今天读了一篇Teradata关于数据模型的白皮书，《The Teradata Communications Industry Logical Data Model》，把自己对数据建模的理解再次进行了梳理。虽然这之前一直在学习SID模型，也在按照SID中的规范指导实际工作，但一直没有透彻地理解建模的本质和方法，仍然停留在”可做、不可讲“的程度。
在白皮书中，对数据模型有一个简单的定义：
A data model uses symbols and text to help developers and analysts better understand a set of data elements and the corresponding business rules. In addition, every model has a defined scope.
这个定义简单明了，即数据模型是利用“符号和文本”，帮助相关人员（即开发人员和分析人员）理解数据和业务规则。结合我自己的工作体会，数据模型可以起到如下一些作用：
- 统一业务概念。由于业务概念不统一，会带来不少的额外沟通成本，而数据模型则提供了一个方法，可以让大家”统一的语言“进行交流和分析。
- 流程梳理工具。当出现了新的业务或流程时，数据模型也提供了一个很好的工具，可以让相关人员很快地与已有概念结合起来进行分析，以较低的成本将新业务合理地融入到现有流程或系统中。
- 确定系统边界。进行系统集成的时候，数据模型提供了一个很好的讨论起点，通过数据模型确定出系统的核心功能，明确出系统边界，从而制订出清晰的系统间接口。
当然，白皮书也对数据模型起的作用进行了总结，
An industry data model can play up to four different roles within an organization: blueprint, template,encyclopedia, and invisible.
前面的几个作用，即蓝图、模板和百科书，容易理解，最后一个”不可见“没有特别理解。我个人的体会，数据模型可以发现”自己不知道“的内容，但这个好像又不是白皮书中定义的”invisible”，以下是书中的解释：
The CLDM is not used at all. The Address area is extremely well modeled within RUT and has been rigorously maintained for the past five years. For this area, the CLDM was not consulted at all. Parts of the CLDM that were used and contained address information were connected to RUT’s existing address structures.