模过程中的主要活动包括：
确定数据及其相关过程（如实地销售人员需要查看在线产品目录并提交新客户订单）。
定义数据（如数据类型、大小和默认值）。
确保数据的完整性（使用业务规则和验证检查）。
定义操作过程（如安全检查和备份）。
选择数据存储技术（如关系、分层或索引存储技术）
一定要知道建模通常会以意想不到的方式涉及公司的管理。例如，当对哪些数据元素应由哪些组织来维护有新的见解时，数据所有权（以及数据维护、准确性和及时性的隐含责任）通常会遭到质疑。数据设计常常促使公司认识到企业数据系统是如何相互依存的，并且鼓励公司抓住协调后的数据规划所带来的效率提高、成本节约和战略性机遇。在结束建模时，您已经完全定义了应用程序的要求，确定了可能被其他企业级应用程序重复使用的数据和服务，并为将来扩展奠定了强有力的基础.
为什么要数据建模
判断一个年轻人有没有潜力，很重要的标准，就是看他如何对待一项从来没有做过的事情。我们常常会引入“体系感”来描述这个学习和上手的过程。所谓体系，就是将做事的方法、步骤和流程，通过拆分与组合，构建出一条达到目标的路径图。无论是交代下来的新任务，还是处理一件很棘手的新事情，它们背后或多或少都一定有一套体系方法存在。它既是做事诀窍，也是避坑指南，更是帮助我们达到目标的行动指引。
我们通过“体系感”来把控自己，通过图纸来建立高楼大厦。同样，我们可以通过“数据模型”来管理我们的数据。
数据模型就是数据的组织和存储方法，它强调了从业务、数据存取和使用角度合理存储数据、有了适合业务和基础数据存储环境的模型，那么大数据就会获得以下好处：
性能
良好的数据模型你帮助我们查询所需要的数据，减少数据的IO吞吐。
成本
良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。
效率
良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率。
质量
良好的数据模型能改善数据统计口径的不一致性，减少计算错误的可能下。
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