数据建模面临的风险有哪些

数据建模面临的风险有以下这些：

• 由于类别的唯一性，导致制定某个数据类别结构的周期过长，影响项目进度。

• 由于类别参与编码导致后期数据类别结构的调整难以实现，且数据无法在类别间实现自由搬迁、挪移。

• 由于数据类别制定的周期较长且只有一个类别结构树，经常是最后勉强制定，导致后期数据新增时由于不符合操作习惯或者因为误解而放错位置，直接造成编码重复的可控性降低。

• 数据编码属性信息模板不规范、不标准，随意性太强或者太国标化，没有结合本企业、本行业相关标准，导致使用人员难于对应添加相关属性值。

• 不重视元数据管理的规范和标准，难以实现数据新增、变更时的统一、规范的数据验证，也难以保证数据查重的准确率。

• 不重视非编码属性模板和业务视图的制定，导致数据传输到对应业务系统中后无法直接使用，增加了维护信息工作的工作量。

• 忽视数据模型版本的存档工作，导致版本变更前的数据无法实现追溯。

• 数据模型建好后，没有合适的数据治理平台实现落地。

• 数据模型建好后，没有形成标准、规范的数据管理手册（含编码手册），无法实现数据新增、变更时的录入规范和数据验证标准等。