培训大数据分析：数据建模知识详解

随着大数据在更多行业的落地，企业对于大数据价值挖掘的重视程度也进一步上升，数据作为一种重要的企业资产，需要通过数据分析来实现价值的挖掘以及落地应用。不少人选择培训大数据分析，快速入行，今天我们就来分享一下大数据分析当中关于数据建模的知识。

目前来说，对于大数据分析存在需求的企业，其实本身已经有了数据仓库或者数据平台，而作为数据分析人员，需要做的就是基于数据仓库或者数据平台，进行数据分析以及数据价值的挖掘。而数据建模，是其中关键性的一环。


数据建模，其实就是通过高度抽象的数据模型，将各个来源的数据，进行规范统一的整合，提供给下一阶段使用，成为数据分析的重要基础。

常见的数据建模方法，这里主要为大家介绍ER模型和维度模型。

ER模型，是数据仓库之父Inmon非常推崇的，也是非常经典的3NF模型的方法。用实体加关系描述的数据模型描述企业业务架构，在范式理论上符合3NF，站在企业角度面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务流程的实体对象关系抽象。

维度模型，则是数据仓库领域的另一种经典方法。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能，更直接面向业务。

在应用场景上，ER模型和维度模型两者有明显的不同。

ER模型更偏向于基础数据仓库的建设，保证高度抽象、高度一致性，要求业务稳定；而维度模型更多应用于数据集市，偏向于直接面对业务，保证查询效率。

在实际的行业运用当中，业务比较稳定的传统金融行业，使用ER建模更多；而一些业务变化更大的行业，比如电商等，则更多地青睐维度模型。

目前来说，培训大数据分析当中，数据建模是比较重点的一块，针对于不同行业，数据建模有不同的倾向性，并且还需要根据企业的数据仓库或数据平台的情况来综合考量。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据分析培训周末班每月开班中，更多详情可联系客服了解！