什么是数据建模？
数据建模是对您的业务收集和生成的所有不同数据以及这些数据之间关系进行分析和定义的流程。数据建模概念用于创建数据在您的业务中使用时的可视化表示形式，并且此流程本身就是在对您的数据要求进行了解和阐明。
为什么数据建模很重要
通过对数据建模，可记录您拥有的数据、使用数据的方式以及您对于使用、保护和治理有何要求。通过数据建模，您的组织：
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为您的 IT 团队与业务团队之间的协作创建一种结构。
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通过定义数据需求和使用情况来发现改进业务流程的机会。
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通过适当的提前规划，可以在 IT 和流程投资方面节省时间和金钱。
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减少错误（和容易出错的冗余数据条目），同时改进数据完整性。
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通过制定容量和发展规划，提高数据检索和分析的速度及性能。
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根据您的业务目标设置和跟踪目标关键绩效指标。
不仅仅是通过数据建模而获得了什么，还了解到这些数据是如何获得的。此过程本身也有很大的好处。
数据建模示例
现在，您知道了什么是数据建模，以及为何此流程十分重要。接下来，我们了解一下三种不同的数据建模概念示例。
概念数据建模
概念数据模型定义业务和数据的总体结构。该结构用于组织业务概念，由您的业务利益干系人和数据架构师定义。例如，您可能具有客户、员工和产品数据，并且其中每一个数据存储桶（称为实体）都与其他实体有关系。实体和实体关系均在概念模型中定义。
逻辑数据建模
逻辑数据模型基于概念模型构建，概念模型包含每个实体中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 从销售员工 C 购买产品 B。这是由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，有助于推动决策，根据您的数据和业务需求确定所需的物理模型。
物理数据建模
物理数据模型是您对逻辑数据模型的特定实现，它由数据库管理员和开发人员创建。它是针对特定数据库工具和数据存储技术而开发的，包含可根据需要为用户提供整个业务系统中数据的数据连接器。数据资产的实际实现是其他模型一直追寻的目标。
数据建模如何影响分析
数据建模和数据分析密不可分，因为您需要高质量的数据模型来为商业智能获取最有影响力的分析，从而为决策提供信息。 创建数据模型的过程是一个强制性功能，它让每个业务部门能够了解自己对整体业务目标的贡献。此外，一个可靠的数据模型意味着经过优化的分析性能，无论您的数据资产规模有多大、多复杂。
通过明确定义您的所有数据，准确分析您需要的数据将变得更容易。由于您已设置数据属性之间的关系，因此在更改流程、价格或人员配备时，分析和查看所带来的影响将很简单。
如何选择数据建模工具
好消息是，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，而不只是您选择用于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结构的产品。评估数据分析工具的数据建模和分析潜力时，请向您自己提出下述问题。
您的数据建模工具是否直观？
实现模型的技术人员或许能够用您提供给他们的任何工具完成工作，但如果工具不易于使用，那么您的业务策略师和日常分析用户以及您的整个业务就无法充分利用工具的价值。请寻找直观、简单明了的用户体验，从而帮助您的团队进行数据故事分享并使用数据仪表板。
您的数据建模工具运行状况如何？
另一个重要属性是性能，即速度和效率，它体现了在用户运行分析时保持业务顺畅开展的能力。实际情况中可能涉及业务增长和数据量增加、检索和分析，如果经过出色规划的数据模型无法在这些条件下正常工作，那么该模型就称不上表现出色。
您的数据建模工具是否需要维护？
如果对您的业务模型进行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充分利用模型或关联的分析。请寻找可使维护和更新工作变得轻松的工具，以便您的业务可以根据需要进行透视，同时仍能够访问最新数据。
您的数据是否安全？
政府法规要求您对客户数据进行保护，但您的业务的可行性要求对您的所有数据进行保护，因为这些数据是宝贵的资产。您将需要确保您选择的工具具有强大的内置安全措施，包括控制对需要该工具的用户授予访问权限，以及阻止那些不需要该工具的用户。
如何开始进行数据建模
无论您选择哪一种数据建模工具，请确保它具备高性能，可直观使用且易于维护，这样您的业务将能够充分享受到数据建模的好处。现在您已了解数据建模的重要性及其作用，接下来可以执行下一步。了解领先的商业智能和数据建模解决方案 Microsoft Power BI 可以如何帮助您优化对数据的使用。
常见问题解答
在数据建模中最重要的考虑因素是什么？
数据建模的最主要目标是创建数据库基础，以便快速加载、检索和分析大量数据。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使用方式。
应多久重新训练一次数据模型？
应对数据模型进行重新训练的频率随模型及其帮助解决的问题不同而异。根据训练数据集的变更频率、模型性能是否下降以及其他考虑因素，可能需要每天、每周或按更长周期（例如每月或每年）对模型进行重新训练。
验证数据模型意味着什么？
数据模型验证流程用于确认模型结构适当并可实现预期用途。有效的数据建模工具可自动发送消息来提示用户修复错误、优化查询并进行其他更改，从而帮助推进验证流程。
数据建模的关键概念有哪些？
数据建模概念分为三个类别：概念数据建模、逻辑数据建模和物理数据建模。从抽象到离散的数据建模概念，它们均用于针对在组织中整理和管理数据的方式创建蓝图。
