作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
数据模型(Data Model)：数据模型就是指对现实世界的数据按照一定的规则进行分类、结构化、描述、存储和管理的方式。数据模型能够帮助用户更好地理解和处理数据的特点、规律、关联关系、约束条件等信息。
数据建模在数据库领域一直扮演着至关重要的角色，其定义、作用及其相关技能是每个DBA都应该掌握的知识。而对于大数据领域的DBA来说，由于其海量、多样、分布式、高维、高吞吐量等特征，如何构建合适的数据模型成为一个难题。
本文将分享我所了解到的大数据建模方法，以及相关的常用工具，希望能够帮助到大家快速入门并提升自己的数据建模能力。
2.背景介绍
大数据架构师作为一名技术专家，一般都会面临一些技术问题，比如日益增长的海量数据量、多样化、分布式存储、高维、异构等挑战。那么如何从多个角度来看待这些问题呢？常用的解决方案之一就是提出业务需求分析(Business Requirement Analysis, BRA)，即通过收集用户的业务需求文档，对数据建模提出需求。业务需求分析后，可以制定数据模型设计目标和过程。
BRA包含了以下六个阶段：
- 需求调研：研究用户需求，包括市场需求、业务目标以及数据分析需求等。
- 数据获取：收集、清洗、归档和规范化原始数据。
- 数据抽取：从大量的数据中抽取有效的信息。
- 数据转换：对数据进行预处理和转换，使其满足业务需要。
- 数据导入：将数据导入数据仓库或数据湖中。
- 数据建模：将经过前面的步骤处理后的数据，按照指定的数据模型组织成易于查询的格式，使得用户可以快速、高效地分析数据并发现商业价值。