博客当您的组织决定启动云迁移时，很多事情会同时发生。不管规划过程有多长时间，一旦开始重新定位数据，各种理论上相互竞争的因素就会变得极其现实：一线业务用户仍然希望在迁移过程中能够运行分析，您的数据工程师关心的是从您以前使用的任何数据库进行切换，开发组织有自己的数据需求。有了全面的、以BI为中心的数据策略，您和您的利益相关者将知道，一旦您的所有数据都转移过来，您的理想数据模型应该是什么样子的。这样，当您管理流程并努力让每个人都满意时，当您的迁移结束时，您会比开始时更强大，这不是目标吗？BI焦点和您的数据基础架构"所有这些与我的数据模型有什么关系？"你可能会想。"那么，我的BI解决方案呢？"很高兴你这么问，网络陌生人。答案就是一切。您的数据基础架构支持您的数据模型，并为您的所有业务关键型IT系统提供动力。它所采用的形式可能会对您的组织、您的产品以及您想用它做的新事情（以及您希望如何在它和您的特性产品上构建和扩展）产生巨大的影响。您的数据基础设施通过连接器连接到BI解决方案中，因此无论数据存储在何处，它都可以工作。选择正确的数据模型，一旦所有的数据都放在新的家中，这是最后一件事，它将使您能够最大限度地利用您的BI解决方案。如果您没有BI解决方案，实现的最佳时机是将所有数据移到另一个位置并构建模型。这些都应该是您组织的整体云战略的一部分，并得到处理迁移的主要合作伙伴的支持。为您选择合适的数据库模型所以你给你的数据提供了一个新的家，也许在一切都完成后，你可以实施一个BI解决方案。现在，什么样的数据库模型适合您的公司和您的用例？组织数据的方法有很多种，这取决于您要对它做什么。其中最广泛的是概念模型，它侧重于表示对业务最重要的对象以及它们之间的关系（而不是作为关于这些对象的数据的模型）。这个数据库模型主要是为商业用户设计的。将其与物理模型进行比较，物理模型是关于数据结构的。在这个模型中，您将处理表、列、关系和外键，它们区分表之间的连接。现在，假设您只关注以图形方式表示数据组织和体系结构，而不考虑物理使用或数据库管理框架。在这种情况下，逻辑模型可能是一种可行的方法。这些类型的数据库包括关系型（将数据作为表或关系处理）、网络（将数据以记录的形式存储）和层次结构（这是一种渐进式树型结构，树的每个分支都显示相关的记录）。这些模型都具有高度标准化的特点，涵盖了数据集中的所有实体以及它们之间的关系。有很多不同的对象和类型的数据要处理吗？考虑一个面向对象的数据库模型，有时称为"混合模型"，这些模型将其包含的数据视为可重用软件的集合，所有这些都具有相关的特性。它们还合并表，但不局限于表，在处理大量不同的数据时为您提供了自由。你可以用这种模型来处理你不能放在关系数据库中的多媒体项目，或者创建一个超文本数据库来连接到另一个对象并整理出不同的信息。最后，我们不得不在这里提到星型模式，它的元素围绕中心核心排列，看起来像一个星号。此模型非常适合作为较大数据池的一部分查询信息索引。它用于挖掘业务用户、OLAP多维数据集、分析应用程序和即席分析的见解。它是一个简单但功能强大的结构，尽管它很简单，但却有很多用途。现在呢？无论您是在应用程序中构建令人敬畏的分析功能，还是授权内部用户从您的数据中获取更多信息，了解您对数据的处理是维护正确模型的关键。一旦你选择了你的数据库，现在是时候选择你的数据模型了，并着眼于一旦它被连接到你的BI解决方案中，你想用它做什么。担心失去顾客？（谁不是？）一个预测性的流失模型可以帮助你把时间和注意力放在有可能变坏的关系上，从而帮助你走在前面。另一方面，预测性的向上和交叉销售模型可以告诉你在哪里可以从客户那里得到更多的钱，哪些已经成熟，可以加深你的财务关系。你的营销工作怎么样？客户细分数据模型可以帮助您了解当前客户和目标群体的购买行为，以及哪些营销策略具有预期效果。或者超越市场营销的"下一个最佳行动模式"，考虑生活事件、购买行为、社交媒体和任何其他你能掌握的东西，这样你就可以在给定的目标（电子邮件、广告、电话等）下一个行动是什么，以产生最大的影响。而且预测分析不仅仅是针对以人为中心的活动，制造业和物流公司可以利用维护模型来避免基于历史数据的机器故障。别再在没有重要设备的情况下被抓。把它和BI结合在一起专注于你的长期目标是成功的重要关键。无论您是在构建一个改变游戏规则的产品，还是在重建您的数据模型，对于您的企业的成功来说，有一个明确定义的目标是非常重要的。如果您已经将数据迁移到云端，那么您正处在为最终用例选择正确的数据库和数据模型的最佳时机。一旦这些工具被设置好，它们将与你的BI工具无缝集成（如果你还没有一个，现在正是实现它的最佳时机）。像这样的大动作代表着巨大的挑战，但也有很大的机会为你计划建造的任何东西打下基础。那你只需要建造它！标记：云数据建模