培训大数据挖掘：数据模型构建入门讲解

大数据正在成为当下企业的重要资产，数据资产的积累，也在一天天的持续增长，而要实现数据资产变现，大数据分析挖掘成为企业亟待解决的问题，大数据挖掘人才需求也在不断上升。今天的培训大数据挖掘知识分享，我们来讲讲数据模型构建入门。

企业的大数据布局，数据仓库和数据平台是最基本的，也是为后续的大数据处理提供底层支持的关键性环节。而数据模型，可以说是数据仓库的灵魂，如何真正利用好数据资产，构建数据模型很重要。


为什么这么说呢？越来越多的业务，越来越多的信息化系统，让很多公司拥有了海量数据，但是分散的数据、隔离的系统，又形成了一个个数据孤岛。不同条线不同场景的数据又要如何整合到同一个仓库？

这就是数据模型的优势所在了，通过高度抽象的数据模型，整合各个源系统的数据，最终形成统一、规范、易用的数据仓库，进而提供包括数据集市、数据挖掘、报表展示、即席查询等上层服务。

为什么需要数据模型

数据模型能够促进业务与技术进行有效沟通，形成对主要业务定义和术语的统一认识，具有跨部门、中性的特征，可以表达和涵盖所有的业务。只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后，大数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。

常见数据建模方法介绍

ER模型

ER模型是数据仓库之父Inmon推崇的、从全企业的高度设计一个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

维度模型是数据仓库领域另一位大师Ralph Kimball所倡导的。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。

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