现如今各行各业都在深耕数字化企业手里积攒的数据越来越多可不少团队却陷入两难境地。要么数据杂乱无章毫无章法要么建模流程繁琐费力日常打理数据更是手忙脚乱忙活半天还收效甚微。相信不少做数据工作的同行都深有体会传统数据处理方式费时又费力标准不统一、梳理无头绪、管控不到位大大小小的问题层出不穷。而亲测AllData 数据模型管理功能后才发现凭借数据模型与数据管理两大核心王牌功能实现使用体验全方位跃迁上手顺滑又实用。⬆️ 杭州奥零数据科技-官方网站 http://www.aolingdata.com⬆️ 杭州奥零数据科技-开源项目https://github.com/alldatacenter/alldataAllData 数据模型管理功能彻底一改传统模式采用通俗易懂的可视化操作模式无需深耕繁杂代码如同拼搭积木一般简单轻松。工作人员能够依照企业实际业务场景灵活划分业务数据域贴合业务逻辑搭建分层数据模型清晰界定各类数据表结构、字段属性与业务含义。数据模型管理是一个让业务人员能可视化定义、集中化管理核心业务数据标准并确保其在多系统、多环境中一致落地的治理平台。1、可视化模型定义提供了一个类似在线表单或思维导图的可视化界面用户通过点击、拖拽和填写属性(如字段名、数据类型、业务描述)的方式即可完成对“客户”、“产品”等核心业务实体的标准化定义无需编写任何代码。2、模型与数据资产强关联是连接“理想标准”与“现实数据”的桥梁。系统允许将设计好的逻辑模型与后台物理存在的数据库表、字段进行直接绑定与映射。确保业务上对“客户名称”的定义能准确对应到IT系统中具体哪张表的哪个列从而让模型不再是空中楼阁而是能直接指导数据生产和消费的真实蓝图。3、多环境一键同步是解决“开发一套上线另一套”混乱的利器。当模型在设计和测试环境完成验证后可通过此功能将模型的定义、规则和结构安全、可控地一键同步至生产环境。保证了从数据分析、报表开发到最终业务应用所有环节使用的都是同一套、最新版的数据标准从根本上杜绝了因环境不一致导致的数据歧义和决策错误。数据模型管理-功能演示1、数据模型用于设计、创建和维护数据的结构蓝图如表和字段定义是管理和使用数据的基础框架2、数据模型-字段属性编辑数据模型中具体字段的名称、数据类型、长度等技术属性3、数据模型-页面属性调整数据模型在前端展示页面的布局、样式等展示相关配置4、数据管理基于已定义的数据模型对具体的业务数据进行增删改查等日常操作与维护一、建立数据模型1、进入数据模型页面点击新增新建数据模型基本信息模型名称华南区-智能数码产品逻辑表electronic_devices状态启用备注(选填)华南区智能数码产品模型字段属性(可自由添加模型中字段也看参考实操)(1)列名称products列描述产品(2)列名称digital列描述数码页面属性使用默认2、点击保存按钮完成新建模型。返回列表中在搜索框中搜索“数码/智能/产品”找到新建模型代表新建成功。3、点击新建的数据模型点击操作中的详情点击建模按钮开通模型添加数据通道。二、添加模型数据1、进入数据管理在左侧数据模型中选中新建的模型点击新增给当前模型新增数据。2、给模型字段添加数据(如需添加字段可返回数据模型中修改模型字段信息)三、检测模型建立1、数据模型建立后可在数据门户管理功能中查询。在数据仓库管理中选择对应数据源(刚才模型建立在哪个数据源上实操中建立在“深圳中心-数据库“)。进详情中点击元数据更新将模型同步(同步过程仅需几秒等待同步状态从灰色“同步中”变成“已同步”即完成)。2、完成同步后可在数仓查询中心查询数据结果整个演示流程展示了数据模型管理如何将复杂的IT概念转化为业务人员可感知、可操作的日常工作建立了一套简单、透明的“制定标准 → 按标维护 → 全局同步”的工作机制让非技术同事也能成为企业核心数据质量的共同维护者从源头上终结了数据不一致带来的沟通成本与决策风险。数据模型如同城市的地下管网蓝图虽然看不见却决定了“数据水流”能否畅通无阻。技术团队已经用AllData搭建起这套现代化的“管道系统”将来自MySQL、Hadoop、Kafka等不同“水源”的数据在统一的模型框架下进行了标准化。当数据不再是需要反复核对的负担而是随手可用的资源企业的每个人都将成为用数据思考、用数据决策的“分析师”。
