隨着信息系統的普及，企業積累的數據越來越多，這些海量數據的價值是不可估量的。但這些原始數據往往是分散的、混亂的、隔離的，導致數據孤島的形成。為了充分合理的利用數據，企業開始建立自己的數據倉庫。那么問題來了，不同條線、不同場景的數據應該如何整合到同一個倉庫呢？數據建模可能是一個不錯的選擇。一起來看看數據建模有那些常用的模型。
一、定義數據建模
數據建模是基於對業務數據的理解和數據分析的需要，整合和關聯各種數據，使數據最終以可視化的方式呈現，使用戶能夠快速有效地獲取數據中有價值的信息，從而做出准確有效的決策。
二、數據建模的價值
通過高度抽象的數據模型，整合各源系統的數據，最終形成統一、規范、易用的數據倉庫，提供上層服務，包括數據市場、數據挖掘、報詢等上層服務。數據模型還可以促進業務與技術的有效溝通，形成對主要業務定義和術語的統一理解，具有跨部門、中性的特點，可以表達和覆蓋所有業務。操作數據庫和數據倉庫都需要數據模型來組織數據組成，並指導數據表的設計。
數據建模是認識數據的過程，數據模型是數據建模的輸出模型。根據數據模型進行分析，可以快速明確數據分析的思路，結合適當的分析方法得到最終的數據分析結果，使數據分析更加高效簡單。有很多種數據模型，下面小編就簡單介紹五種常用的數據模型。
三、五個常用的數據模型
1.用戶模型
在數據分析中，首先要明確我們的用戶是誰，戶需求提供相關服務，以達到用戶滿意的效果。同時分析現有用戶，始終了解用戶的服務范圍，從最終全面的角度了解用戶問題。
2.事件模型
事件是構成數據分析的結構框架。對於不同的事件，我們應該了解事件模型背后的數據結構、采集時間和事件管理。只有充分了解事件模型，才能全面了解最終的數據分析框架。
3.漏斗模型
漏斗模型是對數據分析的步驟進行流程，逐步操作，以達到最終的分析結果。同時，漏斗模型便於觀察數據分析的每個過程，從而及時解決問題。
4.路徑模型
通過分組不同的用戶，聚集具有相同特征偏好的用戶，行為路徑分析是對用戶行為數據的可視化分析，幫助平台快速觀察群體行為特征。常用的行為路徑分析模型有漏斗分析模型和全行為路徑分析模型。
5.總結模型
數據分析完成后，需要分析數據分析過程和最終結果，得出最終結論，全面維護整個分析框架。
現在你知道數據建模對企業運營的價值了嗎？合理利用數據建模可以幫助企業更好地開展業務，我們可以使用專業的數據建模工具來幫助我們建立數據模型。例如，思邁特軟件Smartbi的數據模型是一種全新的集成多維建模，它可以根據CUBE模型以維度和度量的方式重建不同來源的數據。
Smartbi的數據建模功能不僅改善了用戶使用數據的體驗，而且提高了數據的效率。