数据分析中数据建模已然成为必须，如何成为数据建模师？

 

在竞争异常激烈的数据库生成数据科学行业中，数据建模已然成为一项必不可少的技能。数据科学家已经认识到数据分析中数据建模的必要性，因为它是收集干净的、可解释的数据的基础，企业可以使用这些数据做出决策。

 

什么是数据建模?为什么需要数据建模?

数据建模评估和度量组织如何管理进出数据库管理系统的数据流。由于它负责为数据创建所需的空间，因此数据建模是大数据项目中最重要的部分之一。数据建模为数据构建空间，并考虑与数据所在环境相关的因素。简而言之，数据建模是对组织内数据的管理。

 

数据建模还决定了数据应该如何处理，数据神经元之间如何连接，以及如何生成数据，以及未来数据将讲述什么故事。

 

考虑到它对组织的影响，需要在数据收集过程的早期做出关于数据建模的决策。由组织决定每个数据集将讲述什么故事，为了让数据讲述完美的故事，需要对其进行建模以达到完美。

 

 

许多软件应用程序使用数据建模过程来提供最无缝的客户体验。

 

随着世界文化的变化，必须以最适合最终客户需求的方式更改所持有的数据。确保完美的客户体验是许多组织正在从事的工作，而这种体验只能通过使用完美的数据建模策略来实现。

 

数据建模过程

数据建模作为一种补充业务建模的方法，并致力于生成足够的数据库。设计数据库的过程包括三个主要模式的生成:概念模式、逻辑模式和物理模式。数据定义语言用于将这些模式转换为活动数据库。一个具有完全属性并涵盖所有主要方面的数据模型包括对其中包含的每个实体的详细描述。

 

虽然可以通过使用多种方法创建数据模型，但是有两种方法可以生成最佳模型。这些被称为自底向上和自顶向下数据建模过程。

 

自底向上模型:自底向上模型，也称为集成模型，是通过重新设计工作创建的。这种方法通常从数据和底层报告的现有结构形式开始。这个模型可能不适用于数据共享，因为它们是在没有特定参考组织的所有其他部门/部分的情况下构建的。

 

自顶向下数据模型:自顶向下数据模型是通过一种抽象方法创建的，通过从具有足够专业知识的人那里收集信息。该数据模型的系统可能不会在所有实体中实现，但是该模型可以作为一个出色的模板或参考点。

 

要成为数据建模师，需要什么?

数据建模所需的技能与编程和系统管理所需的技能非常不同。虽然程序员和管理员需要在技术方面有足够的专业知识，但是数据建模人员需要更善于处理逻辑方面的事情。数据建模所需的技能包括:

 

概念设计

抽象思维

用户沟通

内部沟通

 

基于这些需求，一个没有必要的软件和系统知识，但具有概念和抽象思维能力的人将被认为是完美的数据建模师。

 

 

沟通技巧对于所有的数据建模人员都是必不可少的。组织在数据建模人员中寻找强大的沟通技巧，因为建模人员需要转换和平衡所有用户需求。此外，它们还需要以对所有用户都易于理解的视角记录最终结果。

 

教育

许多招聘数据建模师的招聘人员都希望应聘者拥有信息科学、应用数学或计算机专业的学士学位。对于数据建模人员来说，这些学位被认为是完美的，并且在大多数情况下，候选人被认为是合适的。然而，一些雇主可能还想寻找具有信息系统管理或业务管理多门课程的数据建模师。数据建模人员还应该精通数据库管理，并且应该知道如何查看数据库并为不同的数据复杂性考虑合理的结果。

 

在从事数据建模工作之前，必须具备以下9项技能:

数字逻辑:数字逻辑也被称为布尔逻辑，它是所有现代计算机系统和编程语言的基础。它是一个将复杂问题简化为“是/否”、“真/假”或“1/0”值的系统，这些值被放入方程中以产生输入和输出操作。作为编码背后的基本概念，为了清理和组织非结构化的数据集，掌握这项技能是很重要的。

 

