开发者学堂课程【智能数据建模训课程 ：客户案例：数仓规范化-菜鸟数据模型管理实践（三）】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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客户案例：数仓规范化-菜鸟数据模型管理实践
四、 总结&展望
1. 菜鸟数据模型管理建设成果
上述是在建模过程中比较核心的共同点以及遇到的问题，实际上建模平台合作研发有一年多的时间，现在已经集成了很多功能，从创新性上来说，第一个把数仓规范和建模实操衔接，以前的规范不再像是挂在墙上的告示一样，有的人遵守，有的人不遵守，此时通过此建模平台可以把建模规范和建模实操衔接起来，提供了多种提效的便捷开发功能，多表克隆， Excel 的操作等等，使用此平台不会影响研发效率。第三个是不同视角的大图，从研发的视角，从业务方使用的视角提供一些大图的功能。
菜鸟整个实验下来，实际上有六点可能是其核心价值。首先从规范性的角度来说，辅助数据体系的规范化建设能让规范落到实处，同时全部逆向明细层模模型数据，另外是降本方面，上述提及过，末端的业务实际上在使用建模平台时需要进行逆向，在逆向时会发现很多历史的，不规范的表，或者需要合并的一些表，或者已经没有下游访问的表，实际上此时可以让此模型下线，物理表删除，脚本保留，整个过程中末端业务大概下限了15%的模型表，因此降本的方面效果比较明显。第三个是沉淀，建模是把线下的过程搬运到线上，有助于我们沉淀核心资产同时还能提效，减少了人员沟通成本，提升了研发效率，取得了多种提效的并列开发功能。实际上使用此工具并不会影响效率，整体上来说，末端的使用过程中提效大概占比30%左右，接下来是多样性，实际上数仓建设的过程中，有的时候是自下向上，有的时候是自上向下，即面临不同的场景，从0~1规范化建设，但是在开发过程中有一个小的需求等等，可能是一个逆向开发的过程，都可以在此建模平台上实现。然后就是，末端和公共团队都在全员使用，计划每年菜鸟都会全力使用此数据建模平台。
菜鸟数字数仓团队从2020年开始与 Dataworks 团队不断共建智能数据建模产品，从最初版简单地录入系统到集成逆向建模，多表克隆、多种引擎的代码模式，Excel 交互模等功能，极大的提升了建模规范和研发效率，成为菜鸟落地数仓规范的统一平台。
2. 建设成果展示
如下图是整个建设过程中菜鸟的一些建设成果，即之前提及到的分层划域等。
3. 菜鸟数仓管理体系建设计划
如下是建模平台中最终希望集成的功能，即数据模型健康评估体系。从五个角度展开，第一个是研发的规范性，包括命名规范，注释规范，SQL 使用规范，数据类型规范；第二个是数据质量，主键规范，数据波动，数据异常，比如今天的表可能有十条数据，明天有100条数据，此波动是否在合理的业务波动范围内，数据是否有异常，还有变更测试，工单处理；第三个是计算存储健康分，是否简单加工，无下游，模型表是否是长周期，长周期即表的生命周期，有些表日常的访问范围可能是近三个月的数据，但是若保留了近10年的生命周期，此时可以调整其生命周期，数据倾斜；第四个是稳定性健康分，稳定性健康分对这块影响较大，因为菜鸟对整体数仓产能是基线机制和值班机制，基线是否破线？延迟是否告警？如此会影响值班过程，当前的起夜率，当前受伤出现的问题，出现的延迟，还有是外部依赖；第五个是通用性健康分，包括复用度和完善度，复用度是模型表下游访问情况怎么样，完善度是表的描述是否丰富，当业务人员拿到表之后是否可以理解，还有是模型的血缘相似度等等。此上是后续在数仓建设中希望搭建的整体模型体系。
基于以上来促进模型的升级迭代，最终实现模型管理的目的。
4. 提问回答
在评论区随机抽取问题，首先第一个问题是：“如上建模是基于 Dataworks 做定制开发吗？”老师回答：“内部版本和外部版本大体共同点是相同的，内部版本有一些特定的功能，但是两者做了很多共件，主要还是使用工具为主。”
第二个问题：“历史数据有变动的情况下每一层应该如何处理？”老师回答：“对于数仓而言，历史数据的波动实际上是不可避免的，比如快递业务来说，物流始终是在变化的，世界上收藏中 DI 表是一个全量（每一次全量或每一次增量），对于历史上变化非常频繁的建议做一次全量表的设计，如果说数据变化不是特别频繁，比如只最近90天在变动，实际上可以做一个每次增量，每次增量不只更新昨天的数据，而是更新近90天的一个数据，这可以根据自己的业务波动情况去选择合适的设计。”
第三个问题：“模型是如何打分的？怎么控制数场SQL规范？开发人员写 SQL 容易出现跨层依赖？”老师回答：“ Dataworks 提供了很多检查器的功能，其实致力于开发检查器的功能，可以监测到很大一部分的数据问题，第一是如何检测规范，第2个是如何评估模型好坏，上述提及是从5个方面阐述，主要是以规范和成本，后面要看模型的稳定性和通用型，其实模型打分是从这几个维度综合起来的。打分的目的是让模型的负责人不断的完善模型，没有模型打分，很难推动模型负责人去完善，因此要基于这几个维度对模型做一个综合评价。”
第四个问题：“正向数据模型只是建表结构吗？那建模后如何灌入数据以及如何与宽表数据进行打通？”老师回答：“其实正向建模并不是只建一个表结构，实际上建模过程中要经历三个阶段，一个是概念，一个是逻辑，一个是物理，这三个阶段并不是只建一个表结构，或者只建一个模型，需要把模型进行物理化。模型物理化之后，让这张表进行数据灌输，因此不能单单理解正向建模是一个数据建模过程，后续还有很多 ETL 开发功能在里面,补充说明：建模首先需要管控模型，其代码是两件事，首先要保证模型的健康情况，比如模型是否有跨域情况，是否有不稳定的字段，不稳定的数据，设计者主要是希望保证前期在模型的设计上，每张表的定义上，每张表的含义是什么，这是需要了解到的，后续脚本的开发与模型是前后关系，先有模型，后有脚本上的开发。”
