什么是数据建模

根据正在构建的应用程序的数据需求，开发概念数据模型。概念模型描述了业务需求，而不考虑实现细节，由实体类型、属性、关系、完整性规则和定义组成。

将逻辑模型转换为物理数据模型，将数据组织到表中，并考虑访问、性能和存储细节。物理模型定义了数据在特定数据库管理系统中的物理实现。

将概念模型转换为逻辑数据模型，记录可在数据库中实现的数据结构。逻辑模型定义了数据的逻辑视图，包括实体、属性、关系和约束。

数据模型中往往固化了特定场景下的业务规则。这意味着一旦业务流程发生变化，就需要对计算机系统和界面进行大规模修改，维护方面存在困难。

实体类型的识别错误或遗漏是数据建模中常见的问题，可能导致数据、数据结构和功能的重复，增加开发和维护成本。

不同系统之间的数据模型存在显著差异，这就需要复杂的接口实现数据共享，占据了当前系统成本的 25-70%。

由于数据结构和含义缺乏标准化，企业难以与客户和供应商实现电子数据共享。

数据建模缺乏能够确保数据模型满足业务需求并保持跨系统一致性的标准。

在生成合成数据时，数据质量和准确性往往与隐私保护存在权衡关系，这是数据建模面临的一大挑战。

数据建模需要处理大量复杂且不断变化的数据，需要提升技术层面的能力。

跨组织范围内获得员工的认可和培训是一项耗时的过程。

数据建模需要解决如何使数据治理计划与业务发展目标保持一致，而不是直接提出数据治理价值的问题。

对于基因组等敏感数据，如何有效保护隐私是数据建模必须谨慎应对的重大挑战。

数据建模是定义和分析数据需求以支持组织内业务流程的过程，涉及创建概念、逻辑和物理数据模型，以记录数据的结构和关系。相比之下，数据分析是检查、转换和建模数据以提取见解和得出结论的过程。

数据分析侧重于从现有数据中提取有意义的信息和见解。数据分析师利用统计学、数学和统计分析提供定期报告和数据洞见。

数据建模更关注定义数据结构和格式。它为不同的利益相关者（如数据分析师、科学家和工程师）创建了组织数据的统一视图。数据模型概述了业务收集的数据、不同数据集之间的关系以及存储和分析数据的方法。

总的来说，数据建模是定义数据架构，而数据分析则是利用该架构从数据中提取见解。两者相互协作，实现有效的数据驱动决策。数据建模为数据分析奠定了基础，而数据分析则充分利用了数据建模的成果。