接触过大数据分析的小伙伴或多或少听说过数据建模的名字，第一次听到数据建模就能吓到人。是不是有一种很技术很高的感觉？当今大数据时代，数据的增长速度是不同的，面对大量同时持续增长的数据，企业该如何应对？如何快速准确地从海量数据中获取你想要的信息？数据建模可能是个不错的选择。以下小系列将从什么是数据建模、为什么要建模、建模常用工具三个方面回答以上问题。
一、什么是数据建模？
数据建模是指对现实世界中各种数据的抽象组织，确定数据库的管辖范围。数据的组织形式直到转化为现实数据库。将系统分析后抽象的概念模型转化为物理模型后，在visio或erwin等工具中建立数据库实体和实体之间的关系的过程(实体通常是表格)。
这些概念听起来是不是一头雾水。其实简单来说，数据建模就是基于对业务的理解，整合关联各种数据，最终增强这些数据的可用性和可读性，让用户快速获取自己关心的有价值的信息，及时做出反应，给企业带来效益。
二、为什么要建模呢？
数据建模是一套方法论，主要指导数据的整合和存储，强调从各个角度合理存储数据。整合数据模型有很多好处，比如查询性能和数据质量都会提高，用户效率也会提高，用户体验也会有效改善。因此，大数据分析需要使用数据模型来更好地组织和存储数据，从而实现性能、成本、效率和质量的平衡。
三、常用的建模工具——思迈特软件Smartbi
1、思迈特软件Smartbi算法丰富，可扩展。
思迈特软件Smartbi支持多种高效实用的机器学习算法，包括分类、回归、聚类、预测、关联和五种成熟的机器学习算法。包括多种训练模型：逻辑回归、决策树、简单贝叶斯、支持向量机、线性回归等。
思迈特软件Smartbi除了提供主要算法和建模功能外，还提供了必不可少的数据预处理功能，包括字段拆分、行过滤和映射、列选择、随机采样、过滤空值、合并列、合并行、JOIN、行选择、去除重复值、排序、增加序列号、增加计算字段等。
2、思迈特软件Smartbi功能齐全，无缝集成到企业BI应用中。
(1)适合大型企业。
分布式云计算，线性扩展，保证性能，与BI平台无缝融合，一键发布挖掘模型，提高模型库的知识再利用率，减少重复投入，支持跨库查询，统一控制数据访问权限，训练自动化。
(2)适合普通用户。
直观的流建模，极简风格的节点配置界面，支持可视化探索，轻松理解数据质量和数据并联，在线帮助流程节点，自动调整模型超参数。
(3)专业算法能力。
内置5种机器学习成熟算法，支持文本分析处理，使用Python扩展挖掘算法，使用SQL扩展数据处理能力。
如今大家都知道数据建模的含义了吧，是不是也没那么高深莫测？数据建模对企业有很多好处。可以在实践中探索总结。数据建模没那么难。使用正确的工具是关键。每个人都必须尝试更多的工具，以便更快地找到合适的建模工具！
