模型設計對于很多行業來說都是十分重要的，而且為了讓使用方低成本獲取一致性的可靠數據服務，專業的數據模型設計公司需要從以下幾個方面去入手：

成本：模型設計者要平衡性能和成本要素對數據模型的影響，現有海量大數據情況下，以保障業務和性能為前提，合理使用數據模型方案和存儲策略，盡量消除不必要的數據復制與冗余。

性能：模型設計者需要兼顧模型刷新性能開銷、產出時間和訪問性能。

數據一致性及數據互通：各個數據模型或者數據表之間必須保障數據輸出的一致性，相同粒度的相同數據項（指標、維度）應具有相同的字段名稱和業務描述，不同算法的業務指標應顯性化區分。

數據質量：數據公共層模型需要屏蔽上游垃圾數據源，一方面要保障數據本身的高質量，減少數據缺失、錯誤、異常等情況的發生；另一方面要保障其對應的業務元數據的高質量，數據有明確的業務含義，為數據提使用者供正確的指引。

易用：在保障以上目標的前提下，數據用戶能從業務角度出發快速找到所需數據；能較快的掌握模型的適用場景和使用方法；能相對便捷獲取數據。