数据建模助力健康经营与精准决策，是很多企业的合作伙伴！

金蝶旗下的数据建模有助于数据的可视化和数据业务的实施。数据模型可确保命名约定、默认值、语义、安全性和一致性，同时确保数据质量。是很多企业的合作伙伴。

数据模型强调的是数据的选择和数据的组织形式，不关注需要对数据执行的操作。数据模型就像是架构师设计的架构，它有助于为数据构建概念模型并且设置数据中不同项之间的关联。

金蝶至今为止受到众多企业的青睐，已为世界范围内超过680万家企业、政府等组织提供数字化管理解决方案。

其实数据治理是对数据管理权力的执行和落实。数据建模可以被认为是对数据定义权力的执行和实施。数据建模这门学问涉及到在“正确”的时间，由“正确”的人，为组织定义“正确”的数据。这就是数据治理的本质。

两者是息息相关的，金蝶数据治理，能够统一数据治理，提供统一的数据模型，能将口径不一致、冗余或复杂的数据统一清洗建模加工。此外，金蝶数据治理的根本目标是提升数据质量，控制数据安全和合规使用。数据治理涉及范围广，参与人员多，需要一定的组织和制度的保障才可能获得成功。

数据建模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信息系统的过程。因此，数据建模的过程中，涉及到的专业数据建模工作，与企业的利益和用户的信息系统密切相关。它总归是为了分析数据从而解决商业问题。

数据建模是基于对业务数据的理解和数据分析的需要，将各类数据进行整合和关联，使得数据可以最终以可视化的方式呈现，让使用者能够快速地、高效地获取到数据中有价值的信息，从而做出准确有效的决策。

在建模之前，首先要决定选择哪些变量进行建模，主要从业务逻辑和数据逻辑两方面来考虑。业务逻辑需要了解数据来源的背景，通过了解业务知识来判断哪些变量在业务上很有价值的，哪些变量是可以选择的。数据逻辑则是从数据的完整性，集中度，是否与其他变量强相关等角度来考虑。

数据建模存在的意义就是现实世界数据特征的抽象，或者说是现实世界的数据模拟。数据库中，用数据模型来抽象地表示现实世界的数据和信息，使人容易理解，便于在计算机上实现。金蝶数据中台也是为此而研发出数据建模，助力企业健康经营与精准决策。