数仓开发建模中心（Ottomi-Metrix）
企业级数据仓库建模与开发平台，支持维度建模、Data Vault、指标体系等多种建模方法论，提供可视化模型设计、自动化代码生成、全链路数据血缘、指标生命周期管理能力，帮助企业构建标准化、可扩展、可复用的数据仓库体系。
可视化建模
拖拽式可视化建模，支持多种数仓建模方法论
代码自动生成
根据模型设计自动生成数据处理代码，提升效率
指标管理
全生命周期指标管理，保障指标口径一致性
模型运营
模型健康度评估，全链路血缘和影响分析
全流程数仓建模与开发能力
覆盖数仓规划、设计、开发、运营全生命周期，帮助企业构建标准化、高质量的数据仓库体系。
可视化建模设计
- 拖拽式ER图建模，可视化设计表结构和关联关系
- 支持维度建模、Data Vault、Anchor Modeling等方法论
- 模型分层设计，支持ODS、DWD、DWS、ADS等多层架构
- 智能推荐模型设计，基于行业最佳实践给出建议
自动化代码生成
- 根据模型设计自动生成DDL、DML、ETL脚本
- 支持Spark SQL、Flink SQL、Hive SQL等多种语法
- 内置代码模板，支持自定义扩展，符合企业编码规范
- 代码自动评审，提前发现性能和规范问题
指标全生命周期管理
- 原子指标、派生指标、复合指标全类型支持
- 指标口径可视化定义，自动生成计算逻辑
- 指标血缘分析，指标变更影响范围自动识别
- 指标一致性校验，避免同名不同义问题
维度统一管理
- 统一维度管理，保障维度一致性和可复用性
- 维度版本管理，支持缓慢变化维处理
- 维度关系管理，支持雪花模式、星座模式设计
- 维度自动发布，一键同步到各数据集市
全链路血缘分析
- 自动解析全链路数据血缘，从数据源到应用层
- 表级、字段级双粒度血缘，精确定位数据流向
- 影响分析，模型变更自动识别下游影响范围
- 数据溯源，快速定位数据质量问题根源
模型健康度运营
- 模型健康度评估，从规范性、复用性、性能等多维度打分
- 模型使用热度统计，识别冷数据和冗余数据
- 性能瓶颈自动识别，给出优化建议
- 模型生命周期管理，自动下线废弃模型
多维度建模方法论支持
内置行业主流建模方法论，满足不同企业、不同场景的数仓建设需求。
维度建模
支持星型模型、雪花模型、星座模型设计，自动识别维度和事实表关系，保障数据一致性。
Data Vault
支持Data Vault 2.0建模方法论，自动识别中心表、链接表、附属表，适合大规模企业数据仓库建设。
Anchor Modeling
支持Anchor Modeling方法论，高度可扩展的建模方式，适合业务变化快、历史数据追溯要求高的场景。
全场景数仓建设解决方案
适合各类企业的数据仓库建设需求，助力企业构建标准化、高质量的数据资产体系。
支撑企业级数据仓库建设，从0到1构建标准化、可扩展的数据仓库体系，统一数据口径。
构建企业统一指标平台，实现指标统一管理、统一计算、统一服务，消除指标二义性问题。
支撑各业务域数据集市建设，基于统一公共层模型快速构建业务集市，满足业务部门数据分析需求。
支撑企业数据资产治理，从模型设计阶段就融入标准和规范，保障数据资产质量和可管理性。
满足金融行业监管报送需求，保障数据可追溯、可审计，指标口径一致，自动生成监管报表。
适配云原生数据仓库，支持Snowflake、BigQuery、ClickHouse等新型分析型数据库建模。
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