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类型以及这些数据之间的关系进行分析和定义的过程。通过使用文本、符号和图表，数据建模概念会创建数据在您的业务中捕获、存储和使用时的可视化表示形式。当您的业务决定如何及何时使用数据时，数据建模过程就是在对您的数据要求进行了解和阐明。
数据建模的好处
通过对数据建模，可记录您拥有的数据类型、使用数据的方式以及有关数据使用、保护和治理的数据管理要求。数据建模的好处包括：
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为您的 IT 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。
这不仅关乎数据建模结果，还关乎您如何获得这些结果。
数据建模概念示例
现在，您知道了什么是数据建模，以及为何数据建模十分重要。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。概念数据模型用于组织业务概念，由您的业务利益干系人和数据工程师或架构师定义。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数据模型中定义。
逻辑数据建模
逻辑数据模型基于概念数据模型构建，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。这是由数据工程师、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。
数据建模概念如何影响分析
数据建模、数据科学和数据分析密不可分，因为您需要高质量的数据模型来为有实效的商业智能获取最有影响力的分析，从而为未来的决策提供信息。创建数据模型的过程会迫使每个业务部门审视自己对整体组织目标的贡献。此外，可靠的数据模型还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，或者将会变得多大、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。由于您已在数据模型内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数据建模最佳实践问题。
该数据建模工具是否直观？
实现数据模型的技术团队或许能够用您提供给他们的任何工具完成工作。但如果数据建模工具不易于使用，您的业务策略师和日常分析用户（基本上相当于您的整个业务）就无法充分利用工具的价值。您需要一种具有简单明了的直观用户体验、可帮助您的团队进行数据故事分享并使用数据仪表板的数据建模工具。
该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。
该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数据建模工具，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。
使用该数据建模工具，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。请确保您选择的数据建模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。
开始进行数据建模
无论您选择哪一种数据建模工具，都应确保它具备高性能、直观且易于维护，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？
数据建模的最主要考量因素是创建数据库基础，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、在数据之间建立关系以及了解数据使用方式。
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解决的问题而异，这可能意味着，根据训练数据集的变更频率、数据模型性能是否下降以及其他数据科学考虑因素，可能需要每天、每周或按更长周期（例如每月或每年）进行重新训练。
验证数据模型意味着什么？
验证数据模型是指确认数据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、对查询排序，并优化存储选项以进行数据缩减，从而帮助推进验证流程。
三种关键的数据建模概念是什么？
有三种数据建模概念：概念数据建模、逻辑数据建模和物理数据建模。这些数据建模概念从抽象到离散，均用于针对在组织中整理和管理数据的方式创建蓝图。