非功能性规范建议与数据层次划分、分类架构、模型的综合考虑
在现今这个以数据为驱动的时代，数据规范成为了一个热门话题。一方面，它对于指导数据处理具有不可估量的价值；另一方面，它主要依靠建议性规范，对于产品功能并无强制要求。然而，这也引发了一个矛盾：如何让这些建议真正落到实处，并发挥出它们应有的效果？
数据层次的划分依据
数据管理中，数据层次的划分扮演着关键角色。在各类业务环境中，例如电商和金融，数据层次的划分各有不同。尤其在电商促销旺季，数据流量庞大，只有合理划分数据层次，业务才能顺利进行。这一环节不能仅依据单一因素来决定，必须综合考虑业务环境、数据环境和系统环境等多重因素。任何一方面的缺失，都可能导致数据层次划分不准确。此外，不同地域的数据中心，如沿海与中西部，由于网络环境差异，也会对数据层次的决定产生影响。
在企业管理的视角下，不同部门对于数据的需求各有差异，这一点对数据层次划分起着关键作用。以销售部门为例，他们更倾向于关注近期顾客的购买数据；相较之下，研发部门则更重视对行业长期数据趋势的分析。
数据分类架构剖析
ODS层的数据分类架构涵盖了数据准备区、离线数据区以及准实时数据区。这种架构是基于数据的时效性等因素精心设计的。数据准备区中的数据，就如同原材料一般，为后续的数据处理工作打下基础。在实际操作中，例如某大型物流企业，每日需处理大量包裹信息，数据准备区负责接收和初步整理这些数据。
CDM层与ODS层在构成上存在显著差异。一互联网金融平台跨入CDM层后，其数据结构呈现出对数据稳定与精确度的极高追求。这种结构之形成，实为业务发展与数据处理需求不断适应的成果。
数据处理流程架构要点
数据处理流程架构并非凭空产生。企业会依据自身的业务类型和数据量大小来搭建适宜的架构。尤其在大型跨国企业里，不同地区可能运行着多种数据处理流程架构。比如在欧洲，为了遵守当地的数据安全法律，数据处理流程在隐私保护方面会显得更为严格。
构建一个高效的数据处理流程体系，同时需兼顾企业内部各部门间的协作需求。若研发部门对某一数据处理需求有所变动，便可能引起整个数据处理流程体系的调整，进而牵涉到众多相关人员的协同配合。
数据划分及命名空间约定的重要性
将数据按业务类别进行分类，并规定命名空间，这对于提高数据利用效率至关重要。以一家制造业企业为例，生产部门的数据命名应能迅速显示出数据的种类和层级。采用业务名称与数据层级的英文缩写相结合的方式进行命名，是一种非常实用的做法。
合理的命名空间约定有助于避免数据开发中的诸多混乱。在数据开发项目中，若缺乏统一的命名规则，开发人员对表与字段的命名可能随心所欲。随着项目规模的扩大，这种无序状况会极大地妨碍项目的进展。
遵循高内聚和低耦合原则
在构建逻辑与物理模型的过程中，高内聚与低耦合的原则至关重要。考虑到数据业务的特性，相同业务领域的资料应当更加紧密地组织。以社交网络为例，用户的个人信息数据便表现出较高的内聚性。
访问数据时，若数据常被一同查阅，宜将此类数据集中存放。以购票网站为例，热门航线的票务信息在高峰时段常被频繁查阅。若按此原则进行存储布局，将有助于提升访问速度，并减少因寻道而导致的等待时间等延迟。
核心模型与扩展模型分离的意义
构建核心模型和扩展模型体系具有重大意义。在综合性企业的客户关系管理中，核心模型所包含的字段能够满足常见业务需求，例如客户的基本信息和交易历史等。而扩展模型则能够满足特殊业务需求，比如为VIP客户提供专属服务信息的存储。
如果扩展字段过分侵入核心模型，比如在上面的例子中，若随意将VIP客户的特殊优惠机制混入核心的客户基本信息里，这就会破坏核心模型原本的简洁性。而且，在后续的维护过程中，还可能对其他常规业务的正常运行造成影响。
数据规范中的这些要素，旨在帮助我们更高效地驾驭数据之海。那么，在日常工作或生活中，我们该如何运用这些规范？不妨点赞并转发此篇文章，让更多的人认识到数据规范的价值所在。