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仓的各个层级系统全面的细化设计，以及数据库表命名规范、增量按天建表、增量汇总按月建表等设计方案等。数据治理方案设计：包括数据指标设计，数据模型设计，数据服务设计等。数据治理实现数据从源到目标的过程，包括数据清洗和标准化、数据整合加工的环节，按照业务目标实现数据准备到数据生成。数据

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1、尽量减少数据冗余。 2、尽量避免数据维护中出现的更新插入和删除异常。 例如表中的某个实体随着另一个实体而存在就会产生插入异常。或者如果更新某个表中的某个实体的单独属性时，需要对多行进行更新。或者如果删除某个表中的实体，也会导致其他实体被删除。 3、节约数据存储空间 4、提高查询的效率

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