上一期我们讲了数据架构和数据模型，既然数据模型如此重要，那么一款优秀的模型工具也就显得非常重要了，这次我们讲讲如何选择数据模型工具。
王铮认为，一款优秀的数据建模工具，应该包括ER模型设计，多人协作建模，行业模型组件及模型管控。ER模型设计包括对逻辑模型、物理模型的ER图设计，数据库正向/逆向工具必须能够生成DDL脚本与数据库无缝集成。
高效易用 轻松建模 让数据具有更强的可读性
支持丰富的数据源连接，以及可视化的ETL工具帮助企业进行多样数据整合，并通过智能的字段名称转义和关联手段，让数据具有更强的可读性。
支持主流数据库
支持Oracle、SQLServer、DB2、MySQL、MariaDB、MongoDB Hive等主流数据库。支持进行数据库逆向工程，并可导入ERMaster、PowerDesigner、Erwin等建模工具文件，支持导出Excel格式的数据字典。
可视化建模，便捷操作
支持逻辑模型和物理模型，具备可视化建模能力，可创建多个数据主题，快速编辑表、字段、主外键索引、视图等对象，支持产生Create DDL和Alter DDL语句。
管控数据标准，命名标准和数据库规范
统一管理和维护数据标准，模型创建时，智能推荐数据标准，提高数据标准覆盖率，支持自定义数据标准来共同建设公开数据标准，统一企业参考数据管理将企业代码库和数据标准进行关联。
支持自定义，统一管理和维护商业命名词典，对表和字段进行命名标准化，可以自动翻译中文到英文，支持自定义来扩展业务词典、自定义数据类型支持对常用的数据类型进行自定义。
多人协作建模
DDM模型库支持对数据模型集中在线存储，版本支持多分支，多版本模型管理，具有创建，删除和封存全生命周期管理能力，多人共同编辑同一个模型，支持版本冲突自动合并，DDM Portal支持模型的数据标准应用情况分析，数据模型规范检查，数据质量报告等功能。
模型企业级共享共建
DDM Portal可以查看发布的数据模型和数据之间关系，可视化视图，数据标准应用情况还可以查看数据标准，业务人员方便参与 数据标准的定义，制定业务规则。
系统集成
DDM支持集成AD用户，支持邮件通知，支持对接第三方数据地图平台和元数据系统，支持导入Excel、PDM、Erwin等模型文件在线升级更新，易于维护。
要根治数据治理，就应该在一开始的设计态时，就按照数据管理的要求来做。而数语科技的Datablau新一代数据治理平台就可以兼顾到事前，事中，事后，平台由Datablau DDM数据建模产品、Datablau DAM数据资产管理平台、Datablau Data Catalog数据资产目录服务平台三大部分组成，全部拥有软件著作权和知识产权，一站式全面满足中国企业的数据治理需求。其中数据建模产品DDM是Datablau填补国内空白的重量级产品，帮助中国客户摆脱国外产品的垄断现状。通过这个平台，企业能够真正数据资产开放给不同的业务部门，让不同的业务部门能够参与进来，共同发挥数据的价值。
数据治理平台未来将会向智能化，自动化方向进一步发展，智能化技术在数据治理方面将会得到更大范围的应用。而数语科技也将会在未来将人工智能技术更多到融合到自身的产品中，同时，数语科技未来将会在DDM数据建模方面继续深耕，提高开发人员的效率，也会为企业提供通用的行业模板，使得用户可以通过行业模板快速进行模型设计，其次，在DDC数据资产目录服务方面，加深与关系发现、知识图谱的关联，从而能够进一步让业务相关人员把数据资产平台用起来，使得企业能够快速享受到数据为它们带来的红利。
王琤Allen CEO
曾任CA ERwin全球研发负责人,2006年加入CA，十几年经验在数据建模领域，客户多来自世界500强、美国银行（BOA）、SunTrust、AT&T、壳牌等深度参与建设银行新一代系统数据模型设计。多项专利和论文关于统一（关系型与非关系型）数据建模。复旦大学、北京航空航天大学 客座讲师。IEEE member、 OMG member、DAMA member。
Datablau 数语科技
创建于2016年，核心创始和研发团队全部来自于原CA erwin，天然具有世界级产品厂商的血缘和水准，是国内数据治理的第一品牌。依托多年的行业积累和技术沉淀，Datablau在产品设计层面充分发挥了后天优势，实现了集数据建模、数据目录、数据质量和数据准备为一体的企业级数据治理平台，全面满足企业对于数据治理的客观需求。
目前Datablau在嘉实基金、中国人寿、国电大渡河和四川航空等大型客户得到实际应用并深受好评，客户范围已经覆盖到银行、保险、制造业和能源行业等核心领域，Datablau已成为企 业数据治理领域的领导厂商。
