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多人协作的敏捷数据库建模

Datablau 2020-06-11
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无论数据中台还是传统数仓的数据库建模都是最关键的部分。传统数据建模以个人单兵做战为主。一个开发团队由一两个人主要负责数据库设计。
随着系统越来越多,数仓越来越复杂。企业的数据库模型设计需要跨系统跨团队,由更多人来参与:
  • 有的团队是将数据模型以文件形式互相传来传去,最终衍生出很多个不完整的版本;

  • 有的团队是放在共享服务器上,但多人同时修改就会严重丢失其中一部分的内容;

  • 还有的团队是放在SVN,SharePoint这类版本控制服务器,但仍无法比较版本间具体修改的内容,也无法评估数据模型的质量及进行数据模型管控。


如何支撑多人,多团队的数据建模场景呢?
多人协作数据建模与源代码管理(Source Control)的管理模式类似。例如:Git、SVN、TeamFoundation等。有一个共享模型库,可以支持签入签出,签入产生新的模型版本,版本间可以做比对。多人协作的敏捷数据库建模的核心能力由以下几部分:

1、中心模型库

基于数据模型服务器构建中心模型库,实现数据模型的中心存储管理,并提供模型在线服务,提升模型标准应用的方便程度,包括模型在线查看等。

2、模型版本及比较

数据模型细粒度的比较能力,可以详细列出两个模型版本之间的差异,并根据差异进行表和字段级别的合并。同时,可将差异比对结果以Excel形式导出。

3、自动生成标准的Alter DDL语句

  • 发布alter脚本,基于不同版本

  • 提高开发效率

4、数据模型在线浏览与编辑

5、与发版系统集成

6、模型的分支(Branch)管理


更大范围的企业级场景,还需要查看数据标准覆盖率及数据模型管控流程,我们将在未来文章中继续讲述。

关于Datablau

Datablau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在建设银行、华为、中信集团、嘉实基金、中国人寿、国电大渡河、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。


原创文章作者

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。

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