5个常用的数据模型，让数据分析更高效

随着信息系统的普及，企业积累的数据越来越多，这些海量数据的价值是不可估量的。但这些原始数据往往是分散的、混乱的、隔离的，导致数据孤岛的形成。为了充分合理的利用数据，企业开始建立自己的数据仓库。那么问题来了，不同条线、不同场景的数据应该如何整合到同一个仓库呢？数据建模可能是一个不错的选择。一起来看看数据建模有那些常用的模型。

一、定义数据建模

数据建模是基于对业务数据的理解和数据分析的需要，整合和关联各种数据，使数据最终以可视化的方式呈现，使用户能够快速有效地获取数据中有价值的信息，从而做出准确有效的决策。

二、数据建模的价值

通过高度抽象的数据模型，整合各源系统的数据，最终形成统一、规范、易用的数据仓库，提供上层服务，包括数据市场、数据挖掘、报询等上层服务。数据模型还可以促进业务与技术的有效沟通，形成对主要业务定义和术语的统一理解，具有跨部门、中性的特点，可以表达和覆盖所有业务。操作数据库和数据仓库都需要数据模型来组织数据组成，并指导数据表的设计。

数据建模是认识数据的过程，数据模型是数据建模的输出模型。根据数据模型进行分析，可以快速明确数据分析的思路，结合适当的分析方法得到最终的数据分析结果，使数据分析更加高效简单。有很多种数据模型，下面小编就简单介绍五种常用的数据模型。

三、五个常用的数据模型

1.用户模型

在数据分析中，首先要明确我们的用户是谁，户需求提供相关服务，以达到用户满意的效果。同时分析现有用户，始终了解用户的服务范围，从最终全面的角度了解用户问题。

2.事件模型

事件是构成数据分析的结构框架。对于不同的事件，我们应该了解事件模型背后的数据结构、采集时间和事件管理。只有充分了解事件模型，才能全面了解最终的数据分析框架。

3.漏斗模型

漏斗模型是对数据分析的步骤进行流程，逐步操作，以达到最终的分析结果。同时，漏斗模型便于观察数据分析的每个过程，从而及时解决问题。

4.路径模型

通过分组不同的用户，聚集具有相同特征偏好的用户，行为路径分析是对用户行为数据的可视化分析，帮助平台快速观察群体行为特征。常用的行为路径分析模型有漏斗分析模型和全行为路径分析模型。

5.总结模型

数据分析完成后，需要分析数据分析过程和最终结果，得出最终结论，全面维护整个分析框架。

现在你知道数据建模对企业运营的价值了吗？合理利用数据建模可以帮助企业更好地开展业务，我们可以使用专业的数据建模工具来帮助我们建立数据模型。例如，思迈特软件Smartbi的数据模型是一种全新的集成多维建模，它可以根据CUBE模型以维度和度量的方式重建不同来源的数据。

Smartbi的数据建模功能不仅改善了用户使用数据的体验，而且提高了数据的效率。