數(shù)據(jù)建模是一門(mén)復(fù)雜的科學(xué)，它涉及組織數(shù)據(jù)以滿足業(yè)務(wù)流程的需求。它要求設(shè)計(jì)邏輯關(guān)系，以便數(shù)據(jù)能夠相互關(guān)聯(lián)并支持業(yè)務(wù)。然后將邏輯設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)換為物理模型，其中包括存儲(chǔ)設(shè)備、數(shù)據(jù)庫(kù)和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的文件。

在以往，企業(yè)一直使用ＳＱＬ等關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)來(lái)開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)模型，因?yàn)樗貏e適合靈活地將數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)類(lèi)型鏈接在一起，以支持業(yè)務(wù)流程的信息需求。

不幸的是，大數(shù)據(jù)（現(xiàn)在占管理數(shù)據(jù)的很大一部分）不能在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)上運(yùn)行。它在ＮｏＳＱＬ等非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)上運(yùn)行。這讓人們相信不需要?jiǎng)?chuàng)建大數(shù)據(jù)模型。問(wèn)題是，如果想充分利用大數(shù)據(jù)的潛力，確實(shí)需要對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)建模。以下是以可訪問(wèn)且有效的方式建模大數(shù)據(jù)的６個(gè)技巧：

１．不要試圖將傳統(tǒng)的建模技術(shù)強(qiáng)加于大數(shù)據(jù)

傳統(tǒng)的固定記錄數(shù)據(jù)在增長(zhǎng)過(guò)程中是穩(wěn)定和可預(yù)測(cè)的。這使得大數(shù)據(jù)建模相對(duì)容易。相比之下，大數(shù)據(jù)的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)是不可預(yù)測(cè)的，其無(wú)數(shù)形式和來(lái)源也是不可預(yù)測(cè)的。當(dāng)網(wǎng)站考慮對(duì)大數(shù)據(jù)建模時(shí)，建模工作應(yīng)該集中在構(gòu)建開(kāi)放和彈性的數(shù)據(jù)接口上，因?yàn)榭赡苡肋h(yuǎn)不知道什么時(shí)候會(huì)出現(xiàn)新的數(shù)據(jù)源或數(shù)據(jù)形式。在傳統(tǒng)的固定記錄數(shù)據(jù)世界中，這并不是優(yōu)先考慮的問(wèn)題。

２．設(shè)計(jì)系統(tǒng)而不是模型

在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)領(lǐng)域中，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)模型可以涵蓋業(yè)務(wù)信息支持所需的數(shù)據(jù)之間的大多數(shù)關(guān)系和鏈接。大數(shù)據(jù)則不是這樣，它可能沒(méi)有數(shù)據(jù)庫(kù)，或者可能使用ＮｏＳＱＬ這樣的數(shù)據(jù)庫(kù)，而后者不需要數(shù)據(jù)庫(kù)模型。

正因?yàn)槿绱耍髷?shù)據(jù)模型應(yīng)該建立在系統(tǒng)上，而不是數(shù)據(jù)庫(kù)上。大數(shù)據(jù)模型應(yīng)該包含的系統(tǒng)組件包括業(yè)務(wù)信息需求、企業(yè)治理和安全、用于數(shù)據(jù)的物理存儲(chǔ)、所有類(lèi)型數(shù)據(jù)的集成和開(kāi)放接口，以及處理各種不同數(shù)據(jù)類(lèi)型的能力。

３．尋找大數(shù)據(jù)建模工具

如今有許多支持Ｈａｄｏｏｐ的商業(yè)數(shù)據(jù)建模工具，以及像Ｔａｂｌｅａｕ這樣的大數(shù)據(jù)報(bào)告軟件。在考慮大數(shù)據(jù)工具和方法時(shí)，ＩＴ決策者應(yīng)該將為大數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)模型的能力作為他們的需求之一。

４．關(guān)注對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)至關(guān)重要的數(shù)據(jù)

每天都有大量的數(shù)據(jù)涌入企業(yè)，其中很多都是無(wú)關(guān)緊要的數(shù)據(jù)。創(chuàng)建包含所有數(shù)據(jù)的模型是沒(méi)有意義的。更好的方法是識(shí)別對(duì)企業(yè)至關(guān)重要的大數(shù)據(jù)，并僅對(duì)這些數(shù)據(jù)建模。

５．交付高質(zhì)量的數(shù)據(jù)

如果企業(yè)專(zhuān)注于為他們的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)完善的定義和詳盡的元數(shù)據(jù)（描述數(shù)據(jù)的來(lái)源、目的等），就可以為大數(shù)據(jù)建立高級(jí)的數(shù)據(jù)模型和關(guān)系。對(duì)數(shù)據(jù)了解得越多，就越能將其正確地放入支持業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)模型中。

６．尋找對(duì)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵切入點(diǎn)

當(dāng)今大數(shù)據(jù)中最常用的向量之一是地理位置。根據(jù)企業(yè)的業(yè)務(wù)和所在的行業(yè)的不同，還有其他用戶想要的大數(shù)據(jù)通用密鑰。越能識(shí)別數(shù)據(jù)中的這些常見(jiàn)入口點(diǎn)，就越能更好地設(shè)計(jì)支持企業(yè)關(guān)鍵信息訪問(wèn)路徑的數(shù)據(jù)模型。

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