数据开发设计模式是指针对不同数据开发场景和问题的经验总结和最佳实践的积累，它可以帮助数据开发人员更加高效地完成数据处理工作。常见的数据开发设计模式包括：
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1. 数据抽取模式 这个模式主要用于从不同数据源中抽取数据的过程，包括全量抽取和增量抽取两种方式。常见的设计模式包括定时调度抽取、使用增量同步、采用CDC（Change Data Capture）等方式来实现数据的抽取。
2. 数据清洗模式 数据清洗是数据开发工作中非常重要的一环，通过数据清洗模式可以规范化、清洗、处理脏数据，包括去重、填充缺失值、数据类型转换、异常值剔除等处理方式。
3. 数据转换模式 在数据处理过程中，常常需要进行不同数据格式的转换，常见的模式包括ETL（Extract, Transform, Load）模式、ELT（Extract, Load, Transform）模式、数据集成模式等。
4. 数据存储模式 数据存储模式涉及到数据的存储和管理，包括关系数据库、NoSQL数据库、数据仓库、数据湖等不同的存储方式和管理策略。
5. 数据计算模式 数据计算模式涉及到数据的计算和分析，包括批处理计算、实时计算、流式计算等不同的计算方式和处理策略。
6. 数据质量模式 数据质量模式包括数据质量评估、数据监控、异常处理等数据质量相关的设计模式。
总结：
综上所述，数据开发设计模式涵盖了数据抽取、数据清洗、数据转换、数据存储、数据计算和数据质量等多个方面，它们可以帮助数据开发人员更好地完成数据处理工作，并保证数据的质量和可靠性。