大数据数据建模是一个数据深度挖掘的过程

    一直以来，数据建模通常集中在关系数据建模或者是可以标记语言的建模基础之上，只要数据储存在关系数据库中，关系数据建模就会很好。当然它的用途也是非常多的，大数据数据建模它是一个数据深度挖掘的过程，能够从这些数据中发现问题，解决问题，也能够建立相应的数据模型，对于数据建模有不同的平台以及不同的工具，当然这样的过程也是有相应的标准，应该大大的提高大数据建模的成功率。

    大数据数据建模它的准则首先就应该以业务为目标，当然也应该将它作为一个实现的目标，大数据建模不只是一个技术，而是一个能够为了解决业务流程问题的过程，如果没有目标，或者是不是以解决业务方面的问题为目标，那么就没有必要做这样的大数据数据建模。

    另外，在整个建模的过程中，也应该了解业务知识，并且要基于了解这样的基础之上，知道这些相关的数据有问题的关系是如何连接在一起的，到最后的塑造阶段，也是要利用业务知识来进行模型塑造，建立起来的大数据模型一定要通过问题的提问和解答，做好数据的预处理过程。不仅仅是一个建模的动作，整个过程的多个环节都是非常重要的，在整个建模都过程中，一定要找到合适的数据源，也是一个非常重点的问题，对于数据源进行预处理也是一个难点，数据预处理是困难的。所以说整个过程都是不容忽视的，也是不能着急的，也应该找到合适的处理方法。