5個常用的資料模型，讓資料分析更高效

随着資訊系統的普及，企業積累的資料越來越多，這些海量資料的價值是不可估量的。但這些原始資料往往是分散的、混亂的、隔離的，導緻資料孤島的形成。為了充分合理的利用資料，企業開始建立自己的資料倉庫。那麼問題來了，不同條線、不同場景的資料應該如何整合到同一個倉庫呢？資料模組化可能是一個不錯的選擇。一起來看看資料模組化有那些常用的模型。

一、定義​​資料模組化​​

資料模組化是基于對業務資料的了解和資料分析的需要，整合和關聯各種資料，使資料最終以可視化的方式呈現，使使用者能夠快速有效地擷取資料中有價值的資訊，進而做出準确有效的決策。

二、資料模組化的價值

通過高度抽象的資料模型，整合各源系統的資料，最終形成統一、規範、易用的資料倉庫，提供上層服務，包括資料市場、資料挖掘、報詢等上層服務。資料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了解，具有跨部門、中性的特點，可以表達和覆寫所有業務。操作資料庫和資料倉庫都需要資料模型來組織資料組成，并指導資料表的設計。

資料模組化是認識資料的過程，資料模型是資料模組化的輸出模型。根據資料模型進行分析，可以快速明确資料分析的思路，結合适當的分析方法得到最終的資料分析結果，使資料分析更加高效簡單。有很多種資料模型，下面小編就簡單介紹五種常用的資料模型。

三、五個常用的資料模型

1.使用者模型

在資料分析中，首先要明确我們的使用者是誰，戶需求提供相關服務，以達到使用者滿意的效果。同時分析現有使用者，始終了解使用者的服務範圍，從最終全面的角度了解使用者問題。

2.事件模型

事件是構成資料分析的結構架構。對于不同的事件，我們應該了解事件模型背後的資料結構、采集時間和事件管理。隻有充分了解事件模型，才能全面了解最終的資料分析架構。

3.漏鬥模型

漏鬥模型是對資料分析的步驟進行流程，逐漸操作，以達到最終的分析結果。同時，漏鬥模型便于觀察資料分析的每個過程，進而及時解決問題。

4.路徑模型

通過分組不同的使用者，聚集具有相同特征偏好的使用者，行為路徑分析是對使用者行為資料的可視化分析，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鬥分析模型和全行為路徑分析模型。

5.總結模型

資料分析完成後，需要分析資料分析過程和最終結果，得出最終結論，全面維護整個分析架構。

現在你知道資料模組化對企業營運的價值了嗎？合理利用資料模組化可以幫助企業更好地開展業務，我們可以使用專業的資料模組化工具來幫助我們建立資料模型。例如，思邁特軟體Smartbi的資料模型是一種全新的內建多元模組化，它可以根據CUBE模型以次元和度量的方式重建不同來源的資料。