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最常見提到的有四種：范式、維度、DataVault、Anchor。在傳統(tǒng)行業(yè)中，范式很流行，在互聯(lián)網行業(yè)中，維度很流行，另外兩種就“只聞其名,不見其人”了。
如果論這四種方法，在設計思路上的好壞，那么各有千秋。但如果問，那種模型最為成熟，那么恐怕范式和維度就勝出了，而互聯(lián)網行業(yè)幾乎只能選擇維度建模，因為它的實踐經驗是最多的。
這就有點像軟件或者框架的比較，Hadoop就一定好嗎？Java就一定優(yōu)于Python嗎？并不是。但Hadoop一定最成熟，Java崗招聘人數最多。因為生態(tài)建立了起來，用的人多了，方法論就成熟了，用起來就順手了。
但是，談數據模型前，先要看數據架構的好壞。
數據架構，嚴格意義上，也是一個系統(tǒng)，只不過是“數據系統(tǒng)”。因此，能用在系統(tǒng)上的標準，如響應速度、可復用性、穩(wěn)定性、健壯性等，也可以用在數據架構的評價上。但與應用類系統(tǒng)不同的是，數據系統(tǒng)面向的是決策，而不是需求，因此響應速度、可復用性就強調的更多一點。
（1）、響應速度：數據架構的主要場景包括：業(yè)務開發(fā)、數據產品、運營分析三大類，不論是那種場景，數據架構均應該在盡可能短的時間內響應需求；
（2）、可復用性：只有復用能力上來了，響應速度才能提上來，體現(xiàn)在下游依賴、調用次數、核心字段覆蓋率等指標上；
（3）、穩(wěn)定性：除了日常任務不出問題以外，一旦發(fā)現(xiàn)了問題，能在多短的時間內定位和恢復問題，就非常重要；
（4）、健壯性：除了電商等已經耕耘多年的領域外，絕大多數業(yè)務模型，都會快速的變化，如何適應這種變化，就非常考驗架構功底。
數據模型建設的怎么樣，極度依賴規(guī)范，如果代碼風格是“千人前面”，那么恐怕半年下來，業(yè)務系統(tǒng)就沒法看了。沒有什么比“數據系統(tǒng)”更看重“法制”了，規(guī)范體系不僅能保障數據建設的一致性，也能夠應對業(yè)務交接的情況，更能夠為自動化奠定基礎。
（1）、業(yè)務過程清晰：ODS就是原始信息，不修改；DWD面向基礎業(yè)務過程；DIM描述維度信息；DWS針對最小場景做指標計算；ADS也要分層，面向跨域的建設，和面向應用的建設；
（2）、指標可理解：按照一定業(yè)務事務過程進行業(yè)務劃分，明細層粒度明確、歷史數據可獲取，匯總層維度和指標同名同義，能客觀反映業(yè)務不同角度下的量化程度；
（3）、核心模型相對穩(wěn)定：如果業(yè)務過程運行的比較久，過程相對固定，就要盡快下沉到公共層，形成可復用的核心模型；
（4）、高內聚低耦合：各主題內數據模型要業(yè)務高內聚，避免在一個模型耦合其他業(yè)務的指標，造成該模型主題不清晰和性價比低。
即便是維度模型，在業(yè)務高速發(fā)展的今天，也難以適應所有的引用場景。例如面向物流、面向財務、面向企業(yè)，數據解決方案的爭論，一直沒有停息過。維度模型雖然在過去是先進性的代表，擁有大量成熟的實踐方法論和響應的工具，但是其核心思想：數據域，業(yè)務過程，粒度，維度，度量，事實等，隨著業(yè)務復雜度的進一步提高，實際的模型設計過程已經在逐漸淡化這些數倉概念，大寬表、冗余所代表的的好用思想，也逐漸成為主要的設計思路。
所以不光要有方法論的支撐，由先進技術體系支撐的系統(tǒng)產品，也應該被逐步的建立起來，甚至是在云計算普遍成熟之后，下一代的核心產品。
這么看來，數據開發(fā)，未來也可能被自動化的工具所替代，好可怕... ...
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2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
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