2020年十个强大的数据建模工具

　　数据科学可以使企业处理大量信息，并获得曾经花费大量时间才计算出来的宝贵数据。如果企业处理大量数据，那么可以采用数据建模工具为其业务或开发新数据库的任务创建整体IT策略。

　　数据建模的好处

　　数据建模具有许多优点，例如：

集成来自不同系统的数据，这些系统之间可能无法很好地通信。
使用免费的数据建模工具来组织大数据，以便更轻松地访问信息。
通过寻找复杂概念的图形表示来了解企业的业务。

　　如果企业拥有很多不同的信息，那么肯定会在运营中的某个时刻利用数据建模。幸运的是，许多工具使数据建模比以往更加轻松。以下对当前可用的不同类别进行了排序，并得出了以下10个强大的数据建模工具。

　　1. RapidMiner

　　RapidMiner提供了多种功能，使其成为顶级数据建模软件选项之一，目前全球约有4万家企业使用。其中一些功能包括构建机器学习模型，并将数据建模转变为规定性行为的能力。

　　对于以前从未使用过数据建模工具的用户来说，可通过预先设置的案例模板和教程来简化此过程。对于数据科学家而言，将会发现该软件与自定义Python和R代码集成在一起，并提供1,500种原生算法和功能。

　　2. MapBusiness Online

　　人们可能没有考虑过的一种数据建模工具是MapBusiness。但是，创建销售或竞争对手区域图可以提供有助于企业发展的信息。企业甚至可以创建销售地区地图，以降低成本。提高销售代理商的生产率。并且发现其所在行业尚未开发的新市场。

　　3. Vertabelo

　　如果企业正在寻求一种功能强大的数据库设计建模工具，那么Vertabelo是一个很好的选择。企业可以使用可视化建模，而不是在数据库中人工创建表格。该软件还适用于逆向工程模型。如果已有数据库，则可以使用该工具调整已构建元素的组织。

　　4. Lucidchart

　　Lucidchart允许企业使用协作式在线工具创建数据库图。由于此数据建模解决方案基于云计算，因此无需下载庞大的软件，并且更新是即时的。该工具的主要优点之一是，可以节省大量的人力资源。数据库模式设计工具可与MySQL、Oracle、SQL Server和PostgreSQL等平台一起使用。

　　5. SQL数据库建模器

　　该软件使企业可以参与逆向工程和正向工程。利用已经存在的数据库并完善它们。然后，使用正向工程技术来了解它们如何随时间的推移而增长。该平台的更多独特功能包括创建多个主题区域的能力以及非常友好的用户界面。使用此工具的一些企业包括福特、联想、Wayfair和德勤等公司。

　　6. erwin 数据建模器

　　erwin 数据建模器是一种成本低廉但功能强大的企业解决方案，符合治理数据库规则。它是现有的顶级数据建模工具之一。erwin数据建模器的一些特性包括基于云计算的数据解决方案、自动模式生成和构建混合架构的能力。该软件有几个版本，其中包括一个标准版。企业需要的数据中心取决于其数据规模大小和需求。

　　7. Toad数据建模器

　　Toad数据建模器专注于自动化和为用户提高生产率。该软件的关键功能包括即时分析和导出到Excel等工具的功能。另外，它可以比较和同步不同服务器上的数据。使用此工具，企业可以轻松地自动执行重复性任务，以节省时间并提高性能。它还提供数据库的反向和正向工程。

　　该软件提供了30天的免费试用期，因此可以了解它是否符合企业需要执行的任务。

　　8. DbSchema

　　如果企业正在寻找一种适用于SQL和非SQL数据库的工具，那么DbSchema是一个不错的选择。这个数据库建模工具的一些好处包括交互布局、同步模式的能力、部署来自多个表的数据以及在不连接数据库的情况下设计模式。

　　例如，可以轻松地从Excel文件上载数据，从而为企业提供了更多的机会来导入可能不在云平台中的原有数据表。该工具具有集成管理数据库所需的一切的能力，而无需购买其他软件。

　　9. HeidiSQL

　　如果企业预算有限，并且正在寻找免费的数据建模工具，那么HeidiSQL是一个不错的选择。尽管该软件是免费使用的，但它还是提供很多功能，例如能够在一个窗口中与多台服务器连接，导入文本文件和批量编辑表。Heidi与MySQL、Microsoft SQL、PostgreSQL和MariaDB等数据库系统连接。

　　10. Apache Spark

　　如果企业有大型数据库，并且需要查找用于多个任务的逻辑数据建模工具，那么Apache Spark是满足企业需求的理想选择。通过平台内置的高级操作员构建并行应用程序。此开放源代码选项的一些好处包括使用集群，并且运行速度比其他解决方案快约100倍。Apache与Hadoop数据集成，并且还与MLib、GraphX和Spark Streaming等库一起使用。

　　数据建模工具的未来

　　无论企业选择哪种数据建模工具，需要找到现在和将来最有可能使用的功能。企业可能并不需要拥有所有功能的工具。

　　企业可以尝试采用一些不同的平台，然后找出可以满足其需求并提高生产率的工具