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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。
数据分析是一个检查、清理、转换和数据建模的过程，目的是发现有用的信息、提出结论和支持决策依据。而数据建模是数据分析里的一项，数据建模里又有一些常见的套路：选择变量与重构变量、选择算法、设定参数、加载算法和测试结果。近年来，金蝶也在数据建模领域不断探索，致力于为企业赋能。
数据建模话题往往被描述地很有技术性，要求对建模的人员具有很高的数据敏感性和数据技术背景，让人听起来总觉得“高深莫测”。在当今这个数据时代，企业的数据来源繁多，增长速度快，而且经常有数据需求的变化和数据结构的调整。如何能高效快捷地从繁杂的数据中获取信息显得格外重要。
随着数字时代的发展，人类生产生活中的很多活动可以通过数据建模技术建立数字模型，数据建模技术可以帮助还原事物结构风貌、未来空间变化、事物发展趋势等，可以帮助更形象、更直观的展现事物的本质特征。而金蝶的数据建模逐渐达到了成熟，被很多企业广泛运用。
在这个数字化的时代，数据能够实现的工作不可谓是不多，尤其是在企业日常经营发展的过程中，如果忽视了数据的作用，那么企业不仅效率会大大降低，还很有可能会出现一些错误。而如果进行了数据建模，将企业数据统筹起来，使数据能够更加直观的将企业发展情况展现出来，无疑能让企业发展更加精准高效。
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