什么是数据建模？他能为企业带来什么？

数据建模简介

数据建模的形式化实践始于20世纪60年代，并在此后得到了持续发展。如今，it专业人员通常使用它来确定处理数据所需的需求，以便更好地支持组织的业务对象。

就像搬进新房子时，个人倾向于规划家具、电子产品等的放置位置一样，数据建模最大限度地减少了适应新环境的难度，并简化了复杂情况下的决策。

因此，数据建模已成为维护IT环境和确保有效存储和分析数据的一个组成部分。

什么是企业数据建模？

数据建模是一个概念化组织中不同类型信息之间关系的过程，独立于组织的结构、过程、人员或领域。

数据模型是数据对象和这些对象之间关系的表示，有助于跨学科的用户在各种用例中更有效地存储数据和与数据交互。此可视化指南有助于执行数据治理和创建数据策略。数据建模是帮助组织变得更加数据驱动的一种方式。

IT专业人员根据IT实体、人员和业务能力之间的实际接口方式来设计数据模型结构。这些对象成为模型中的主要类别或框。这些对象都是相互连接的，项目之间的连接（或关系）用于可视化数据并指导管理这些数据的策略。

当创建一个数据模型来表示信息系统的基础设施时，重要的是要使模型具有逻辑性，并且对于那些需要深入了解与其业务需求相关的数据对象的人来说易于理解。

总体而言，数据建模过程需要定义所有数据对象的属性，并连接需要存储的不同类型信息之间的关系。此地图或图表可帮助IT专业人员了解哪些关键数据需要存储和轻松检索。

为什么要使用数据建模？

数据模型反映了对企业持续运营至关重要的数据。它的结构有助于跨物理、概念和逻辑级别调整数据库。使用数据建模的主要目标是：

用户可以利用这些信息的整洁结构来识别技术和功能重叠，培养商业智能，并优化数据的组织方式。

控制数据在服务器或云环境中的交互方式和位置，对于实现同样有利于业务和IT专业人员的系统至关重要。

数据模型可以用于验证当前和未来数据对象的技术和功能优势，同时还可以揭示数据库是否正确表示。

由于底层数据的表示易于理解，它在创建物理数据库时对开发人员特别有帮助（例如，可以很容易地发现丢失或冗余的数据，为开发人员节省时间）。

如果数据没有准确表示，分析报告中的错误输出和战略决策计算错误的可能性更大。

尽管在概述数据模型时很容易被手动文档工作淹没，但在升级基础设施时，这些工作是非常宝贵的。

数据建模的好处

第一个是能够可靠地确保IT环境中的数据对象得到正确表示。

然后可以利用这些信息来定义主键和外键、表和过程之间的连接。

如果足够详细，则可以使用数据模型来构建物理数据库。

还可以利用数据模型与整个组织中的业务利益相关者进行通信。

定位准确的数据源以自动填充模型。

数据建模的挑战

不幸的是，在使用数据模型时也存在一些挑战：

数据建模要求创建者应该对已经物理存储的数据的特性有一个坚定的理解。

数据模型也是一个可能导致复杂应用程序开发的系统，从而使这些过程也难以管理。

对数据模型的所有更改，无论大小，都需要开发人员修改整个应用程序系统。

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