摘要：在企业的数字化建设中，数据建模的重要性不言而喻，然而，真正吃透数据建模内涵的却只是少数，大多数企业不过是跟风逐潮，要么为了不落于人后、追赶趋势，要么意图借此打造亮眼 “政绩”，装点企业门面。于是，一番看似风风火火的操作下来，又是搭建数据平台，又是构筑数据中台，

在企业的数字化建设中，数据建模的重要性不言而喻，然而，真正吃透数据建模内涵的却只是少数，大多数企业不过是跟风逐潮，要么为了不落于人后、追赶趋势，要么意图借此打造亮眼 “政绩”，装点企业门面。于是，一番看似风风火火的操作下来，又是搭建数据平台，又是构筑数据中台，表面上热闹非凡、干劲十足，实则成果尴尬、不伦不类，说到“数据建模”，首要可拆分为 “数据” 与 “建模” 两部分来深入理解。数据是基础，建模是方法，建模的最终归宿或者说是本质是为了更好地处理数据。

那么，什么是数据建模？真正的数据建模能发挥什么作用？如果要做数据建模，有哪些基本步骤？今天这篇文章给你答案！

到底什么是数据建模的内涵？数据建模是一种系统性的知识与技术 ，数据建模的最终目的是把现实世界中复杂的数据生态转化为结构化、条理化的表达形式。按网络释义来讲，它起始于对业务领域诸多实体（如客户、产品、订单等）细致入微的识别，定义每个实体自身独有的属性（像客户的年龄、性别、消费偏好，产品的规格、价格、材质），再深度挖掘它们彼此之间盘根错节的关联（客户下单购买产品、产品归属特定分类），最终通过规范化符号、图表、数学式子等媒介，凝练成可供计算机系统精准解读、高效处理的数据 “说明书”。

其实，说白了，一句话解释数据建模就是：通过数据建模，就把混乱的数据整理成一个有组织、有规则的系统，让计算机能够更好地理解、存储和处理这些数据。

数据建模有用吗？当然有用，要不然企业不会搞，具体来说，数据建模的作用是体现在多方面的：

数据建模通过业务模型建设，全面了解单位业务架构图和运行情况，梳理业务并改进流程，提高业务效率。数据建模就像是为企业绘制了一幅清晰的业务地图，让企业能够准确把握各个业务环节的运作情况。例如，在为一家大型制造企业进行数据建模时，通过对生产、销售、采购等业务流程的深入分析，发现了一些流程中的冗余环节和瓶颈问题。针对这些问题，企业进行了优化调整，使得生产效率大幅提高，库存成本降低，销售订单的处理速度也显著加快。

数据建模构建了数据仓库模型，为企业提供整体数据视角，消除信息孤岛，解决部门间数据差异，保证数据一致性。在一个多元化的企业中，不同部门往往使用不同的系统和数据库，导致数据分散、不一致。数据建模可以将这些分散的数据整合起来，形成一个统一的数据仓库。例如，一家跨国企业的各个分支机构使用不同的财务系统，数据格式和统计口径各不相同。通过建立数据仓库模型，对这些数据进行清洗、转换和整合，实现了全球范围内财务数据的一致性和可比性，为企业的战略决策提供了准确的依据。

数据模型能分离底层技术实现和上层业务展现，轻松应对业务变动，实现数据仓库系统的灵活性。随着市场的变化和企业的发展，业务需求也在不断变化。数据建模使得企业能够快速适应这些变化，而无需对底层技术进行大规模的改造。例如，一家电商企业为了应对市场竞争，不断推出新的促销活动和业务模式。通过灵活的数据模型，企业可以快速调整数据仓库的结构和算法，从而满足不同业务场景下的数据需求，提高了企业的竞争力。

明确系统建设范围和长期目标，加快项目建设速度，便于数据管理从业人士获得企业数字化转型所需职业能力。数据建模为数据仓库系统的建设提供了清晰的蓝图和指导，使得开发人员和业务人员能够更好地理解系统的需求和目标。例如，在一个数据仓库项目的初期，通过数据建模确定了系统的建设范围和关键指标，制定了详细的项目计划和时间表。这使得项目团队能够高效地协同工作，加快了项目建设速度，同时也提高了项目的质量和成功率。

那么，既然数据建模的作用如此之大，那我们如何进行数据建模呢？具体来说，大致有5个基本步骤，但具体操作时，大家可以结合具体的业务场景灵活调整。

数据建模的第一步是制订目标，理解业务需求，明确要解决的现实问题。例如，在社交平台 KOL 中，存在假粉丝的情况，如何识别假粉就是一个要解决的现实问题。制订目标的过程需要与相关人员进行需求讨论，围绕业务逻辑、需求合理性、可行性等方面进行。确定好分析需求后，指定分析框架和项目计划表。分析框架主要包括目标变量的定义、大致的分析思路、数据抽样规则、潜在自变量的罗列、项目风险评估、大致的落地应用方案。

