5个常用的数据模型,让数据分析更高效

原创
2021/11/09 15:44
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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。

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