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本报告围绕数据建模的核心价值与管控实践展开系统阐述，强调数据建模是设计和部署高质量数据源、支持应用程序开发的最佳方式。数据模型具有两大核心价值——交流性与精确性，能够分解复杂性、增进理解、捕捉不同视角、促进跨角色协作，并通过重复使用提高一致性和效率。高质量的数据模型可以降本增效、规避风险、创造商业机会，同时保障数据清晰性、可达性、一致性与安全性等信息质量属性。 在数据模型类型层面，报告区分了概念模型、逻辑模型和物理模型：概念模型用于与业务高层沟通核心数据概念与关系；逻辑模型表达业务观点，是业务与IT之间沟通的桥梁；物理模型则是逻辑模型到具体数据库技术的映射，指导技术实现。数据模型的精确性需由规范性设计来支撑，图形化展示有利于群体精准讨论。
在管控实践层面，报告提出设置专职数据架构师岗位、设计可落地的审计指标、构建自动化工具支撑、建立事前事中事后校验流程等举措。通过将数据模型管控嵌入开发流程，实现设计、评审、发布、运维的全生命周期管理，并与数据标准、元数据、数据质量等模块协同联动，确保数据规范性及一致性从根源上解决数据质量问题。报告还展示了多个行业案例，验证了数据建模在提升开发效率、降低返工成本、促进数据共享等方面的显著价值。
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