通过对数据建模，可记录你拥有的数据类型、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：
这不仅关乎数据建模结果，还关乎你如何获得这些结果。
现在，你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 定义业务和数据的整体结构。用于组织业务概念，概念数据模型由企业利益干系人和数据工程师或架构师定义。例如，你可能拥有客户、员工和产品数据，并且每个数据存储桶（称为实体）与其他实体有关系。实体和实体关系都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，根据你的数据和业务确定所需的物理模型。
物理数据建模
物理数据模型是数据库管理员和开发人员创建的逻辑数据模型的特定实现。它针对特定的数据库工具和数据存储技术而开发，并利用数据连接器来根据需要为整个业务系统中的数据提供服务。这是其他模型通向的“事物”，即数据资产的实际实现。
数据建模、数据科学和数据分析紧密相连，需要有一个高质量的数据模型才能获取影响最大的数据分析，以实现有效的商业智能，为你未来的决策提供信息。创建数据模型的过程涉及强制每个业务部门了解他们如何实现整体组织目标。此外，无论数据资产目前或将来有多大和多复杂，可靠的数据模型都意味着分析性能得到优化。
通过明确定义你的所有数据，准确分析你需要的数据将变得更容易。由于你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。
好消息是优质商业智能工具将包括所需的所有数据建模工具，而不是你选择创建物理模型的特定软件产品和服务。因此，可以随意选择最适合你企业的需求和现有基础结构的方案。评估数据分析工具的数据建模和分析潜力时，请向自己提出以下数据建模最佳做法问题。
该数据建模工具是否直观？
实现数据模型的技术团队可能能够处理你向其提供的任何工具。但是，如果使用起来不容易，你的业务战略师和日常分析用户（基本上就是你的整体业务）不会从数据建模工具中获得最佳价值。你将需要一个具有简单直观用户体验的数据建模工具，可帮助团队使用数据故事分享和数据仪表板。
该数据建模工具运行状况如何？
另一个重要的特性是性能，即速度和效率，这转化为在用户运行分析时保持业务平稳运行的能力。如果无法在实际情况（即希望涉及业务增长和增加数据量、检索和分析）的压力下执行，则最佳计划的数据模型并不是最佳。
该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，则你的企业将无法从该模型或其关联的分析中获得最佳结果。查找使维护和更新变得容易的数据建模工具，以便你的企业可以根据需要来运转，同时仍然能够访问最新数据。
使用该数据建模工具，你的数据是否安全？
政府法规要求你保护客户数据，但企业生存力要求将所有数据作为宝贵的资产进行保护。确保所选的数据建模工具内置了强大的安全措施，包括采取控制措施来向需要数据建模工具的人授予访问权限，以及阻止那些不需要的人的访问。
在数据建模中最重要的考虑因素是什么？
数据建模中最重要的注意事项是为可快速加载、检索和分析大型数据卷的数据库创建基础。有效的数据建模概念需要映射业务数据、连接该数据之间的关系，以及了解如何使用数据。
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？
验证数据模型意味着确认数据模型结构正确并且可以执行其预期目的。有效的数据建模工具通过自动发送消息促进验证过程，这些消息提示用户修复错误、对查询进行排序以及优化存储选项以实现数据减少。
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。数据建模概念从抽象到离散，为数据在组织中的组织和管理方式创建蓝图。