计算机架构和组织:此技能建立在第一个列出的数字逻辑技能的基础上。逻辑、体系结构和组织都是相互关联的，为了优化性能，需要对所有这些都有一个牢固的了解。计算机体系结构是一组逻辑规则，允许程序员在硬件和软件之间进行接口，以及如何在内部运行和实现这些接口。计算机的组织是其体系结构和系统本身结构的一种表达。对计算机体系结构和组织的深入理解将使在处理数据时能够最大限度地提高效率。

 

数据表示:数据表示包括将复杂的信息分解为更简单的比特，例如编码为数字。这允许更容易地收集、操作和分析数据，这可以节省宝贵的时间和金钱。

 

内存架构:理解了如何最好地表示和编码数据之后，重要的是能够存储数据以备将来检索。内存架构关注二进制数字如何存储在计算机单元中，以及电子表格和数据库程序中更复杂的数据的存储。内存体系结构最重要的部分是能够找到在不损害数据完整性的前提下，最好地结合速度、持久性、可靠性和成本效益的方法。

 

熟悉组织中现有的许多建模工具:现有的用于辅助数据建模的工具列表非常广泛，但是，一些顶级工具包括PowerDesigner、Enterprise Architect和Erwin。组织利用这些工具来构造和定义数据以获得最佳结果。熟悉这些工具可以帮助节省宝贵的工作培训时间，并能够更有效地分析数据集。

 

适应新的建模方法:数据建模将继续发展。未来几年，基础设施、数据源和模型的差异可能会变得更加复杂。从案例研究或其他经过验证的方法中快速学习和调整建模方法的能力是数据建模人员保持最新的关键技能。

 

SQL语言及其实现:SQL代表“结构化查询语言”，在成为数据建模者时具有首要的重要性，因为它是操作、管理和访问存储在关系数据库中的数据的标准编程语言。它的易用性和可移植性使得它成为查询数据库的通用语言。简而言之，如果没有SQL基础，就不可能成为数据建模师。

 

有足够的数据库系统使用经验:具有大数据处理能力的关系数据库管理系统(RDBMS)，如快速存储和获取数据的能力。对于管理复杂的数据环境，具有这些经验是绝对必要的。

 

出色的沟通技巧将帮助具有复杂层次结构的组织中前进:数据建模不仅仅是拥有技术技能。还需要能够以任何非技术数据角色都能够理解的方式交流对复杂技术数据的知识。数据建模人员需要能够与业务的所有级别进行通信，以便最好地帮助实现消息灵通的更改和促进增长。这可能相当具有挑战性，但重要的是能够在理解商业政治的细微差别的同时，与每个人建立联系并向他们提供信息。

 

如何成为数据建模师？

一旦一个新手开始他们的培训阶段，他们就被分配给一个经验丰富的导师。有经验的导师最好是在数据建模方面有多年经验的人，并且作为学习者和培训师参加过许多培训项目。指导者应该精通用于行业内数据建模的技术，并且应该了解特定组织中的所有系统。导师的经验和他们所使用的培训方法，通常定义了数据建模师在组织中应用其技能的能力。

 

数据建模人员在工作场所有许多晋升机会。数据建模师的职业生涯可以随着时间的推移而发展，他们很快就可以领导自己的部门，甚至成为从事数据营销或数据建模的IT公司的经理。

职业前景

 

作为建模人员，必须与数据分析师和架构师一起工作，以确定支持客户或公司的系统需求的关键维度和事实。将被要求管理和保持数据的完整性和质量。拥有能够解释结果的领域知识是至关重要的。

 

大多数数据建模人员都是从分析人员开始他们的旅程的，然后随着他们证明自己并在较低的级别中获得经验，他们在层次结构的阶梯上向上移动。有很大的学习空间，数据建模人员可以得到很大的补偿。数据建模师的工资也很高，这就是为什么不缺乏足够的金钱和职业机会。

认证的重要性

 

当涉及到正式设置中的数据建模时，认证是至关重要的。公司一致认为，重要的是他们的数据建模人员获得信誉良好的认证，证明他们的专业知识，并提高他们的技能。这些认证包括大数据与数据科学课程、大数据架构师硕士课程、大数据Hadoop培训、R数据科学等。