在开放数据模式中，政府部门或其他公共机构可以通过授权第三方机构，结合开放数据和机构本身的业务数据进行数据融合应用开发，隐私计算技术可以保障数据查询、数据上传等环节的数据安全；在交易模式中，各方可以通过具备交易资质的平台进行交易，利用隐私计算技术在数据计算、数据交付、数据价值界定等方面赋能数据价值安全流通，提升业务价值和多样的数据服务。

数据建模服务是数据管理与分析体系中的关键环节，旨在通过结构化方法组织数据，以支持高效的查询、分析和决策。其核心服务通常涵盖以下几个方面：

• ‌数据域与主题域划分‌：提供高层次的数据归类标准，将企业业务过程抽象为逻辑集合，如采购域、供应链域、电商业务域等，帮助业务人员快速定位相关数据。主题域则进一步按分析视角划分数据主题，例如交易域、会员域、商品域，便于多维度分析。‌

• ‌数据标准制定与管理‌：支持在建模前或过程中规划数据标准，包括统一字段命名、数据类型、长度、度量单位等规范。通过沉淀企业级数据标准（如字段标准），确保跨系统数据的一致性，减少因定义差异导致的数据质量问题。‌

• ‌维度建模与多维分析‌：基于维度建模思想（如星型模型、雪花模型），将数据拆分为事实表和维度表，例如订单事实表关联用户、商品等维度表。这种结构优化了多角度数据分析性能，适用于经营分析、销售预测等场景。‌

• ‌模型设计与优化‌：提供概念模型、逻辑模型和物理模型的全链路设计服务。概念模型关注实体及其关系（如用户-订单-商品），逻辑模型细化字段定义，物理模型则涉及数据库层的索引、分区等优化，以提升查询效率和系统扩展性。‌

• ‌跨行业应用支持‌：针对不同行业特性（如制造、医疗、交通、教育等），提供定制化建模方案。例如，在制造业中通过设备数据建模优化生产流程，在医疗领域通过患者画像模型辅助诊断决策。‌

• ‌数据治理与服务集成‌：集成数据治理功能，包括数据源管理、ETL工具和模型服务，确保数据质量与一致性。同时提供数据接口服务、索引服务等基础能力，支撑上层应用快速调用。‌