數據建模，聽起來很厲害的樣子，但你知道什么是數據建模嗎，為什么它對企業的生死起著關鍵性作用？
什么是數據建模？為什么需要它？
數據建模對數據庫管理系統的數據流進行評估和度量，管理數據流的輸入和輸出。數據建模負責創建數據所需的空間，因此它是大數據項目中最重要的部分之一。 數據建模為數據構建空間，并照顧與數據所在環境相關的因素。
通俗地說，數據建模就是通過建立數據科學模型的手段解決現實問題的過程。比如，企業遇到的資源分配不均、資源嚴重浪費的問題，企業遇到了增長難題，或者企業利潤出現下滑的時候，通過數據建模可以快速幫助企業來看清問題，找到解決的方法。
很多App的開發優化過程中，會利用數據建模過程來提供最無縫的客戶體驗。
數據建模過程
設計數據庫的過程包括三個主要模式: 概念模式、邏輯模式和物理模式。使用數據定義語言 (Data Definition Language) 將這些模式轉換為活動數據庫。具有完整屬性并涵蓋所有主要方面的數據模型，其自身包含了每個實體的詳細描述。
雖然可以通過多種方法創建數據模型，但有兩種方法可以生成最佳模型。 這些過程被稱為自下而上和自上而下的數據建模過程。
自下而上的數據模型: 也稱為集成模型，通過再工程努力（re-engineering efforts）而創建。這種方法通常從數據和基礎報告的現有結構表單開始。該模型可能不適用于數據共享，因為它們在創建時沒有組織內所有其他部門的具體參考數據。
自上而下的數據模型: 通過一種抽象的方法創建，從在主題領域有足夠專業知識的人那里獲取信息。該模型系統未必能夠使用所有公司，但它確實極具參考價值。
成為數據建模師的必備條件
- 概念設計能力
- 抽象思維能力
- 用戶溝通能力
- 內部溝通能力
基于這些需求，如果不具備所需的軟件和系統知識，但是具有概念性和抽象性的思考能力，那也將被認為有數據建模的潛質。
溝通技巧對所有數據建模者來說都是必不可少的。組織要求數據建模人員具有強大的溝通技能，因為他們需要解釋和平衡所有用戶需求。此外，還需要以所有用戶都能理解的透視圖來記錄最終結果。
學歷要求+專業要求
一般來說要求學士學位，信息科學、應用數學或計算機這幾個專業比較受到歡迎；當然如果特別優秀，條件從寬。還有的公司想要招聘擁有多個信息系統管理或業務管理經驗的數據建模師。數據建模師還應精通數據庫管理，知道如何查看數據庫，并考慮不同數據復雜性的可能結果。
數據建模需要的9大能力
在從事數據建模工作之前，你必須掌握以下9項技能:
1. 數字邏輯: 也稱為布爾邏輯，它是所有現代計算機系統和編程語言的基礎。它是一個將復雜問題簡化為“是/否”、“真/假”或“1/0”值的系統，這些值被放入方程中，以產生輸入和輸出操作。作為編碼背后的基本概念，擁有這種技能對于清理和組織非結構化數據集非常重要。
2. 計算機結構和組織:該技能建立在第一個列出的數字邏輯技能的基礎上。邏輯、體系結構和組織都是相互關聯的。為了優化性能，需要牢牢掌握所有這些內容。計算機體系結構是一組邏輯規則，它允許程序員在硬件和軟件之間進行接口，包括其內部功能和實現方式。計算機組織是其體系結構和系統本身結構的表達。對計算機體系結構和組織的充分理解，使您在處理數據時可以最大限度地提高效率。
3. 數據表達: 數據是將復雜的信息分解成更簡單的字節，例如被編碼成數字。讓數據的收集、操作和分析變得更加容易，從而節省了時間和成本。
4. 內存架構: 我們前面了解如何更好地編碼和表示數據，那么存儲數據以供后續的檢索更為重要。內存體系結構涉及如何在計算機單元中存儲二進制數字，并在電子表格和數據庫程序中存儲更復雜的數據。內存架構最重要的部分，是能夠找到結合速度、耐久性、可靠性和成本效益的最佳方法，同時不損害數據的完整性。
5. 熟悉現有的許多建模工具: 用于幫助數據建模的工具非常廣泛，但是，其中一些頂級工具包括Power Designer、Enterprise Architect和Erwin。這些工具用于組織和定義數據以獲得最佳結果。熟悉這些工具可以節省培訓時間，并能夠更有效地分析數據集。
6. 適應新的建模方法: 數據建模將繼續發展。在未來幾年中，基礎設施、數據源和模型的差異將會變得更加復雜。 對于數據建模師來說，從案例研究或其他已證實的方法中快速學習并調整建模方法的能力，是保持領先技術優勢的關鍵。
7. SQL語言及其實現: SQL代表“結構化查詢語言”，對數據建模非常重要，它是操作、管理和訪問存儲在相關數據庫中數據的標準編程語言。其開發的便捷性和可移植性使其成為數據庫查詢的通用語言。沒有SQL基礎，不可能成為數據建模師。
8. 豐富的數據庫系統使用經驗:關系型數據庫管理系統(RDBMS)具有大數據處理能力，如快速存儲和獲取數據的能力。 這些經驗對于管理復雜的數據環境是絕對必要的。
9. 堪稱典范的溝通技能助您在復雜層次結構的組織中穿梭: 數據建模不僅要擁有技術技能。還要以一種便于理解的方式，與任何非數據專業人員交流有關復雜技術數據的知識。數據建模人員需要與所有業務級別進行溝通，以便更好地推動變革實施并促進增長。這將極具有挑戰性，不過在理解商業政治因素的同時，能夠與每個人建立聯系并告知他們非常重要。
數據建模師的職業發展
如果你是一個新手，那你需要一個有經驗的導師對你進行培訓，他最好的在數據建模方面有多年經驗的人，并作為學習者和培訓師參加過許多培訓項目。指導者應該精通數據建模的技術，了解特定組織的所有系統。導師的經驗及其培訓方法，對數據建模人員的技能應用能力具有決定性的影響。
當你學成出師進入企業后，你將擁有很多晉升機會。比如開始帶一個小項目，到領導自己的部門，甚至 有可能成為從事數據營銷或數據建模的IT公司的經理。
職業展望
數據建模師通常與數據分析師和架構師一起工作，確定關鍵維度和事實，以支持客戶或公司的系統需求。數據建模師需要管理和保持數據的質量和完整性。你需要擁有豐富的領域知識來解釋數據分析結果。
很多數據建模師的職業生涯始于數據分析師，隨著他們在基礎級別上獲得的經驗和成功，數據建模師會在行業中繼續攀登。數據建模有很大的學習空間，因此報酬也較為可觀。根據Glassdoor的調查，市場上數據建模師的平均工資預計為78601美元，約合人民幣51萬/年。
認證的重要性
和項目管理必須要經過PM認證一樣，做數據建模師也需要獲得相關的權威認證，這些認證包括大數據和數據科學課程，大數據工程師碩士認證，大數據Hadoop培訓認證、R語言科學認證等等等。
如您有興趣成為一名數據建模師，圣普倫能夠為你提供正確的指導，幫助你學習數據分析、數據探索、數據可視化、預測分析和描述分析技術、功能性編程、Spark SQL等多項技能，為你的職業生涯奠定堅實基礎。
