五种常用的数据模型，助力企业提升数据分析效率

在数据驱动已成共识的今天，选择合适的数据模型将直接影响企业的数据分析效率与决策效果。本文将带你了解五种主流的数据模型，并结合Smartbi的能力，帮助企业选型和应用落地。

一、什么是数据模型？为什么选对模型至关重要？

数据模型是对现实世界数据的抽象表达，是数据结构、关系与业务语义的统一。一个适合的模型可以提升数据查询效率、增强可读性、降低维护成本，是企业数据治理的关键基础。

在实际应用中，不同模型适用于不同业务场景，盲目使用单一模型，往往会导致查询复杂、性能瓶颈，甚至数据失真。

二、五种常见数据模型全解析

三、三类建模方式对比：业务友好性与性能如何权衡？

Smartbi通过“业务模型+物理模型”分层机制，既满足了IT治理要求，又让业务用户易于使用，打通了“建模即服务”的落地通道。

四、行业实践案例：如何构建“适配业务”的数据模型？数据模型如何赋能业务？

● 金融行业：某银行银行通过Smartbi构建客户信用网络图数据模型，实现异常交易自动识别与预警，风险识别能力提升48%。

● 制造行业：某制造集团集团将产线数据按工段、工序、设备等多维建模，实现产品良率实时分析，助力精益制造。

五、2024-2025数据建模趋势洞察

● 趋势1：业务人员参与建模成为主流，推动低代码建模工具普及

● 趋势2：语义层抽象与指标平台化，成为数据资产管理核心

● 趋势3：AI辅助建模崛起，可自动识别数据关系、推荐模型结构

自检清单：

● 是否存在跨部门口径不一致？

● 当前模型是否支持自助分析？

● 报表开发是否长期依赖技术人员？

● 模型变更是否影响多个系统？

● 是否具备指标沉淀和复用机制？决策节点：

试用 Smartbi 一站式ABI平台的数据建模与指标管理功能