【数据建模】什么是数据建模？

数据建模是分析和定义业务收集和生成的所有不同数据以及这些数据之间的关系的过程。数据建模概念在业务中使用数据时创建数据的可视化表示，而流程本身是理解和澄清数据需求的练习。

为什么数据建模很重要

通过对数据进行建模，您将记录您拥有的数据、如何使用数据以及您对使用、保护和治理的要求。通过数据建模，您的组织：

• 创建IT团队与业务团队之间的协作结构。
• 通过定义数据需求和用途，发现改进业务流程的机会。
• 通过适当的前期规划，节省IT和流程投资的时间和资金。
• 减少错误（和容易出错的冗余数据输入），同时提高数据完整性。
• 通过规划容量和增长，提高数据检索和分析的速度和性能。
• 根据您的业务目标设置和跟踪目标关键绩效指标。
• 因此，这不仅是数据建模的结果，也是如何实现的。过程本身提供了显著的好处。

数据建模示例

既然您知道了数据建模是什么以及为什么它很重要，那么让我们以三种不同的数据建模概念为例。

概念数据建模

概念数据模型定义了业务和数据的总体结构。它用于组织由业务涉众和数据架构师定义的业务概念。例如，您可能有客户、员工和产品数据，而这些数据桶中的每一个（称为实体）都与其他实体有关系。实体和实体关系都在概念模型中定义。

逻辑数据建模

逻辑数据模型建立在概念模型的基础上，其中包含每个实体内的特定数据属性以及这些属性之间的特定关系。例如，客户A从销售助理C处购买产品B。这是数据架构师和业务分析师定义的规则和数据结构的技术模型，它将有助于决定数据和业务需求所需的物理模型。

物理数据建模

物理数据模型是逻辑数据模型的具体实现，由数据库管理员和开发人员创建。它是为特定的数据库工具和数据存储技术而开发的，并带有数据连接器，可根据需要将整个业务系统中的数据提供给用户。这是其他模型一直在引导您实际实现数据资产的“事情”。

数据建模如何影响分析

数据建模和数据分析齐头并进，因为您需要一个高质量的数据模型，以获得最具影响力的商业智能分析，为决策提供信息。创建数据模型的过程是一个强制功能，它使每个业务部门了解它们如何为整体业务目标做出贡献。此外，可靠的数据模型意味着优化的分析性能，无论您的数据资产有多大和复杂。

有了清晰定义的所有数据，准确分析所需数据变得更加容易。因为您已经设置了数据属性之间的关系，所以很容易分析和查看更改流程、价格或人员配置时的影响。

如何选择数据建模工具

好消息是，一个高质量的商业智能工具将包括您需要的所有数据建模工具，而不是您选择创建物理模型的特定软件产品和服务。因此，您可以自由选择最适合您的业务需求和现有基础设施的解决方案。在评估数据分析工具的数据建模和分析潜力时，问问自己这些问题。

您的数据建模工具是否直观？

实施该模型的技术人员可能能够处理你扔给他们的任何工具，但如果该工具不易使用，你的商业策略师、日常分析用户以及整个企业都无法从中获得最佳价值。寻找一种直观、直接的用户体验，帮助您的团队讲述数据和数据仪表板。

数据建模工具的性能如何？

另一个重要属性是性能速度和效率，这转化为在用户运行分析时保持业务平稳运行的能力。如果不能在现实世界的压力下运行，最好的计划数据模型就不是最好的，而现实世界的情况可能会涉及业务增长和数据量的增加、检索和分析。

您的数据建模工具是否需要维护？

如果对业务模型的每次更改都需要对数据模型进行繁琐的更改，那么您的业务将无法从模型或相关分析中获得最佳效果。寻找一种易于维护和更新的工具，以便您的业务可以根据需要进行调整，同时仍然可以访问最新的数据。

您的数据是否安全？

政府法规要求您保护客户数据，但企业的生存需要保护您的所有数据，使其成为有价值的资产。您需要确保您选择的工具内置了强大的安全措施，包括向需要的人授予访问权限和阻止不需要的人的控制。

如何开始数据建模

无论您选择哪种数据建模工具，都要确保它提供高性能、使用直观且易于维护，从而使您的企业充分受益于这一重要的业务实践。既然您了解了数据建模的重要性以及它可以为您做什么，那么您就可以开始下一步了。了解Microsoft Power BI这一领先的商业智能和数据建模解决方案如何帮助您优化数据的使用。

常见问题解答

数据建模中最重要的考虑因素是什么？

数据建模最重要的目标是为能够快速加载、检索和分析大量数据的数据库奠定基础。有效的数据建模概念需要映射业务数据、数据之间的关系以及数据的使用方式。

数据模型应多久重新培训一次？

数据模型应重新训练的频率因模型及其帮助解决的问题而异。根据训练数据集的变化频率、模型性能是否降低以及其他考虑因素，模型可能需要每天、每周或更定期（例如每月或每年）重新训练。

验证数据模型意味着什么？

数据模型验证过程确认模型结构正确，能够实现预期目的。一个有效的数据建模工具通过自动消息帮助验证过程，提示用户修复错误、优化查询和进行其他更改。

数据建模的关键概念是什么？

数据库建模概念分为三类：概念数据建模、后勤数据建模和物理数据建模。从抽象到离散，数据建模概念为组织中如何组织和管理数据创建了蓝图。