了解数据建模以改进业务

大量数据有助于企业实现组织目标并为公司带来竞争优势。

然而，在将数据投入生产前，您必须首先学会如何可视化各种连接方式。这样做允许您更好地组织、存储和访问数据。

要使数据真正发挥作用，请理解数据建模。

在本指南中：

* 什么是数据建模？
* 为什么数据建模很重要？
* 数据建模与数据分析的区别
* 数据模型的类型
* 评估一个平台以实现您的数据建模

数据建模是什么？

数据建模是将各种数据源映射和可视化为模型的过程。这些模型随后组合在一起，以便使信息更容易理解、操作和分析。

数据建模的目标是通过高质量的、一致且结构化的模型清晰展示公司数据。业务团队可以利用这些模型明确定义并沟通计算机系统或数据库设计的需求，而技术团队则会根据这些需求构建设计。

数据建模还帮助企业识别缺失或冗余信息。例如，一家企业可以通过数据建模找到导致不必要的支出的操作效率低下。通过将数据从各部门中整合，企业可以分析资源在组织中的使用情况，发现哪些部门资源过多或过少，并相应调整资源分配。

数据模型是如何构建的？

数据模型由IT团队与商业团队合作创建。它们以业务需求为中心，并结合业务相关方对信息系统或数据库设计所需的信息进行反馈（即业务规则）。一旦明确数据要求后，数据架构师、数据工程师和其他技术专家会进行构建。

数据建模的重要性

通过在团队成员中投资于适当的技术，您能够更高效地组织公司收集的数据。从而，您将充分利用可用的数据并支持关键业务流程。

数据一致性

数据建模打破了部门之间的壁垒，并确保了信息的一致性，无论是在哪个系统、数据库还是整个组织中。

提高数据质量

当团队成员能够轻松共享和访问数据时，整体数据质量和可访问性都会显著提高。

更高效的数据库设计

数据建模揭示潜在的信息堵塞，从而可以消除这些瓶颈并创建更高效的数据库管理系统。

减少错误和冗余

通过数据建模，您可以优化工作流程，减少不必要的手动输入，并降低 costly 数据 输入 错误的可能性。

公司内部信息透明化

通过使用数据建模，您可以提高公司内部的信息透明度，并为决策者提供 capitalize on emerging opportunities 所需的 信息。

数据建模 vs. 数据分析

数据建模和数据分析经常被认为是相同的。但实际上它们是不同的概念，需要完全不同的技能来实现。

数据分析

数据分析是指您拥有数据后进行的数据处理，以揭示业务运作的方式、原因等。通过分析数据，可以确定业务运作的现状和趋势。

数据建模

数据建模是使这些分析成为可能的条件。在团队开始数据分析前，必须先构建公司数据模型。这需要确定哪些类型的数据显示出来以及它们之间的关系。要创建和调整适合公司需求的数据模型，需要进行多次调整。确定应该包含哪种类型的数据，并以何种方式进行组合。

数据建模的类型

!数据建模类型

有三种主要的数据建模类型 —— 概念型、逻辑型和物理型。您选择哪种类型取决于：

* 该模型的复杂度
* 您对模型的需求
* 您将如何使用它

每种类型的建模方式不同，存储和组织数据以及处理数据获取的方式也不同。

概念性数据建模

也被称为企业数据建模。这种建模方法遵循“大 picture”的思路，围绕主要的业务需求、需要和利益相关者进行建模（如商业分析师）。概念型模型识别不同的数据实体，并显示它们之间的关系。

逻辑性数据建模

逻辑性数据建模是通过探索每个数据集如何与其他人联系来确定技术细节。这是一种更详细的建模方法，用于支持业务目标。逻辑型数据建模基于概念型模型并包含对其实体属性的详细分析。

物理性数据建模

物理性数据建模是企业数据库设计的蓝图 —— 通常为特定的数据存储系统构建。该模型详细说明了每个数据库将如何构建，并与所有数据库、应用程序和功能相互作用。

数据建模示例

关系型

关系型数据建模是IBM在其20世纪70年代开发的一种技术，用于映射不同表中元素之间的关系。这种方法广泛应用于许多模型中，因为它不需要对物理存储信息进行深入理解。

实体-属性关系（ER）建模

实体-属性关系（ER）数据建模是关系型数据模型的复杂化版本，用于映射实体并识别它们与其他实体之间特定的属性。一个实体可以是客户资料、员工资料、产品信息或发票，而一个属性可能是客户邮箱地址、员工名字、产品价格或发票创建日期。

层次型

层次型数据建模通常采用树状可视化方式表现父-子关系。IBM 的信息管理系统（IMS）是层次型数据模型的最知名实例之一，尽管其已逐渐被关系型数据模型取代。XML（即更常见的名称）也是一种替代方案，仍被广泛使用。

维度型

维度型数据建模主要用于商业智能（BI）中的数据仓库。这种方法旨在优化数据访问速度，以便企业可以高效利用其数据仓库存储的数据。一个维度数据模型由事实表组成，每个事实表包含事件或交易的信息，例如产品购买。

对象-导向型

对象-导向型数据建模类似于ER建模，但实体被抽象为对象。具有相似属性的对象可以移动到类中并按层次分类。许多基于 hypertext 和多媒体的数据库使用对象-导向建模。

数据建模流程

数据建模是一个灵活的过程，可以根据组织的需求进行调整。大多数团队会按照以下顺序构建模型：首先创建概念型模型，然后是逻辑型模型，最后是物理型数据模型。这样可以逐步从数据的总体可视化转向对数据库本身的详细技术表示。

在遵循已建立的数据建模流程后，决策者将能够以最详细的方式讨论公司数据处理和存储需求。在这些讨论中，决策者通常会按照以下流程进行：

1. 识别实体。 决策者会列出公司内部的各种实体和部门。
2. 识别每个实体的关键属性。 决策者会确定区分公司不同实体的属性。
3. 识别实体之间的关系。 决策者会制定一个模型，展示相互关联的实体及其关系。
4. 识别需要包含在模型中的数据属性。 决策者会列出需要包含在模型中的具体属性（如客户邮箱地址和客户名字）。
5. 将属性映射到每个实体上。 在创建这些属性后，它们会分配给每个实体。
6. 验证其准确性并完成。 在确认所有相关实体和属性已包含在初步框架中后，决策者会进行最终验证。

通过遵循这个可重复的流程，组织领导层能够开发越来越技术化的数据模型，并明确业务的信息需求。

评估一个平台以实现您的数据建模

将数据可视化为连接的方式有助于企业组织数据以便满足其信息需求。然而，在开始设计数据模型之前，您必须首先实施一个可靠的数据收集和存储平台。

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