5個常用的資料模型，讓資料分析更高效

隨著資訊系統的普及，企業積累的資料越來越多，這些海量資料的價值是不可估量的。但這些原始資料往往是分散的、混亂的、隔離的，導致資料孤島的形成。為了充分合理的利用資料，企業開始建立自己的資料倉儲。那麼問題來了，不同條線、不同場景的資料應該如何整合到同一個倉庫呢？資料建模可能是一個不錯的選擇。一起來看看資料建模有那些常用的模型。

一、定義資料建模

資料建模是基於對業務資料的理解和資料分析的需要，整合和關聯各種資料，使資料最終以視覺化的方式呈現，使使用者能夠快速有效地獲取資料中有價值的資訊，從而做出準確有效的決策。

 

二、資料建模的價值

通過高度抽象的資料模型，整合各源系統的資料，最終形成統一、規範、易用的資料倉儲，提供上層服務，包括資料市場、資料探勘、報詢等上層服務。資料模型還可以促進業務與技術的有效溝通，形成對主要業務定義和術語的統一理解，具有跨部門、中性的特點，可以表達和覆蓋所有業務。運算元據庫和資料倉儲都需要資料模型來組織資料組成，並指導資料表的設計。

 

資料建模是認識資料的過程，資料模型是資料建模的輸出模型。根據資料模型進行分析，可以快速明確資料分析的思路，結合適當的分析方法得到最終的資料分析結果，使資料分析更加高效簡單。有很多種資料模型，下面小編就簡單介紹五種常用的資料模型。

 

三、五個常用的資料模型

1.使用者模型

在資料分析中，首先要明確我們的使用者是誰，戶需求提供相關服務，以達到使用者滿意的效果。同時分析現有使用者，始終了解使用者的服務範圍，從最終全面的角度瞭解使用者問題。

 

2.事件模型

事件是構成資料分析的結構框架。對於不同的事件，我們應該瞭解事件模型背後的資料結構、採集時間和事件管理。只有充分了解事件模型，才能全面瞭解最終的資料分析框架。

 

3.漏斗模型

漏斗模型是對資料分析的步驟進行流程，逐步操作，以達到最終的分析結果。同時，漏斗模型便於觀察資料分析的每個過程，從而及時解決問題。

 

4.路徑模型

通過分組不同的使用者，聚集具有相同特徵偏好的使用者，行為路徑分析是對使用者行為資料的視覺化分析，幫助平臺快速觀察群體行為特徵。常用的行為路徑分析模型有漏斗分析模型和全行為路徑分析模型。

 

5.總結模型

資料分析完成後，需要分析資料分析過程和最終結果，得出最終結論，全面維護整個分析框架。

 

現在你知道資料建模對企業運營的價值了嗎？合理利用資料建模可以幫助企業更好地開展業務，我們可以使用專業的資料建模工具來幫助我們建立資料模型。例如，思邁特軟體Smartbi的資料模型是一種全新的整合多維建模，它可以根據CUBE模型以維度和度量的方式重建不同來源的資料。

 

Smartbi的資料建模功能不僅改善了使用者使用資料的體驗，而且提高了資料的效率。