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模型設(shè)計(jì)對(duì)于很多行業(yè)來(lái)說(shuō)都是十分重要的，而且為了讓使用方低成本獲取一致性的可靠數(shù)據(jù)服務(wù)，專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)公司需要從以下幾個(gè)方面去入手：

成本：模型設(shè)計(jì)者要平衡性能和成本要素對(duì)數(shù)據(jù)模型的影響，現(xiàn)有海量大數(shù)據(jù)情況下，以保障業(yè)務(wù)和性能為前提，合理使用數(shù)據(jù)模型方案和存儲(chǔ)策略，盡量消除不必要的數(shù)據(jù)復(fù)制與冗余。

性能：模型設(shè)計(jì)者需要兼顧模型刷新性能開(kāi)銷(xiāo)、產(chǎn)出時(shí)間和訪問(wèn)性能。

數(shù)據(jù)一致性及數(shù)據(jù)互通：各個(gè)數(shù)據(jù)模型或者數(shù)據(jù)表之間必須保障數(shù)據(jù)輸出的一致性，相同粒度的相同數(shù)據(jù)項(xiàng)（指標(biāo)、維度）應(yīng)具有相同的字段名稱和業(yè)務(wù)描述，不同算法的業(yè)務(wù)指標(biāo)應(yīng)顯性化區(qū)分。

數(shù)據(jù)質(zhì)量：數(shù)據(jù)公共層模型需要屏蔽上游垃圾數(shù)據(jù)源，一方面要保障數(shù)據(jù)本身的高質(zhì)量，減少數(shù)據(jù)缺失、錯(cuò)誤、異常等情況的發(fā)生；另一方面要保障其對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)的高質(zhì)量，數(shù)據(jù)有明確的業(yè)務(wù)含義，為數(shù)據(jù)提使用者供正確的指引。

易用：在保障以上目標(biāo)的前提下，數(shù)據(jù)用戶能從業(yè)務(wù)角度出發(fā)快速找到所需數(shù)據(jù)；能較快的掌握模型的適用場(chǎng)景和使用方法；能相對(duì)便捷獲取數(shù)據(jù)。