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红河模型设计对于很多行业来说都是十分重要的，而且为了让使用方低成本获取一致性的可靠数据服务，专业的数据红河模型设计公司需要从以下几个方面去入手：
成本：红河模型设计者要平衡性能和成本要素对数据模型的影响，现有海量大数据情况下，以保障业务和性能为前提，合理使用数据模型方案和存储策略，尽量消除不必要的数据复制与冗余。
性能：模型设计者需要兼顾模型刷新性能开销、产出时间和访问性能。
数据一致性及数据互通：各个数据模型或者数据表之间必须保障数据输出的一致性，相同粒度的相同数据项（指标、维度）应具有相同的字段名称和业务描述，不同算法的业务指标应显性化区分。
数据质量：数据公共层模型需要屏蔽上游垃圾数据源，一方面要保障数据本身的高质量，减少数据缺失、错误、异常等情况的发生；另一方面要保障其对应的业务元数据的高质量，数据有明确的业务含义，为数据提使用者供正确的指引。
易用：在保障以上目标的前提下，数据用户能从业务角度出发快速找到所需数据；能较快的掌握模型的适用场景和使用方法；能相对便捷获取数据。
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