design-patterns - Canonical Data Model の短所は何ですか?

Question

Canonical Modelを使用することを支持する多くの情報を見つけることができますが、その欠点や弱点について知りたいと思います。また、そのようなモデルを作成するさまざまなアプローチについて知識を得たいと思っています。

Answer 1

短所

1. モデルを最初から作成するよりも、カスタマイズ作業が必要になる場合があります
2. あなた自身の経験豊富なデータモデラーからの意見の議論と潜在的な障害の違いを生み出す可能性があります
3. ビジネスインテリジェンスと分析の競争上の優位性を低下させる可能性があります（競合他社が同じモデルを使用している可能性があるため）
4. 小さく、迅速で、具体的な成果物を要求する「アジャイル」BI原則に反する
5. トップダウンのパフォーマンス管理の設計とモデリングのベストプラクティスに反します。論理データモデルから始めるのではなく、次のことを行います。
   • 部門の基幹業務戦略を定義します
   • これらの戦略を達成するために必要な目標と目的をリンクします
   • 目標と目的に対する進捗状況を測定するために必要なメトリックを定義します
   • メトリックに基づいて行う必要のある戦略的、戦術的、および運用上の決定を定義します
   • 次に、その場合にのみ、メトリックと決定をサポートするために必要な論理モデルを定義します

モデルを作成するための実用的なアプローチ：

1. 参照テーブル（標準ドメイン定義の値、国、結婚歴、都市など）の作成から始めます。
2. 2人を超える消費者がいる場合は、一般的な概念（顧客、住所）を標準化します。
3. 利用可能な場合は、公開標準（ISO、オントロジー、たとえばダブリンコア）を使用または参照します。モデルの所有権を明示的に割り当てます。