数据建模工具在业务中发挥着至关重要的作用，因为组织管理的数据量、速度和种类已达到临界点。在正确的时间识别正确的数据、了解跨数据点的关系以及将数据付诸实践对于有效的数据分析和有效的数字化转型至关重要。
今天，建立强大数据建模框架的组织能够更好地利用数据挖掘工具最大化其资产的价值。那些没有达到目标的人经常难以从他们的商业智能软件中获取最大价值。更重要的是，与同行相比，他们在任务上投入了更多的时间和资源，尤其是在人工智能等数据密集型领域。
让我们看一下数据建模市场，然后调查顶级数据建模工具列表。
什么是数据建模
什么是数据建模工具?
如何选择数据建模软件
阿奇
数据库架构
erwin 数据建模器
数据库设计
伊德拉急诊室/工作室
清晰图表
MapBusinessOnline
Navicat 数据建模器
蟾蜍数据建模器
垂直的
数据建模工具：其他市场领导者
供应商比较图：数据建模工具
什么是数据建模?
数据建模软件为更有效地收集、管理和集成数据提供了一个全面的框架。最好的工具将来自各种系统和存储库的数据联系在一起，并提供专门的建模和验证功能，帮助组织理解所有数据和整体数据框架。
凭借对数据源和连接点的广泛而深入的了解，组织可以构建概念、物理和逻辑模型，从而为企业内的各种支持者以及合作伙伴和供应链提供价值。也可以在机会出现时发现它们。
什么是数据建模工具?
概念数据模型关注企业的整体结构及其数据。它们用于组织和管理通常属于数据架构师和业务领导者职责的广泛业务概念。
逻辑模型通过将可见性扩展到位于一般关系之间的属性来扩展概念模型的数据框架。换句话说，它们向下钻取到更实用和更实用的层面。例如，一个逻辑模型可以定义当特定事件或情况发生时，特定数据片段会发生什么。
物理数据模型是指逻辑模型的实际实现。它们通常由开发人员和数据管理员定义。物理模型适用于特定的工具、设备和应用程序。它指的是数据在现实世界中的使用。
有效数据建模的价值是显着的。它降低了数据错误的几率，并且通常加快了深入了解业务机会以及现有业务流程所需的时间。这些模型还为业务和 IT 团队之间的协作引入了一种通用结构。这使得确保每个人都朝着同一个方向前进并以一致的方式使用数据变得更加容易。
毫不奇怪，这些工具近年来变得更加复杂。他们能够在基于云的系统以及本地数据框架内部进行对等。它们通常跨越不同的——过去是不兼容的——数据类型和对象，提供驱动有效决策的仪表板和报告。
通过查看组织的数据结构和关系，可以优化数据以满足用户和组的特定需求。
如何选择数据建模软件
当组织希望连接依赖于不同结构和格式的不同系统时，数据建模工具提供图表和模式，以便以最无缝和最有效的方式将事物联系在一起。他们还提供用于管理和自动化数据管理和使用的工具。
可以肯定的是，为组织的数据建模要求选择正确的解决方案至关重要。选择供应商和数据建模解决方案时需要考虑五个关键领域：
了解您的企业使用数据。 该过程首先要了解您的组织如何使用和处理数据，以及其对数据建模的特定需求。此步骤必须关注实际的业务需求，以便了解哪些功能是必不可少的，哪些是可取的或可选的。例如，数据建模是否适用于特定的软件和系统或整体部门或企业需求?
