數據建模助力健康經營與精準決策，是很多企業的合作伙伴！

金蝶旗下的數據建模有助于數據的可視化和數據業務的實施。數據模型可確保命名約定、默認值、語義、安全性和一致性，同時確保數據質量。是很多企業的合作伙伴。

數據模型強調的是數據的選擇和數據的組織形式，不關注需要對數據執行的操作。數據模型就像是架構師設計的架構，它有助于為數據構建概念模型并且設置數據中不同項之間的關聯。

金蝶至今為止受到眾多企業的青睞，已為世界范圍內超過680萬家企業、政府等組織提供數字化管理解決方案。

其實數據治理是對數據管理權力的執行和落實。數據建?？梢员徽J為是對數據定義權力的執行和實施。數據建模這門學問涉及到在“正確”的時間，由“正確”的人，為組織定義“正確”的數據。這就是數據治理的本質。

兩者是息息相關的，金蝶數據治理，能夠統一數據治理，提供統一的數據模型，能將口徑不一致、冗余或復雜的數據統一清洗建模加工。此外，金蝶數據治理的根本目標是提升數據質量，控制數據安全和合規使用。數據治理涉及范圍廣，參與人員多，需要一定的組織和制度的保障才可能獲得成功。

數據建模是一種用于定義和分析數據的要求和其需要的相應支持的信息系統的過程。因此，數據建模的過程中，涉及到的專業數據建模工作，與企業的利益和用戶的信息系統密切相關。它總歸是為了分析數據從而解決商業問題。

數據建模是基于對業務數據的理解和數據分析的需要，將各類數據進行整合和關聯，使得數據可以最終以可視化的方式呈現，讓使用者能夠快速地、高效地獲取到數據中有價值的信息，從而做出準確有效的決策。

在建模之前，首先要決定選擇哪些變量進行建模，主要從業務邏輯和數據邏輯兩方面來考慮。業務邏輯需要了解數據來源的背景，通過了解業務知識來判斷哪些變量在業務上很有價值的，哪些變量是可以選擇的。數據邏輯則是從數據的完整性，集中度，是否與其他變量強相關等角度來考慮。

數據建模存在的意義就是現實世界數據特征的抽象，或者說是現實世界的數據模擬。數據庫中，用數據模型來抽象地表示現實世界的數據和信息，使人容易理解，便于在計算機上實現。金蝶數據中臺也是為此而研發出數據建模，助力企業健康經營與精準決策。