数据建模工具对于企业的应用，才是数据分析师对企业的重要贡献

随着企业信息化的逐步深入，大量的信息系统在企业中得到了广泛的应用。物联网、云计算、工业互联网等技术与企业运营生产紧密结合。设备运行、生产加工、测试测试等数据采集过程更加自动化。企业积累了大量的数据，包括产品销售数据、客户消费数据、客户行为数据、企业经营数据等，企业经营生产的各个阶段都可以记录，产品销售的各个环节也都可以记录，收集顾客的消费行为和网络行为。这些数据隐藏了许多有价值的规律和信息，是企业的重要资产。

另一方面，传统的简单分析方法如数据报表、即席查询等已不能满足企业对深层次信息挖掘、大数据融合、大数据分析、大数据挖掘等技术不断发展的需求，漏斗分析、事件分析、行为分析、保留分析等，属性分析等模型不断完善，神经网络、决策树、关联规则等挖掘随着挖掘算法的发展，基于Hadoop和HDFS的分布式存储技术和基于storm、spark、MapReduce等的分布式计算技术发展迅速，为大数据分析、处理和分析建模提供了坚实的技术支持。

一、数据建模工具对于企业的应用——重视需求牵引深化业务问题解决

企业要结合业务发展目标，理清生产经营过程中的瓶颈问题，以问题为导向，注重业务需求研究，理清业务流程和业务数据，研究数据来源、采集渠道和映射关系，深入梳理数据库，不断推进业务问题的解决，构建合理的业务架构。

二、数据建模工具对于企业的应用——增加数据积累巩固数据系统基础

企业要深化信息系统应用，增强业务流程和业务数据的在线实力，深化物联网、云计算等新技术的应用，提高数据采集效率，丰富数据积累实力;完善标准规范主数据、主题数据、数据建模，构建包括业务、指标、报表等的数据系统，巩固数据系统的基础。

三、数据建模工具对于企业的应用——加强人才队伍建设提高技术保障能力

企业要加大对技术老师、业务老师、数据分析师、数据管理员、操作老师等专业人员的培训力度，调动业务部门参与数据分析的积极性和主动性。同时，加大数据分析、数据建模、数据挖掘技术储备、技术工具库和模型库建设，提高技术支撑能力。

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