2025年的數據建模趨勢：簡化複雜的商業問題

數據建模是將商業需求以圖表形式呈現的做法，這項技術正在快速成長。根據2024年DATAVERSITY®的數據管理趨勢調查，64%的組織正在積極使用數據建模，這比2023年增加了13%。

隨著公司面臨更多機會和風險，這一趨勢在2025年將會進一步增長。新的技術和人工智慧 (AI) 將顛覆預測分析，特別是在處理大量數據和數千個參數的情況下。

同時，對於清晰模型的需求從未如此強烈。組織面臨著來自複雜的法規要求、對良好數據質量的需求以及日益複雜的數據生態系統的挑戰。

為了解決這些問題，公司將需要高品質、即時準確的模型來描述數據資產、數據流動的方式及其關係。數據建模人員需要更快、更有效地簡化複雜的商業問題。

推動工程師能夠做到這一點的數據建模趨勢包括：

人工智慧的影響增加

人工智慧是一種模擬人類思考的技術，將在市場上變得越來越普遍。目前，已有超過66%的公司在至少一個商業功能中採用了人工智慧技術。隨著2025年人工智慧的使用增加，組織正在推進其收集見解的應用。

來自生成式人工智慧模型的預測分析和自動化將成為必需品。分析師將使用人工智慧驅動的決策支持系統、自動化分析儀表板和智能商業流程自動化工具，以更快獲得相關見解。數據建模人員將在圖示商業用例及其數據驅動解決方案時展示這些組件。

此外，組織將需要更多的可視化來了解人工智慧如何使用數據資產，包括何時、何地及如何使用。這些信息將支持數據隱私和遵守法規。特別是只有12%的組織報告其人工智慧實施的數據質量足夠，企業將依賴數據建模人員確保人工智慧使用準確、可靠和道德的數據。

幸運的是，數據建模人員可以訪問強大的人工智慧功能，這些功能可以自動建議數據模型並優化數據庫以便更好理解。例如，人工智慧可以分析現有數據庫，自動生成初步數據模型，節省時間、減少瓶頸並提高性能。因此，數據建模人員將更有效地解決複雜的商業問題。

更好的靈活性和可擴展性

隨著人工智慧加速數據建模能力，無論是人工智慧模型還是建模人員都需要變得更具適應性，以容納更靈活和可擴展的數據架構。為此，建模人員將面臨更多需求，使用不同的建模方法來圖示數據流，從傳統的實體-關係 (ER) 模型到圖數據庫，這些模型揭示數據及其關聯之間的模式和見解。

對圖數據庫模型的需求將增長，以清晰解釋實時處理的數據，並將這些複雜的數據過程轉換為簡單的可視化。知識圖譜——互聯的概念和關係集合——為數據建模人員提供了一種實用的方法來描述複雜的數據系統及人工智慧可以學習的輸入。

例如，知識圖譜可以映射客戶如何與他們的購買連接——這些購買與產品、供應商和運輸路線相連——創造一個靈活的關係網絡，能夠輕鬆擴展以容納新的連接和數據來源。當公司新增產品線或進入新市場時，知識圖譜可以自然擴展，而無需太大努力。

雖然組織使用知識圖譜作為一種靈活且可擴展的解決方案，但有些將探索更具革命性的方式：量子計算。量子計算是一種新技術，利用波動狀態的記憶來提升計算處理和存儲能力。這種擴展的能力能夠在幾秒鐘內建模複雜情境，將有利於時間敏感的用例，如金融交易和詐騙檢測。

因此，企業將繼續增加支持靈活性和可擴展性的工具和技術到他們的數據生態系統中。然而，這種增加的複雜性需要額外的注意力來確保數據質量，以成功實現靈活性和可擴展性。

增強數據質量和改善信任

隨著數據生態系統在2025年變得更加複雜，組織需要更加關注保持高質量數據和建立信任。員工必須對使用全企業的數據進行日常決策和工作任務感到自信。

為了建立這種信心，組織必須專注於兩個關鍵領域：數據素養和數據安全。在數據素養方面，公司需要不斷填補任何數據素養的空白，以便用戶知道他們的數據模型是否相關和準確。此外，建模人員與同事之間的良好合作和溝通將變得更加重要，以確保模型保持最新。

在安全方面，團隊需要讓數據建模人員參與進來，以通過主動識別安全措施和提出建議來改善信息安全。此外，團隊成員將依賴建模人員更有效地安排和優化存儲區域，並提高查詢性能，幫助公司節省成本，同時保持數據完整性。

擁有充足的數據質量和信任將為組織提供一個利用人工智慧和技術資源的數據建模基礎，改善靈活性和可擴展性。忽視這些問題會帶來財務罰款、法律責任、聲譽損害和消費者不信任。適當的數據治理計劃和框架確保對數據質量的適當關注，擴大機會並降低風險。

與數據治理的更大互聯性

數據建模和治理將在其過程和交付中變得更加互聯。全組織的治理協調數據活動和角色，隨著人工智慧和新技術的可用性增加。數據治理提供指導和證據，以確保遵守法規，並通過數據目錄等方式提供所需數據集的自助訪問。

數據建模人員必須支持治理工作，以確保數據處理符合規定。他們將展示數據系統如何整合以及清晰的數據來源。數據治理為建模人員提供數據質量標準，以使可視化與商業期望保持一致。

這些要求依賴於元數據管理：提供上下文、內容和結構，以圖示數據實體、屬性和關係。可以將數據模型視為一種元數據。

當治理計劃管理元數據時，它從數據模型中提取元數據來管理治理信息，例如數據所有權、用戶可訪問性和質量指標。然後，數據治理從模型中提取信息，以改善角色、責任和流程，利用機會並解決問題。

通過數據治理的元數據管理，數據建模人員確保他們的交付物更準確、更新及合規。這些圖示描繪了技術架構如何定義和解決商業問題，以及這與數據治理要求的匹配程度。通過提供這些可視化，數據建模人員揭示複雜性並引導數據治理對話，達成更清晰的理解。

結論

隨著2025年的臨近，企業面臨著通過人工智慧影響和資源改善靈活性和可擴展性所帶來的機會和風險迷宮。為了理解這些變化，組織需要依賴數據模型來獲得清晰的見解。

數據模型提供了所需的安全和信任基礎，但工程師無法單獨完成這一任務——他們需要來自數據治理的指導。當治理和建模通過元數據管理有效互聯時，組織可以更好地利用新技術，同時確保在複雜情況下遵守法規。

在治理的指導下，人工智慧和其他新技術將增強人類建模能力，而不是取代它們。2025年的工作流程將發生變化，但建模人員將有更多機會提升技能，使用新工具並簡單地呈現複雜的商業信息。

與此同時，數據建模將繼續其長期實踐，通過可視化將商業挑戰轉化為清晰而有意義的見解。在2025年，這些模型將在充分關注數據質量的情況下得到改善，使得棘手的商業問題能夠通過可靠的組織數據得到解決。