design-patterns - 规范数据模型的缺点是什么？

Question

我可以找到很多支持使用 Canonical Model 的信息，但我想了解它的一些缺点或弱点，并可能获得有关创建此类模型的各种方法的一些知识。

Answer 1

缺点

与从头开始构建模型相比，有时可能需要更多的定制工作

可能会与您自己经验丰富的数据建模师产生意见分歧和潜在障碍

可能会降低商业智能和分析的竞争优势(因为竞争对手可能使用相同的模型)

与需要小型、快速、切实可交付成果的“敏捷”BI 原则背道而驰

与自上而下的绩效管理设计和建模最佳实践背道而驰，其中一个不是从逻辑数据模型开始，而是:

定义部门、业务线战略

链接实现这些策略所需的目标和目标

定义衡量目标进度所需的指标

定义需要根据指标做出的战略、战术和运营决策

然后，然后才定义支持度量和决策所需的逻辑模型

创建模型的实用方法:

从创建引用表开始(标准域定义值、国家、婚姻状况、城市等)

如果有超过 2 个消费者，则标准化常见概念(客户、地址)

如果可用，请使用或引用公共(public)标准(ISO，本体，例如 Dublin Core)
明确分配模型的所有权。