数据建模先从什么开始选择题

数据建模是一种用来描述和分析现实世界中事物和其相互关系的方法，简单来说就是将现实中的数据转化为抽象的模型。数据建模已经成为了现代企业管理和决策的重要工具，其中最基础和关键的就是选择何种建模方式。在开始进行数据建模之前，我们需要综合考虑多个角度，才能合理选择建模方式。

1. 数据的本质

在选择数据建模方式时，首先需要考虑数据的本质。数据可以分为结构化数据和非结构化数据，结构化数据是已经经过处理，并且可以存储在表格或类似的数据结构中，如数字或文本等；而非结构化数据指的是没有固定结构或格式的数据，如图片、音频、视频等。如果数据比较结构化，则可以采用较为传统的建模方法，如实体关系模型或维度建模；如果数据比较非结构化，则需要采用一些非传统的数据建模方法，如话术建模或者是应用自然语言处理来实现数据的转化。

2. 数据需求方的需求

在进行数据建模之前，需要对数据需求进行明确。在不同的业务环境中，对数据的需求也各不相同。例如，经典的OLTP业务中对事务处理和实时查询的需求高于对数据分析和数据挖掘的需求，则可以采用关系型数据库，进行面向事务的建模；而在数据分析和数据挖掘的业务中，则需要采用OLAP技术，进行面向分析的建模，以适应需要对数据进行深入研究的需求。

3. 建模的目的

数据建模的目的往往是为了实现某些业务需求。因此，在选择建模方法时，需要考虑建模的目的。例如，如果建模目的是为了提高企业的生产效率，则可以选择以ERP应用为核心，并采用面向应用的建模方式；如果建模目的是为了提供多维度分析，应该采用面向分析的建模方式，并引入OLAP技术等。

4. 建模的复杂程度

建模的复杂程度也需要考虑到，因为这直接影响到建模的成本、时间和可维护性。如果建模较为简单，则可以采用较为传统的建模方式，如ER模型或UML模型；如果建模较为复杂，则需要采用较为先进且具有可扩展性的建模方式，并借助一些现代化的建模工具进行辅助实现。

综上所述，在选择数据建模方式时需要从多个角度出发进行综合考虑。相对于传统的建模方式，目前更多的数据建模方式已经涌现，以适应不断变化的业务需求。因此，选择合适的建模方式可以帮助我们更好地理解企业业务，并更高效地进行数据管理和决策分析。