基于改善商业智能的6种数据建模技术

  数据建模是数据分析中一个重要的内容,对于收集干净、可解释的数据的环节尤其重要,企业可以使用这些数据来做出相应的决策。

什么是数据建模

  简而言之,数据建模不过是将数据以某种格式存储在数据库中的过程。数据建模非常重要,因为它使企业能够做出数据驱动的决策并满足各种业务目标。

但是,数据建模的整个过程并不像看起来那样容易。我们需要对企业的结构有更深入的了解,然后提出一种与最终目标相一致并足以实现预期目标的解决方案。

数据模型类型

  数据建模可以通过多种方式实现。但是,它们每个基本概念都相同。让我们看一下在数据分析中常用的数据建模方法:

层次模型

  顾名思义,此数据模型利用层次结构以树状格式构造数据。但是,在分层数据库中很难检索和访问数据。这就是为什么现在数据分析师们很少使用它的原因。

关系模型

  作为IBM研究人员提出的层次结构模型的替代方案,这里的数据以表格的形式表示。它降低了复杂性并提供了清晰的数据概览,这有利于数据分析师的工作效率的提高。

网络模型

  网络模型受到分层模型的启发,但是,与分层模型不同,此模型可以更轻松地传达复杂的关系,因为每个记录都可以与多个父记录链接。

面向对象模型

该数据库模型由对象的集合组成,每个对象都有自己的功能和方法。这种类型的数据库模型也称为后关系数据库模型。数据分析

实体关系模型

实体关系模型(也称为ER模型)以图形格式表示实体及其关系。实体可以是任何东西、概念、数据或对象。

现在,我们对数据建模有了基本的了解,让我们看看它为什么很重要。

数据建模的重要性

清晰的数据表示方式使数据分析变得更加容易。它提供了数据的快速概述,数据分析人员和开发人员可以在各种应用程序中使用它们。数据分析

数据建模可以在模型中正确表示数据。它排除了数据冗余和遗漏的任何可能性。这有助于进行清晰的分析和处理。

数据建模提高了数据质量,并使相关的利益相关者能够做出数据驱动的决策。

由于许多业务流程都依赖于成功的数据建模,因此有必要采用正确的数据建模技术以获得最佳结果。

清楚了解最终目标和结果

即数据建模背后的主要目标是为我们的企业提供设备并促进其运作。作为数据建模者,只有正确了解企业的需求才能实现此目标,必须使自己熟悉业务的各种需求,以便我们可以根据情况确定优先级并丢弃数据,主要是清楚了解企业的要求并进行数据分析。

随着我们的成长而扩展,事情一开始会很美好,但很快就会变得复杂。这就是为什么强烈建议从一开始就使我们的数据模型小而简单的原因。一旦确定了初始模型的准确性,就可以逐步引入更多数据集。主要是简化数据模型,这里最好的数据建模实践是使用可以从小规模开始并根据需要扩展的工具。

根据事实、维度、过滤器和顺序组织数据,我们可以通过四个要素(事实,维度,过滤器和顺序)来组织数据,从而找到大多数业务问题的答案。

让我们借助示例更好地理解这一点。假设我们在世界上四个不同的地方经营四个电子商务商店。现在是年底,我们想分析哪个电子商务商店的销售额最高。

在这种情况下,我们可以整理去年的数据。事实将是过去1年的总体销售数据,尺寸将是商店的位置,过滤器将是过去12个月,并且顺序将是降序排列的排名靠前的商店,这样,我们可以正确地组织所有数据,并使自己定位于回答一系列商业智能问题,而不会费力。强烈建议使用单个表来组织事实和维度来正确企业数据,以进行快速数据分析。

尽管我们可能会想保留所有数据,但请不要陷入陷阱!尽管在这个数字时代,存储不是问题,但我们可能最终会损失机器的性能。

通常,仅一小部分有用的数据就足以回答所有与业务相关的问题。在托管海量数据上花费巨资迟早会导致性能问题。

对要保留多少数据集有明确的看法,维护超出实际需求的东西会浪费我们的数据建模,并导致性能问题。

因此,我们需要足够谨慎。在继续下一步之前,请先检查数据模型。

例如,如果我们需要选择一个主键来正确标识数据集中的每个记录,请确保选择正确的属性。产品ID可能就是此类属性之一。因此,即使两个计数匹配,它们的产品ID也可以帮助我们区分每个记录。继续检查自己是否处在正确的轨道上,产品ID也是否一样。

维持一对一或一对多关系是最佳实践,多对多关系仅引入系统的复杂性。

数据模型绝不会一成不变。随着数据分析业务的发展,必须相应地自定义数据模型。因此,保持它们随着时间的更新至关重要。此处的最佳做法是将数据模型存储在易于管理的存储库中,以便我们随时随地进行轻松调整。

同时数据模型过时的速度比我们预期的快,我们在进行数据分析的过程中需要不时的更新它们。

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