数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数据仓库的数据建模大致分为四个阶段：
1.业务建模，这部分建模工作，主要包含以下几个部分：
划分整个单位的业务，一般按照业务部门的划分，进行各个部分之间业务工作的界定，理清各业务部门之间的关系。
深入了解各个业务部门内的具体业务流程并将其程序化。
提出修改和改进业务部门工作流程的方法并程序化。
数据建模的范围界定，整个数据仓库项目的目标和阶段划分。
2.领域概念建模，这部分得建模工作，主要包含以下几个部分：数字化转型网www.szhzxw.cn
抽取关键业务概念，并将之抽象化。
将业务概念分组，按照业务主线聚合类似的分组概念。
细化分组概念，理清分组概念内的业务流程并抽象化。
理清分组概念之间的关联，形成完整的领域概念模型。
3.逻辑建模，这部分的建模工作，主要包含以下几个部分：
业务概念实体化，并考虑其具体的属性
事件实体化，并考虑其属性内容
说明实体化，并考虑其属性内容
4.物理建模，这部分得建模工作，主要包含以下几个部分：
针对特定物理化平台，做出相应的技术调整
针对模型的性能考虑，对特定平台作出相应的调整
针对管理的需要，结合特定的平台，做出相应的调整
生成最后的执行脚本，并完善之。
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数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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3、国际认证培训：目前已引进DAMA国际认证CDMP，其他国内外认证也在逐步引进中
4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
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