隨著企業(yè)有了能夠輕松訪問和分析數(shù)據(jù)以提高性能的新機會，數(shù)據(jù)建模也是變形的。數(shù)據(jù)建模不僅僅是任意組織數(shù)據(jù)結構和關系，還必須與最終用戶的需求和問題聯(lián)系起來，并提供指導，幫助確保正確的數(shù)據(jù)正確使用正確的方法獲得正確的結果。以下描述的十種技術將幫助人們提高數(shù)據(jù)建模水平及其對業(yè)務的價值。

1.了解所需的業(yè)務需求和成果

數(shù)據(jù)建模的目的是幫助組織更好地運作。作為數(shù)據(jù)建模者，收集，組織和存儲用于分析的數(shù)據(jù)，用戶只能通過了解其企業(yè)需求來實現(xiàn)這一目標。正確地捕獲這些業(yè)務需求，以了解哪些數(shù)據(jù)優(yōu)先，收集，存儲，轉換，并提供給用戶通常是最大的數(shù)據(jù)建模挑戰(zhàn)。所以，不能說：通過向人們詢問數(shù)據(jù)中需要的結果，清楚地了解需求。然后開始組織你的數(shù)據(jù)。

2.可視化數(shù)據(jù)建模

盯著無數(shù)行和列的字母數(shù)字條目不太可能為人們帶來啟示。大多數(shù)人都希望通過圖表更加舒適地查看數(shù)據(jù)，可以快速查看任何異常情況，或使用直觀的拖放屏幕界面快速檢查和連接數(shù)據(jù)表。像這樣的數(shù)據(jù)可視化方法可以幫助你清理數(shù)據(jù)，使其完整一致，并避免出現(xiàn)錯誤和冗余。它們還可以幫助你發(fā)現(xiàn)對應于相同現(xiàn)實生活實體（例如“客戶ID”和“客戶參考”）的不同數(shù)據(jù)記錄類型，然后將其轉換為使用常用的字段和格式，從而更輕松地組合不同的數(shù)據(jù)源。

3.從簡單數(shù)據(jù)建模開始，然后擴展

由于大小，類型，結構，增長率和查詢語言等因素，數(shù)據(jù)可能會迅速復雜化。開始時保持數(shù)據(jù)模型小而簡單，可以更容易地糾正任何問題或錯誤的轉折。當你確定自己的初始模型是準確和有意義的時，可以引入更多的數(shù)據(jù)集，消除任何不一致的情況。你應該尋找一種可以輕松開始的工具，但是以后可以支持非常大的數(shù)據(jù)模型，還可以讓你從不同的物理位置快速“混搭”多個數(shù)據(jù)源。

4.將業(yè)務查詢分解為事實、維度、過濾器和訂單

了解如何通過事實、大小、過濾器和訂單這四個元素定義業(yè)務問題，將有助于你以更容易提供答案的方式組織數(shù)據(jù)。例如，假設你的組織是一家在不同地點設有商店的零售公司，并且你想知道去年哪些商店銷售的產品最多。在這種情況下，其事實將是整個歷史銷售數(shù)據(jù)（所有商店在過去“N”年的每一天所有商品的所有銷售量），所考慮的維度是“產品”和“商店位置”，過濾器是“前12個月”，訂單可能是“給定產品銷售額下降的五大門店”。通過使用單獨的表格來組織數(shù)據(jù)，以了解事實和維度，你可以方便分析，以便在每個銷售期間查找頂級銷售人員以及回答其他商業(yè)智能問題。

5.使用需要的數(shù)據(jù)，而不是所有可用的數(shù)據(jù)

使用巨大數(shù)據(jù)集的計算機很快就會遇到計算機內存和輸入輸出速度的問題。然而，在許多情況下，只需要很少的數(shù)據(jù)來回答業(yè)務問題。在理想情況下，你應該能夠在屏幕上勾選方框，以指出要使用哪些部分數(shù)據(jù)集，從而避免數(shù)據(jù)建模浪費和性能問題。

