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      网站建设

      数据分析 ? 数据建模

      大数据平台建设和AI分析解决方案提供商


      在DT时代,互联网、智能设备和其他形式的信息技术爆炸性增长,数据以同样惊人的速度增长。这个时代的挑战似乎是如何对所有这些数据进行分类、组织和存储。

      为什么数据建模是必要的?

      在图书馆里,我们需要对所有的书进行分类,并将它们摆放在书架上,以确保我们可以轻松地访问每一本书。同样,如果我们有大量的数据,我们需要一个系统或方法来保持一切有序。排序和存储数据的过程称为“数据建模”

      数据模型是一种组织和存储数据的方法。正如杜威十进制系统组织图书馆中的书籍一样,数据模型帮助我们根据服务、访问和使用来安排数据。

      大数据现象扩展了数据建模的目的,改变了数据建模的角色。在当今的数据生态系统中,数据建模的不确定性程度很高。大多数从业者的问题多于答案。数据建模已经过时了吗?非结构化数据是否使建模变得不切实际?NoSQL是否意味着没有数据建模?对于数据建模者来说,读模式与写模式的区别意味着什么?实体关系和星型模式数据模型仍然重要吗?数据建模仍然是一个重要的过程,可能比以往任何时候都更加重要。但数据建模的目的和过程必须改变,以跟上快速发展的数据世界。本课程探讨大数据时代有效建模所需的原则、实践和技术。

      大数据可视化可确保您的数据为您的组织、客户和合作伙伴带来最大价值。这是越来越多的商业领袖认为他们的BI和分析的重要组成部分。大数据可视化帮助您:

      1、区分数据存储建模(写时模式)和数据访问建模(读时模式)以及它们何时有用数据的基本特征,为所有类型的数据建模提供了一个共同的分母

      2、如何使用公共分母映射各种数据库,包括关系数据库、维度数据库、NoSQL数据库、NewSQL数据库、图形数据库和文档数据库

      3、当传统的逻辑到物理建模起作用时,以及当有必要将该过程逆转为物理到逻辑时数据建模中方法严谨与发现驱动探索之间的权衡

      数据架构师;数据建模者;数据库开发人员;数据集成商;数据分析员;报告开发商;任何其他人都面临着使结构化企业数据和非传统数据源协同工作的挑战。

      为什么要做数据建模?

      • 性能

        良好的数据模型可以帮助我们快速查询所需数据并降低I/O吞吐量

      • 成本

        良好的数据模型可以显著减少不必要的数据冗余,重用计算结果,并降低大数据系统的存储和计算成本。

      • 效率

        良好的数据模型可以极大地改善用户体验,提高数据利用效率。

      • 质量

        良好的数据模型使数据统计更加一致,减少计算错误的可能性。

      做了大数据建模有什么用吗?

      大数据系统需要高质量的数据建模方法来组织和存储数据,使我们能够在性能、成本、效率和质量之间达到最佳平衡。

      换句话说,数据(以及来自这些数据的智能)必须成为您业务的核心焦点。

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