接觸過大數據分析的小夥伴或多或少聽說過數據建模的名字，第一次聽到數據建模就能吓到人。是不是有一種很技術很高的感覺？當今大數據時代，數據的增長速度是不同的，面對大量同時持續增長的數據，企業該如何應對？如何快速準确地從海量數據中獲取你想要的信息？數據建模可能是個不錯的選擇。以下小系列将從什麼是數據建模、為什麼要建模、建模常用工具三個方面回答以上問題。

一、什麼是數據建模？

數據建模是指對現實世界中各種數據的抽象組織，确定數據庫的管轄範圍。數據的組織形式直到轉化為現實數據庫。将系統分析後抽象的概念模型轉化為物理模型後，在visio或erwin等工具中建立數據庫實體和實體之間的關系的過程(實體通常是表格)。

這些概念聽起來是不是一頭霧水。其實簡單來說，數據建模就是基于對業務的理解，整合關聯各種數據，最終增強這些數據的可用性和可讀性，讓用戶快速獲取自己關心的有價值的信息，及時做出反應，給企業帶來效益。

二、為什麼要建模呢？

數據建模是一套方法論，主要指導數據的整合和存儲，強調從各個角度合理存儲數據。整合數據模型有很多好處，比如查詢性能和數據質量都會提高，用戶效率也會提高，用戶體驗也會有效改善。因此，大數據分析需要使用數據模型來更好地組織和存儲數據，從而實現性能、成本、效率和質量的平衡。

三、常用的建模工具——思邁特軟件Smartbi

1、思邁特軟件Smartbi算法豐富，可擴展。

思邁特軟件Smartbi支持多種高效實用的機器學習算法，包括分類、回歸、聚類、預測、關聯和五種成熟的機器學習算法。包括多種訓練模型：邏輯回歸、決策樹、簡單貝葉斯、支持向量機、線性回歸等。

思邁特軟件Smartbi除了提供主要算法和建模功能外，還提供了必不可少的數據預處理功能，包括字段拆分、行過濾和映射、列選擇、随機采樣、過濾空值、合并列、合并行、JOIN、行選擇、去除重複值、排序、增加序列号、增加計算字段等。

2、思邁特軟件Smartbi功能齊全，無縫集成到企業BI應用中。

(1)适合大型企業。

分布式雲計算，線性擴展，保證性能，與BI平台無縫融合，一鍵發布挖掘模型，提高模型庫的知識再利用率，減少重複投入，支持跨庫查詢，統一控制數據訪問權限，訓練自動化。

(2)适合普通用戶。

直觀的流建模，極簡風格的節點配置界面，支持可視化探索，輕松理解數據質量和數據并聯，在線幫助流程節點，自動調整模型超參數。

(3)專業算法能力。

内置5種機器學習成熟算法，支持文本分析處理，使用Python擴展挖掘算法，使用SQL擴展數據處理能力。

如今大家都知道數據建模的含義了吧，是不是也沒那麼高深莫測？數據建模對企業有很多好處。可以在實踐中探索總結。數據建模沒那麼難。使用正确的工具是關鍵。每個人都必須嘗試更多的工具，以便更快地找到合适的建模工具！