数据建模基础知识（数据建模经典3步骤）
数据建模基础知识（数据建模经典3步骤）系统要包括几个功能：业务员信息维护，客户信息维护，商品信息维护，建立销售定单 。系统需要建立几个数据表：业务员信息表，客户信息表，商品信息表，定单表。概念建模关注的不是数据库本身的细节，而是建立实体、实体的特征以及它们之间的关系。 在实际应用中，概念模型就是在了解了业务的需求，业务领域的工作情况以后，经过分析和总结，提炼出来的用以描述业务需求的一些概念的东西。如销售业务中的“客户”和“定单”，还有就是“商品”，“业务员”。 用USE CASE来描述就是：“业务员”与“客户”就购买“商品”之事签定下“定单”。（此时可以不包含属性，只有实体集，联系集的分析结构）2. 逻辑模型逻辑模型就是要将概念模型具体化。要实现概念模型所描述的东西，需要那些具体的功能和处理那些具体的信息。这就到了需求分析的细化阶段。还以销售业务为例：“客户” 信息基本上要包括：单位名称，联系人，联系电话，地址等属性；“商品”
入职后，老板让你做个数据建模，你知道怎么开始吗？今天圣普伦和大家分享数据建模三部曲：概念建模——逻辑建模——物理建模。
但在开始前，咱还是先弄清楚，数据建模的概念。
数据建模（Data Modeling） 是对现实物理世界的事物的各维度数据进行抽象组织，将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型，其过程是一种用于定义和分析数据的要求和其需要的相应支持的讯息系统的过程。
数据建模3步曲1. 概念模型
概念建模关注的不是数据库本身的细节，而是建立实体、实体的特征以及它们之间的关系。 在实际应用中，概念模型就是在了解了业务的需求，业务领域的工作情况以后，经过分析和总结，提炼出来的用以描述业务需求的一些概念的东西。如销售业务中的“客户”和“定单”，还有就是“商品”，“业务员”。 用USE CASE来描述就是：“业务员”与“客户”就购买“商品”之事签定下“定单”。（此时可以不包含属性，只有实体集，联系集的分析结构）
2. 逻辑模型
逻辑模型就是要将概念模型具体化。要实现概念模型所描述的东西，需要那些具体的功能和处理那些具体的信息。这就到了需求分析的细化阶段。还以销售业务为例：“客户” 信息基本上要包括：单位名称，联系人，联系电话，地址等属性；“商品”信息基本上要包括：名称，类型，规格，单价等属性；“定单”信息基本上要包括：日期 和时间属性。并且“定单”要与“客户”，“业务员”和“商品”明细关联。
系统需要建立几个数据表：业务员信息表，客户信息表，商品信息表，定单表。
系统要包括几个功能：业务员信息维护，客户信息维护，商品信息维护，建立销售定单 。
到这一步，你的逻辑模型已经搭建起来了，但是还没有落地，物理模型就是落地这一步。
3.物理模型
物理模型就 是针对上述逻辑模型所说的内容，在具体的物理介质上实现出来。如：数据库使用SQL Server 2000，这样就可以编写具体的SQL脚本在数据库服务器上将数据库建立起来。其中包括业务员信息表，客户信息表，商品信息表，定单表。客户端使用VS开 发工具，那么在工作站上用VS建立起功能菜单，包括：业务员信息维护，客户信息维护，商品信息维护，建立销售定单等功能，并用工具将每一个功能编码实现。
这三个过程，就是实现一个软件系统的三个关键的步骤，是一个从抽象到具体的一个不断细化完善的分析，设计和开发的过程。
数据建模师通常与数据分析师和架构师一起工作，确定关键维度和事实，以支持客户或公司的系统需求。数据建模师需要管理和保持数据的质量和完整性。你需要拥有丰富的领域知识来解释数据分析结果。
很多数据建模师的职业生涯始于数据分析师，随着他们在基础级别上获得的经验和成功，数据建模师会在行业中继续攀登。数据建模有很大的学习空间，因此报酬也较为可观。根据Glassdoor的调查，市场上数据建模师的平均工资预计为78601美元，约合人民币51万/年。
认证的重要性和项目管理必须要经过PM认证一样，做数据建模师也需要获得相关的权威认证，这些认证包括大数据和数据科学课程，大数据工程师硕士认证，大数据Hadoop培训认证、R语言科学认证等等等。
如您有兴趣成为一名数据建模师，圣普伦能够为你提供正确的指导，帮助你学习数据分析、数据探索、数据可视化、预测分析和描述分析技术、功能性编程、Spark SQL等多项技能，为你的职业生涯奠定坚实基础。