数据理解与准备阶段基于要解决的现实问题，理解和准备数据。首先需要明确需要哪些数据指标（即特征提取），例如在识别 KOL 假粉的问题中，需要思考哪些指标能区别真粉和假粉。同时要理解数据指标的含义，关注数据的质量，如是否存在缺失值等问题。数据能否满足需求，若不能则需要对数据进行加工，如转换数据指标，将类别型变量转化为 0 - 1 哑变量，或将连续型数据转化为有序变量。在这个过程中，需要探索数据中的规律和模式，进而形成假设。但要注意，数据准备工作可能需要尝试多次，因为在复杂的大型数据中，较难发现数据中存在的模式，初步形成的假设可能会被很快推翻。数据建模后需要评估模型的效果，因此一般需要将数据分为训练集和测试集。

在准备好的数据基础上，建立数据模型。选择什么样的模型，是根据要解决的问题确定的。例如在识别 KOL 假粉的问题中，可以选择两个或以上的模型对比，并适当调整参数，使模型效果不断优化。

模型效果的评估有两个方面：一是模型是否解决了需要解决的问题，是否还有没有注意和考虑到的潜在问题需要解决；二是模型的精确性，如误差率或者残差是否符合正态分布等。例如在识别 KOL 假粉的问题中，需要评估的是模型能否识别出假粉，识别的误差率是多少。粉丝识别误差率 =（假粉误认为真粉的数量 + 真粉误认为假粉的数量）/ 总粉丝数。

结果呈现主要关注以下三个方面：模型解决了哪些问题、解决效果如何、如何解决问题以及具体操作步骤是什么。

通过大量数据解决了一个或多个重要的现实问题后，需要将方案落实下去。一般情况下需要通过线上技术环境部署落实，从而为后面不断优化模型、更好地解决问题打下基础。我们需要使用专业的软件来帮助我们建立数据逻辑模型和物理模型、生成 DDL，并且能够生成报告来描述这个模型，同时分享给其他伙伴。

常规数据建模步骤为我们打下了底层逻辑的基础，但底层逻辑毕竟是个很空的概念，那么下面我就结合FineVis这一工具为大家详细演示数据建模的过程，可以直接把枯燥的数字演变成直观炫酷的3D大屏！有立体感和动态效果，对于掌握全面的数据信息和分析决策是非常方便。如果你想尝试3D建模，不妨先试试FineVis这款工具，不需要代码基础，小白也能直接上手，免费使用地址给大家放在这里了，可以点击链接下载。https://s.fanruan.com/f9ec7免费试用可视化工具FineVis

具体来说，可以按照下面的步骤来进行数据建模：

在建模准备阶段时要确认模型风格/色系，确认需要建模的场景的规模，统计有多少种建模对象，例如多少栋建筑、多少台设备等。比如说，想做智慧校园的建模，就可以采用实景风格，使用真实的材质贴图，像是砖石、木材、绿树等等，增加真实感。

市面上常用的建模工具有Blender 、3Dmax 、Maya 、C4D 等，在这一块，我就比较推荐 Blender，自带 glb 导出方式，不需要额外安装插件，更方便。

以上就是模型制作阶段的关键操作，按照上述步骤来做，就能确保模型的质量和兼容性，以适应后续的渲染和交互需求。最后再检查一遍模型，确认无误后将模型导出，就可以得到数据建模的模型了！如果实际应用中有问题或是需求有了变化，也可以随时进行调整。

给大家展示几张用FineVis制作的2张3D可视化大屏，效果很绝：

总之，企业在数据建模之路上遭遇挫折是正常的。在 “数据” 层面，需潜心梳理、深度挖掘企业内外部海量信息，珍视每一个数据点滴，让数据质量过硬、流转顺畅；于 “建模” 维度，要精研技术、贴合业务，不盲目求新求快，依据企业运营逻辑、战略目标，精心雕琢契合自身的专属模型架构，从基础概念模型夯实思维框架，到逻辑模型编织严密关联，再到物理模型落地精准存储。

今天这篇文章已经给大家讲了数据建模的内涵、作用和基本步骤，下一篇我们继续围绕数据建模的话题，来讲讲数据建模的类型技术以及具体示例，帮助大家透彻理解这一概念，助力企业数字化转型！

最后，为大家分享一份《数字化全程资料包》，数据建模始终是属于数字化建设的一个范畴，希望这份资料包帮助大家从更为宏观的视角来理解数据建模！https://s.fanruan.com/lgg2s数字化全流程资料包 - 帆软数字化资料中心

来源：数据分析不是个事儿一点号