数据模型与各领域的关系总结

数据模型是承载着数据需求的元数据集合

从一定程度上讲，我个人认为数据模型是真正立足于企业数据需求创建出来的元数据集合。其中包括实体名、属性名等丰富的技术元数据，还包括业务规则等业务元数据，主外键等关系是元数据血缘分析的主要来源之一。同时，数据模型也为元数据管理提供了元数据标准和元数据质量评分的指标参考。

数据模型是数据校验的对象之一，是形成数据质量规则的基础

数据模型为数据质量管理提供关键元数据与业务规则输入，以便人们可以针对性地根据企业现状制定数据质量检核标准与数据质量检核规则。同时数据模型本身也需要符合数据质量管理标准，需要通过数据质量管理的检核。 

数据模型是数据集成与互操作的起点

为了在数据集成时创建一个单一、一致的数据版本，在数据集成时充分分析现有数据模型就显得尤为重要。保证数据模型中关键元素的一致是数据集成时需要首要考虑的问题。

数据模型是数据存储与操作的结构保障

数据模型精确标准的定义为数据提供了一个规范的结构，这种比较精确化的结构和约束成为数据存储和操作的一层基本结构保障，减少了数据存储和操作时发生数据异常的可能性。

数据模型是数据安全管控的对象之一

数据模型是数据安全管控的对象之一，数据模型中往往需要根据具体的数据安全需求标注出敏感字段/表，企业也需要参考着数据模型来制定具体的数据安全技术实现需求与业务规则，判断出那些字段可以被哪些人查看，哪些字段需要脱敏等。

数据模型通过文档和内容管理实现可复用

在初始数据建模阶段，有效的文档和内容管理可以为数据建模提供以往数据建模过程的详细参考。在建模完成时，数据建模过程中的各种模型设计文档，可以通过文档和内容管理模块实现合理存储，形成企业数据模型记忆库，供未来其他部分数据建模参考，或供数据模型维护阶段参考，实现数据模型的复用。

数据模型是数据仓库和BI的核心

数据模型能为数据仓库建设提供全面的业务梳理和整体的数据视角，通过数据模型，业务人员、开发人员能够很容易在数据仓库需求、范围以及长远建设规划上达成共识，真正形成业务到数据仓库的映射。通过专门为BI数据分析而设计的维度模型，更好地分析立足于数据分析的数据需求。可以说没有数据模型，数据仓库与BI就无从谈起。

数据模型为参考数据与主数据管理提供一致性指导

参考数据与主数据管理是通过管理共享数据，去满足组织目标、减少数据冗余风险、保证更高的数据质量、减少数据集成成本的过程。（DMBOK2，DAMA International）。

在全面的MDM环境中，逻辑数据模型将在多个平台中进行物理实例化，逻辑数据模型为主数据管理提供了清晰、一致的数据定义，它指导MDM解决方案的实施，并提供了数据集成服务的基础。

数据模型为数据科学与AI提供数据保障

数据科学与AI离不开数据，而数据模型恰恰就是为数据科学与AI后续算法与分析过程提供数据的基本保障。数据模型的建立能够让各个数据管理领域有着力点，从而能够为数据科学家们的业务分析工作提供更准确的数据，让AI算法得出更准确的结果。