Canonical Data Model有哪些缺点？

Question

我可以找到许多支持使用Canonical模型的信息,但我想知道它的一些缺点或缺点,并且可能获得一些关于创建这种模型的各种方法的知识.

Answer 1

缺点

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1. 有时可能需要更多的定制工作，而不是从头开始构建模型
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2. 可能会与您经验丰富的数据建模者产生不同的意见争论和潜在的障碍
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3. 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）
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4. 违背了 \xe2\x80\x9cagile\xe2\x80\x9d BI 原则，即要求小、快速、有形的可交付成果
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5. 违背了自上而下的性能管理设计和建模最佳实践，其中不是从逻辑数据模型开始，而是：\n
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   • 定义部门、业务线战略
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   • 链接实现这些策略所需的目标和目标
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   • 定义衡量目标进度所需的指标
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   • 定义需要根据指标做出的战略、战术和运营决策
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   • 然后，只有到那时才定义支持指标和决策所需的逻辑模型
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创建模型的实用方法：

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1. 从创建参考表开始（标准域定义值、国家/地区、婚姻状况、城市等）
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2. 如果消费者数量超过 2 个，则标准化通用概念（客户、地址）
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3. 如果可用，请使用或参考公共标准（ISO、本体，例如 Dublin Core）\n显式分配模型的所有权。
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