考虑关键特性。一旦您的团队或组织确定了其整体业务需求，了解各种解决方案的关键功能以及它们与您当前的数据库结构的匹配程度以及支持将提高数据价值的更改至关重要。这包括诸如一个工具是否可以容纳所有必要的数据类型、它支持多少用户以及它是否配备——以及它配备得如何——来处理概念、逻辑和物理数据建模。
考虑规模。解决方案是提高组织数据能力的起点。尽管可以使用大爆炸方法切换到新的解决方案，但更常见的是在几周、几个月和几年的时间内插入系统。此外，随着分析、商业智能 (BI) 和机器学习 (ML) 等事物的发展，具备发展所需的灵活性也至关重要。因此，请确保解决方案能够随着组织数据需求的增长和变化而充分扩展。
了解格式。数据建模解决方案的好坏取决于它所容纳的数据。如果您无法插入所有基本数据并投入使用，即使是最好的功能也毫无用处。因此，确保解决方案能够处理所需的各种类型和格式的数据非常重要。否则，您可能最终不得不忍受昂贵且耗时的修改和数据转换。
请注意支持。许多组织急于发起一项计划，却忽视了供应商支持、用户社区和公司未来的路线图。数据建模很复杂，而且可能会变得不堪重负。确保供应商致力于提供强有力的支持。此外，庞大而活跃的用户社区可以帮助释放平台的全部价值，并帮助解决各种挑战和问题。最后，确保供应商的路线图符合您组织的愿景。
顶级数据建模工具
以下是 10 个顶级数据建模解决方案：
阿奇
数据建模优势：开源和跨平台解决方案为处理复杂数据建模提供了一个经济而强大的框架。它依赖于在 ArchiMate 语言之上构建的动态视觉元素，组织可以根据不同用户、受众和利益相关者的特定需求进行调整。该框架广泛用于企业、大学、咨询公司等。
优点
提供具有向下钻取功能的强大可视化功能。
用于管理数据建模任务的高度灵活和适应性强的框架。
庞大而活跃的开源社区。
对 Windows、Mac 和 Linux 的跨平台支持。
缺点
在更大、更复杂的框架和需求下可能会执行缓慢。
用户报告说界面有些不直观，有时令人生畏。
数据库架构
数据建模优势： DbSchema 有助于使用 JDBC 驱动程序设计和管理 SQL、NoSQL 和云数据库框架。它提供了一个图形界面和强大的功能，允许组织映射和监督复杂的数据模式和模型。它包括强大的脚本并支持在线和离线工作。
优点
直观的界面，易于使用并提供强大的功能。
强大的关系数据库探索能力，包括对外键和虚拟外键的支持。
提供优秀的 SQL 编辑器和强大的模式同步框架。
提供强大的逆向工程功能。
缺点
可以呈现陡峭的学习曲线;工作流有时与其他数据建模解决方案有很大不同。
较小的用户群和有限的社区支持。
数据库设计
数据建模优势：该平台为开发人员和数据库专业人士提供了直观而强大的数据建模工具。它通过可视化数据库建模提供对数据库结构的深入洞察。它旨在帮助构建新的数据结构和对现有数据库进行逆向工程。DeZign for Databases 提供多种显示模式以及强大的平移和缩放功能，可提供图表和数据结构的“鸟瞰”视图。
优点
支持多种数据格式，包括 Oracle、PostreSQL、Azure SQL、DB2、Access 和 MS SQL Server。
可以很好地处理正向和逆向工程。
灵活且高度可定制。
对 ER 建模技术的出色支持，包括 N:M 关系。
缺点
复杂且最适合数据库架构师和管理员。
较小的用户群;不像其他数据建模工具那样广泛使用。
erwin 数据建模器
数据建模优势： erwin Data Modeler 帮助组织查找、可视化、设计、部署和标准化企业数据资产。该平台提供对关系或 NoSQL 数据库、数据仓库和云中的结构化和非结构化数据的洞察。它在可视化界面中集成了概念、逻辑和物理数据模型。
优点
提供出色的模型模板和集成工具。
大数据模型的理想选择。
强大的治理能力。
用户普遍认为该平台易于使用。
用户对供应商的客户支持给予了很高的评价。
缺点
可以呈现陡峭的学习曲线。
用户报告连接到数据集市和大数据存储库的一些问题。
伊德拉急诊室/工作室
数据建模优势：数据建模平台支持跨平台扩展的广泛数据资产。它提供了广泛的工具，用于为逻辑、物理和概念资产构建业务词汇表和共享数据模型。该平台包括用于处理正向和逆向工程、数据沿袭和“使用位置”分析的工具。该平台使用统一建模语言 (UMI)。
优点
该平台支持广泛的格式和系统，从传统格式到 Snowflake 等现代环境。
