数据模型——从D模型到C/C'模型的浅谈

发布网友发布时间：2024-07-07 08:39

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热心网友时间：2024-07-10 13:16

在企业发展的道路上，重构已有的系统以适应新挑战是常见之举。这时，一个有效的策略是既要从战略层面（3-5年内）全局规划业务能力，也要从技术底层（5年以上）细化数据模型。在这个过程中，数据模型的构建和逆向工程扮演着关键角色。本文将深入探讨从C/C'模型的角度，解析数据模型的设计与重构实践。

ABCC'D模型：业务与技术的交汇点

IBM提出的ABCC'D模型，是数据模型分类体系的重要组成部分。从概念模型、逻辑模型到物理模型，它们是数据模型的三维视角。让我们通过五级分类理论，进一步解读这个框架。

A模型：企业全景视角- 作为企业的顶层抽象，主题域模型概括了所有业务对象，需借鉴行业共识和专家经验，类似于概念模型的扩展。
B模型：业务与数据的桥梁- 从A模型衍生出的业务项挂接模型，连接业务人员和数据建模者，其中分类、描述和关系挂接如同逻辑模型的细化。
C模型：企业级逻辑设计- 作为数据建模和技术间的桥梁，C模型源自B模型，更接近逻辑模型的实践应用。
C'模型：子领域逻辑的深化- 针对具体业务场景的详细设计，C'模型添加了技术要求，是逻辑模型在实际系统的细化版本。
D模型：物理实现的基石- 技术落地的数据模型，考虑了技术*和实施需求。

从D到C/C'：逆向工程的实战指南

在实践中，从D模型（物理数据库）向C/C'模型的逆向抽象，是一项关键任务。以下是一些关键原则和排除的范畴：

排除项

适用原则

数字化转型与数据模型的融合

在国家数字经济战略推动下，企业转型中，既要遵循企业愿景的战略规划，也要善用现有系统的价值。从上至下与自下而上的策略相辅相成，让重构不再是孤立的行为，而是整体转型的有机组成部分。在这个过程中，兼容并蓄，以实现持久的成功。

希望本文能为您的数据模型重构之旅提供启示，祝愿所有企业在数字化转型的道路上稳健前行！