《数据建模规范》
上一章节中，我们阐述了数据定义上的规范化制定方法，使得我们在看到数据表和指标的时候能清晰知道其代表的业务意义，而本章节的《数据建模规范》会指导我们如何有组织有条理的建设和维护这些数据，使得我们能快速定位到数据，避免烟囱式开发，降低研发成本。就像杂乱的图书散落在地，我们需要像图书馆那样，通过分类，索引等管理机制，有效管理书籍；
举个例子：存在如下三个基表：账户表，订单表，物流表，其中业务1统计的指标从账户表，订单表而来，业务2统计的指标从账户表，物流表而来，业务3统计的指标从订单表和物流表聚合而来，这种数据建模有什么问题呢？主要体现在下面三点：
(1)数据研发成本高：烟囱式数据开发，所有数据指标计算都从底层表抽取，可能业务2的指标能直接从业务1指标表获得，无需再次从底层表抽取，这样会导致业务复杂度增加，且浪费计算资源，从而加大研发成本；
(2）维护成本高：
