信息时代已经带来了电信和计算领域的变革性进步。这包括甚至几十年前的进步，似乎更像是科幻小说，例如世界各地的普通百姓能够进行实时视频会议或立即访问仅涉及大量信息的能力。关于任何话题。但是，它也引起了巨大且难以理解的数据量。幸运的是，这就是数据建模的地方。

本质上，数据建模是关于在数据库中创建数据对象的准确表示，包括它们的关联和关系。一旦实现了这种表示方式(该过程可能非常复杂且耗时)，便会以不同的方式利用洞察力，例如探索和解释高级结构和概念。在敏捷软件工程环境中广泛使用的物理数据模型可以帮助设计数据库的内部架构，包括列和表之间的关系。

Bhavana Chamoli目前是纽约MIO Partners 的开发人员，投资研究和交易人员，他认为数据建模是一种强大的工具。她解释说，鉴于其具有将原始信息转化为可操作情报的能力，数据建模已广泛应用于医疗，金融和零售等多个行业。

卫生保健

在医疗保健领域，数据建模被用于简化，简化和标准化来自各种来源的数据传输，最终使研究人员可以访问更可靠和可再现的信息。Bhavana Chamoli补充说，数据建模的使用可以帮助提高临床有效性，治疗结果，并对医疗保健和方法的风险和收益产生更深入，更可靠的见解。

金融

在财务领域，数据建模使用财务数据的线性，非线性和密度模型来进行可靠的绩效评估，支持风险管理计划并预测未来趋势。Bhavana Chamoli说，财务数据建模是高级数据建模最令人兴奋和动态的应用之一，尤其是当它应用于金融科技分析时，例如风险价值估算和资产组合估算。

零售

在零售领域，数据建模用于帮助预测购买意图并推动销售和收入，优化定价，简化后台运营并优化客户体验。Bhavana Chamoli说，零售中的数据建模已经从竞争优势变成了基本必需品。无论是使用在线渠道，离线渠道还是两者兼有的零售商，在选择产品线，指导客户并最终建立忠诚的，可盈利的客户社区时，都不能依靠有缺陷或不完整的数据。

同时，由于诸如机器学习模型，人工智能，数据湖，云，区块链和非关系/ NoSQL数据存储等增长的因素，数据建模正在经历一些关键的变化和发展。还更加注重安全性;特别是在处理敏感数据以及外部不良行为者和内部流氓用户如何破坏敏感数据方面。

Bhavana Chamoli的最后想法

尽管数据建模是一个已建立并经过验证的过程，已被世界各地的企业和政府广泛使用，但是在收集和揭示方面仍然有很大的潜力。Bhavana Chamoli说：“数据建模的未来看起来非常光明，我很高兴能参与到这一发展中来。”