业界数字化转型已经进入深水区，数据越来越受到大家重视，由于数据中台等等概念的兴起，大家越来越回到数据的根本问题“数据模型”。今天不谈论高大上的数据中台，我想回到数据的本源，谈谈接地气的数据模型。 一、什么是数据模型 我们可以先看一下生活中的模型的例子，房屋平面图、地图等都是很好的模型的示例。
在经营分析系统的年代，数据仓库推倒重来了几遍，构建了很多的专题项目，经历了上万次取数，制作了成百上千的报表，但在支撑了当初的业务发展的同时，到底给如今的企业留下了多少资产？
股份制改革对我国银行业来说只是一个开始，企业在风险管理、创造价值等方面还有很长的路要走。风险管理要求提供精准的数据模型、创造价值要求充分银行数据资产，这是数据治理的外部推动因素。此外，随着第三次工业革命的到来，银行业也需要进入定制化时代，以更低的成本，生产多样化的金融产品，从而满足不同顾客的不同需求。对数据本身而言，业务发展加快了数据膨胀的速度，也带来了数据不一致等问题，业务部门的频繁增加和剥离同样会对数据治理提出挑战。这些日益复杂的内外因决定了我国银行业对数据治理的超高标准要求，而目前对应的经验能力却稍显薄弱。
随着信息技术的飞速发展，税收征管也已经进入大数据时代，由于数据信息化的广泛运用，税务工作既迎来了空前的发展机遇，又遇到了多种挑战，如果不能有效应对，将会给税收工作带来不利影响。挖掘和利用大数据在信息技术飞速发展的时代对税收管理显得尤为重要。笔者建议，为适应税收机关合并后征管需要，在税收分析上引入大数据，通过多维度分析对比，不断强化税收分析力度，为做实税收征管提供数据支撑。
数据是物理世界和虚拟世界联系的桥梁和纽带，也是我们探索和分析客观世界规律的重要指标，在我们利用数据进行分析研究时，必须要考虑的关键前提是数据的质量与可靠性。
商业智能（Business Intelligent）也被称为商业智慧或商务智能，人们习惯的称呼为“BI“，围绕BI工具建设的平台常称为”某某BI系统“、”某某报表平台“、”某某管理驾驶舱“等。BI（商业智能）技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处，让企业决策有数据依据，减少决策盲目性，理性地驱动企业决策和运营。近几年，BI越来越多的跟大数据联系在一起，BI工具需要提供大数据处理能力，也需要能实时对接大数据平台进行数据分析计算。
4亿售后服务用户、2亿的带手机号唯一身份用户，3500万的线上交易数据，800万专门店数据，800万电商会员并且每天以20万的数据在递增，如何利用这些数据，如何识别用户？
如何让普通的生产工厂插上智能的翅膀成为真正的智能工厂正在成为制造业共同思考的问题。
大数据时代，各大企业和政府机构都在热火朝天的进行着数据方面的建设，数据在组织中开始成为一种文化，反映在日常就是无论担任何种角色，几乎每个人都能在一定程度上理解数据的价值，甚至或多或少的都能使用一些数据的技术术语交流：“数据模型”可能就是这些术语名词中的一个典型。对于常人而言，“数据模型”可能代表了大数据技术的全部奥秘，提起这个词汇仿佛就已经是大数据专家了。
什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。
随着信息技术与经济社会的交汇融合，引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。当前，运用大数据推动经济转型升级、完善社会治理、提升政府服务和管理能力已成为趋势。
“数据分析”这个词在数据库设计、数据仓库、数据挖掘上、业务里都存在，聚焦一下，这里提到的是数据平台中的”数据模型“。这一章节将会回答非互联网数据平台数据模型是什么?如何需要数据模型?如何简单的建设?
本文是松子（李博源）的大数据平台发展史系列文章中的一篇，本系列以独特的视角，比较了非互联网和互联网两个时代以及传统行业与非传统行业。是对数据平台发展的一个回忆，对非互联网、互联网，从数据平台的用户角度、数据架构演进、模型等进行了阐述。
没有数据分析和建模能力，肯定难以提升业务；然而，如果模型泛滥、没有得到有效的统筹管理，其提升度恐怕也非常有限，还可能制造各种混乱。
如果你想成为一名数据科学家，那么可以先从本文介绍的数据挖掘过程中的五个关系开始，一点点探索整个数据挖掘的蓝图。
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