最流行的三大数据建模工具

最流行的三大数据建模工具越来越多的业务,越来越多的信息化系统,让很多公司拥有了海量数据,但是分散的数据、隔离的系统,又形成了一个个数据孤岛。于是,为了利用好数据,各大公司纷纷建设了数据仓库,或者是最近升级为大数据平台之类的,但是,不同条线不同场景的数据又要如何整合到同一个仓库呢?数据模型就此应运而生,通过高度抽象的数据模型,整合各个源系统的数据,最终形成统一、规范、易用的数据仓库,进而提供包括数据集市、数据挖掘…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

越来越多的业务,越来越多的信息化系统,让很多公司拥有了海量数据,但是分散的数据、隔离的系统,又形成了一个个数据孤岛。于是,为了利用好数据,各大公司纷纷建设了数据仓库,或者是最近升级为大数据平台之类的,但是,不同条线不同场景的数据又要如何整合到同一个仓库呢?

数据模型就此应运而生,通过高度抽象的数据模型,整合各个源系统的数据,最终形成统一、规范、易用的数据仓库,进而提供包括数据集市、数据挖掘、报表展示、即席查询等上层服务。数据模型能够促进业务与技术进行有效沟通,形成对主要业务定义和术语的统一认识,具有跨部门、中性的特征,可以表达和涵盖所有的业务。无论是操作型数据库,还是数据仓库都需要数据模型组织数据构成,指导数据表设计。

或许Linux的创始人Torvalds说的一句话——“烂程序员关心的是代码,好程序员关心的是数据结构和他们之间的关系”最能够说明数据模型的重要性。只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后,大数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。数据建模是通过定义和分析数据需求,以支持信息系统内的业务流程。

以上看来,数据建模至关重要。数据建模过程需要专业的建模人员,业务人员以及潜在信息系统的用户紧密工作在一起。数据建模是认识数据的过程,数据模型是数据建模的输出模型有很多种,例如企业数据模型,物理模型,逻辑模型,业务模型,数据使用模型等等。在数据模型中既描述了业务关系,又描述了物理数据库的设计,是企业数据资产的核心。通过数据模型管理可以清楚地表达企业内部各种业务主体之间的相关性,使不同部门的业务人员、应用开发人员和系统管理人员获得关于系统的统一完整的视图

我们需要使用专业的软件来帮助我们建立数据逻辑模型和物理模型、生成DDL,并且能够生成报告来描述这个模型,同时分享给其他伙伴。本文列出的工具都是精挑细选的数据建模工具。

PowerDesigner

PowerDesigner是目前数据建模业界的领头羊。功能包括:完整的集成模型,和面向包含IT为中心的、非IT为中心的差异化建模诉求。支持非常强大的元数据信息库和各种不同格式的输出。PowerDesigner拥有一个优雅且人性化的界面,非常易懂的帮助文档,快速帮助用户解决专业问题。

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CA ERwin

ERwin 也是业界领先的数据建模解决方案,能够为用户提供一个简单而优雅的界面同时处理复杂的数据环境问题。Erwin的解决方案提提供敏捷模型,同时元数据可以放在普通的数据库中进行处理,这样就能够保证数据的一致性和安全性。Erwin支持高度自定义的数据类型、APIs,允许自动执行宏语言等等。Erwin还建有一个很活跃的用户讨论社区,使得用户之间可以分享知识和各种经验。

http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0114/6374/d9daf7c4-6493-3647-89cb-ad9f43317e33.png
 

Datablau(数语科技) DDM

国内商业版数据建模工具。由前Erwin全球研发团队打造。性价比高,所需建模功能齐全;支持完整的二次开发API,对接内部系统;且同样具备浮动许可证的服务。支持对关系型、NoSQL、ERP数据源的数据模型自动抽取。可视化ER图的方式设计数据库。支持应用数据标准到数据库设计。支持多人协作的数据建模跨部门共享数据模型。支持周期性监控实际数据库与数据模型的一致性,管理数据库中文界面全新设计,更适合国内企业现状和使用习惯。

最流行的三大数据建模工具

 

三款产品比对情况:

 

 

Datablau – DDM

SAP -PowerDesigner

Erwin.Inc

逻辑模型

支持

支持

支持

RDBMS

支持

支持

支持

NewSQL

原生支持

不支持

非原生支持,通过第三方桥接器

图形展示

支持

支持

支持

中文

支持中/英文

不支持中文

不支持中文 

逆向工程

支持

支持

支持

正向工程

支持

支持

支持

数据标准

独有

不支持 

不支持

命名标准

自动翻译,独有

支持

支持

数据规范

支持且可配置

 不支持 

不支持

协作

支持模型库,模型版本/签入签出/分支/模型比较

支持模型库与递增版本 

支持模型库与递增版本 

云平台

支持阿里云和AWS 

不支持

 不支持 

Web模型

支持Web模型质量报告

仅浏览ER图

仅浏览ER图

元数据打通,监控模型基线与生产库一致性

支持

不支持

不支持

主动式模型变更影响及血缘分析

支持 

不支持

不支持

数据智能关系发现

支持

不支持

不支持

上推数据标准

支持

不支持

不支持

模型质量报告和评估

支持

不支持

不支持

支持国产数据库(MaxCompute, 星环,Gbase等)

支持

不支持

不支持


Datablau Data Modeler简介

DDM(Datablau Data Modeler)是国内首创的专业建模工具,是数据治理体系的重要组成部分。数据模型是“所有系统、文档和流程中包含的所有数据的语境。是生数据的知识。”换句话说,如果没有数据模型,组织IT系统中收集和存储的所有数据都会失去意义,也就没有业务价值。

Datablau简介

北京数语科技有限公司(以下简称“数语科技”)成立于2016年,是专注于数据治理领域的国内自主知识产权的专业软件产品提供商,主要业务是数据治理软件产品的研发与销售。数语科技的创始团队全部来自CA erwin,天然具有世界级水准的软件产品开发能力。

创始人兼CEO王琤:曾任职erwin全球研发总监,拥有超过十年以上数据建模和数据管理的从业经验。

CTO朱金宝:曾任职erwin首席架构师,先后服务多家全球知名企业,并曾全程参与中国建设银行数据治理项目,目前全面负责Datablau软件平台的研发工作和关键项目的实施工作。

数语科技根据DAMA理论和中国国情独立研发Datablau新一代数据治理平台,平台由Datablau DDM数据建模产品和Datablau DAM数据资产管理平台两大部分组成,全部拥有软件著作权和知识产权,一站式全面满足中国企业的数据治理需求。其中数据建模产品DDM是Datablau填补国内空白的重量级产品,帮助中国客户摆脱国外产品的垄断现状。2018年,Datablau数据治理平台通过了中国信息通信研究院严格苛刻的产品评测并获得的“最佳大数据产品”奖。

更多渠道了解我们
官网www.datablau.cn
关注我们,及时了解数据治理干货
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