数据建模的优势是：1、减少错误；2、提高合规性；3、更好地决策；4、创造更好的商业智能。数据建模是发现、分析和确定数据需求的过程，基于对业务的理解，将各种数据进行整合和关联，并最终使得这些数据可用性，可读性增强，让使用方能快速的获取到自己关心的有价值的信息并且及时的作出响应，为公司带来效益。
一、数据建模的优势
1、减少错误
数据建模使公司能够更好、更有条理地记录不同类型的数据。结果，更大范围的数据收益转化为更好的性能和更少的错误可能性，因为数字设备的计算能力比人类代理更令人难以置信。
2、提高合规性
数据建模与更好地遵守政府法规和法规有关。所有数据都是集中的且易于访问，使企业能够更好地跟踪他们的活动，从而确定他们何时遵守（或违反）适用的政府法规和行业法。因此，公司应该应用数据建模程序，因为它们将导致更好的文档实践和更好地遵守相关行业法规。
3、更好地决策
数据建模赋予员工更好的决策能力。执行数据建模后，根据协议对信息进行分层，这些协议有助于识别数据中的趋势和漏洞，如果数据保持随机则可能会遗漏这些漏洞。因此，员工可以更好地根据数据中的趋势做出明智的决策。
4、创造更好的商业智能
数据建模赋予的更好的决策能力也创造了更好的商业智能。通过基于属性对数据进行分层，可以扩展数据功能，从而增强管理人员从数据中识别趋势和新机会的能力。例如，超市可以识别购买特定品牌的激增和对同一类别中另一个品牌的需求下降。超市将有更多的优选品牌库存和较少的客户知名度较低的品牌库存。
二、数据建模的挑战
数据建模期间的主要挑战是确保分析期间使用的数据与现实世界中的事实事件和对象相关联，以便在交织到现有业务流程中的分析程序中使用时提供准确的结果。在数据建模过程中，可以在模型中使用相关和不相关的数据，然后将信息传递给分析和分层。之后，在数据研究中就会出现错误的关系。此外，数据不安全是数据建模过程中遇到的挑战。恶意软件会导致数据丢失和失真，并导致需要重新收集和存储数据。因此，数据建模面临着收集数据的不准确表示和不安全的双重挑战。
三、如何缓解数据建模挑战
尽管存在这些挑战，但数据分析师可以通过一些方法来克服数据建模的挑战。
不准确的数据表示的挑战可以通过密集的数据清洗在数据被认为准确并适合进一步分析之前进行处理。选择的数据清理方法将确保业务数据分析师通过识别所有相关数据并删除其余数据，从数据中删除所有无关信息。
应通过实施数据安全协议来克服数据不安全问题。例如，一个主要的例子是所有存储公司数据的计算机都需要每天更新防病毒软件。同样，公司应该聘请定期监控公司数据安全的 IT 专家。
通过合理的数据清理实践和数据安全协议，解决了数据建模过程中遇到的大多数挑战。
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