提供强大的统一建模语言 (UML) 建模功能，支持模型驱动架构以及标准和模型模式。
对业务词汇表、详细的术语和定义以及整体元数据的出色支持。
在企业版中提供强大的协作和共享工具。
缺点
呈现出强大的学习曲线。
用户报告说，在繁重的工作负载下，该解决方案有时会变慢。
清晰图表
数据建模优势：基于云的应用程序提供智能图表功能，可用于提供对数据框架、云基础设施和业务流程的洞察。它通过流程图、模型、UML 和其他框架支持数据可视化和实时协作。
优点
用户对该平台的功能、可用性和直观界面给予了很高的评价。
提供包含大量模板的拖放库。
提供明显低于其他数据建模供应商的免费试用和定价结构。
强大的协作和共享功能。
缺点
中等陡峭的学习曲线。
用户抱怨缺乏文档和培训资源可能是个问题。
MapBusinessOnline
数据建模优势： MapBusinessOnline 平台旨在通过分析跨地域的数据来提供对业务流程的洞察力。基于云的应用程序连接到各种数据源，包括 CRM 和电子表格，以提供销售区域映射、业务地图虚拟化等。它是高度可过滤的，包括强大的共享和协作工具。
优点
用户对应用程序的整体特性和功能给予了很高的评价。
连接到广泛的资源和数据源。
非常适合销售、营销、特许经营和其他与地理位置相关或重点突出的任务。
强大的临时报告和可视化工具。
缺点
以销售和地理为中心的重点比某些组织可能需要的范围更窄。
用户使用教程和其他资源报告了一些挑战。
Navicat 数据建模器
数据建模优势： Navicat 为通过概念、逻辑和物理模型对数据进行建模提供了一个强大且具有成本效益的平台。它支持多种格式，包括 SQL/DDL、ODBC 和特定框架，如 Oracle、MariaDB、MySQL、SQLite、SQL Server 和 PostgreSQL。该软件支持正向和逆向工程，适用于所有主要平台。
优点
提供直观的界面。
对图层和叠加层的强大支持。
与多个数据源的出色连接。
适用于 Windows、Mac 和 Linux 设备。
缺点
其他高级功能仅在高级版本中可用。
可能很昂贵，具体取决于用例。
蟾蜍数据建模器
数据建模优势： Toad Data Modeler 已成为多平台数据库建模的领先解决方案。它提供了强大的可视化功能，可以帮助数据管理员和其他人检查物理和逻辑模型，以及数据库和其他存储库之间的关系。该解决方案支持正向和反向工程，并适应大型和复杂的数据模型。
优点
提供与多个数据库的同时连接，包括 Oracle、SAP、MySQL、SQL Server、PostgreSQL、DB2、Ingres 和 Microsoft Access。
强大的可视化和报告功能，包括创建显示可视数据库结构的实体关系图的能力。
强大的模型定制和迁移功能。
提供灵活的数据管理框架。
缺点
可以呈现陡峭的学习曲线。
定价结构可能很复杂。
垂直的
数据建模优势：供应商提供了强大的建模工具，可提供物理、概念和逻辑数据结构的可视化。该平台可以生成 SQL 脚本，从而取代手动编写它们的需要。它具有内置的协作和共享工具，并支持正向和反向数据库工程。
优点
强大的协作和共享功能。
免费版有很多有用的功能。
提供自动化脚本支持和强大的导入和导出功能。
支持多种数据库，包括 Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQLite、IBM DB2、MS SQL Server、HSQLDB 和 Amazon Redshift。
缺点
没有广泛使用，用户群和社区支持较小。
高级功能需要更昂贵的商业版本。
数据建模软件：另外 5 个市场领导者
阿帕奇星火
为大型数据库(包括源自 Hadoop 的数据库)提供逻辑数据建模框架。
海蒂SQL
一种免费的数据建模工具，可为大多数组织提供足够的特性和功能。它支持 MySQL、Microsoft SQL、PostgreSQL 和 MariaDB。
IBM InfoSphere 数据架构师
提供用于调整服务、流程、应用程序和数据的复杂数据建模工具。
Oracle SQL Developer 数据建模器
支持 Oracle 环境中物理数据库架构的数据建模。
SQL 数据库建模器
导入并构建用于建模的 SQL 脚本。提供强大的协作和共享功能。
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