6.提前計算以防止最終用戶分歧

數(shù)據(jù)建模的一個關鍵目標是建立一個真相的版本，用戶可以向他們詢問他們的業(yè)務問題。雖然人們對于如何使用答案可能有不同的意見，但是對于基礎數(shù)據(jù)或用于得出答案的計算，應該不會有任何異議。例如，可能需要進行計算以匯總每日銷售數(shù)據(jù)以獲取每月數(shù)據(jù)，然后將其進行比較以顯示最佳或最差的月份。而不是讓每個人都采用他們的計算器或其電子表格應用程序（這是用戶錯誤的常見原因）進行計算，你可以提前設置此計算來避免問題，作為數(shù)據(jù)建模的一部分，并使其在最終用戶的信息中心中可用。到他們的計算器或電子表格應用程序（用戶錯誤的共同原因），您可以避免問題，提前建立這個計算作為您的數(shù)據(jù)建模的一部分，并使其在儀表板的最終用戶。

7.在繼續(xù)之前驗證數(shù)據(jù)建模的每個階段

在進行下一步之前，應檢查每個操作，然后從業(yè)務需求的數(shù)據(jù)建模優(yōu)先級開始。例如，必須為數(shù)據(jù)集選擇一個稱為主鍵的屬性，以便數(shù)據(jù)集中的每個記錄可以通過該記錄中主鍵的值唯一標識。假設你選擇“ProductID”作為上述歷史銷售數(shù)據(jù)集的主鍵。通過比較數(shù)據(jù)集中“ProductID”的總行數(shù)與完全不同（不重復）行計數(shù)，可以驗證是否令人滿意。如果兩個計數(shù)匹配，則可以使用“ProductID”來唯一標識每個記錄;如果沒有，請查找另一個主鍵。相同的技術可以應用于兩個數(shù)據(jù)集的連接，以檢查它們之間的關系是一對一還是一對多，并且避免導致過于復雜或無法管理的數(shù)據(jù)模型的多對多關系。

8.尋找因果關系，而不僅僅是相關性

數(shù)據(jù)建模包括使用建模數(shù)據(jù)的方式的指導。最終用戶為自己獲取商業(yè)智能提供了一個很大的進步，同樣重要的是避免錯誤的結論。例如，也許他們看到兩種不同產品的銷售情況似乎一起上升和下降。一個產品的銷售是否導致另一個產品的銷售（一個因果關系），或者是因為經(jīng)濟或天氣等另外一個因素而一起上升（簡單的關聯(lián)）呢？令人困惑的因果關系可能導致產生錯誤或不存在的機會，從而浪費業(yè)務資源。

9.使用智能工具提供重型功能

在分析開始之前，更復雜的數(shù)據(jù)建?？赡苄枰幋a或其他操作來處理數(shù)據(jù)。但是，如果軟件應用程序可以為您提供“重型”功能，則可以免除你了解不同編程語言的需要，并讓你將時間花在企業(yè)的其他有價值的活動上。合適的軟件產品可以促進或自動化數(shù)據(jù)ETL（提取，轉換和加載）的所有不同階段?？梢栽谝曈X上訪問數(shù)據(jù)，而無需任何編碼，不同的數(shù)據(jù)源可以使用簡單的拖放界面進行組合，甚至可以根據(jù)查詢類型自動完成數(shù)據(jù)建模。

10.使數(shù)據(jù)模型進化

業(yè)務數(shù)據(jù)模型從來沒有被記錄過，因為數(shù)據(jù)源和業(yè)務優(yōu)先級不斷變化。因此，你必須計劃隨時間更新或更改。為此，將你的數(shù)據(jù)模型存儲在存儲庫中，使其易于訪問進行擴展和修改，并使用數(shù)據(jù)字典或“準備參考”，并提供有關每種數(shù)據(jù)類型的目的和格式的清晰最新信息。

更好的數(shù)據(jù)建模帶來更大的商業(yè)利益

在盈利能力，生產率，效率，客戶滿意度等方面的業(yè)務績效可以讓組織從數(shù)據(jù)建模中受益，從而幫助用戶快速輕松地獲得業(yè)務問題的答案。主要的成功因素包括鏈接到組織需求和目標，使用工具來加快準備數(shù)據(jù)的步驟，以解決所有查詢，并使優(yōu)先級變得更加簡單。一旦滿足這些條件，你和你的業(yè)務（無論是小型，中型還是大型）都可以期待數(shù)據(jù)建模能帶來重要的業(yè)務價值。