数据模型是现实世界数据特征的抽象表示，它为数据的组织和结构提供了一套概念框架。主要分为概念模型、逻辑模型和物理模型三种类型，每种模型服务于不同的设计和实施层次。本文将重点介绍逻辑模型，这种模型依据业务流程和场景，映射信息实体间的相互关系。

逻辑数据模型的构建旨在精确捕捉数据元素之间的业务逻辑，满足数据应用和分析的具体需求。在数据平台的构建过程中，逻辑模型是将数据资产转化为平台内部数据表的关键步骤。这些数据表通常按照数据平台的分层结构进行组织，每一层都需要相应的逻辑模型来支撑。此外，逻辑模型也为商业智能（BI）工具提供了进一步的数据建模基础。

对于数据模型的管理，它涉及在信息系统设计阶段，基于业务模型，采用标准化的数据术语来构建企业级数据模型。在整个信息系统的构建和维护过程中，必须遵循数据模型管理的规章制度，确保新建数据模型的审核和管理流程严格进行。

标准化的数据模型管理有助于规范企业的数据整合工作，提升信息系统的数据质量。数据模型管理的范畴广泛，包括数据模型的设计、与数据标准词典的一致性维护、模型的审核与发布、差异分析、以及版本控制等。关键的管理活动则涵盖了以下几个方面：

l 明确和分析企业的数据应用需求，既包括日常业务运作，也包括数据驱动的分析和决策支持。

l 依据既定的数据设计标准，构建标准化的数据模型。

l 制定数据模型的管理政策和执行流程。

l 开发数据模型管理工具，实现对企业数据模型的集中控制。

数据模型构成了数据资产管理的基石。一个全面、灵活且稳固的数据模型对于确保数据资产管理的成效至关重要。通过有效的数据模型管理，可以清晰地界定企业内部不同业务实体间的数据联系，为业务人员、开发人员和系统管理员提供一致的业务数据视图。返回搜狐，查看更多