要想做一个比较好的全域模型架构，第一点，你要明白为什么要进行建模？
随着进入大数据时代，数据来源丰富，数据量也飞速增长。大数据时代之前的储存架构明显开始脱力，数据消费也面临完整性、准确性和及时性的挑战。类比，人类在农业革命之前，依靠大脑去储存植物、动物和地理相关等信息。但是在农业革命之后，帝国昌盛，帝国的运作，需要记录法律、税收、物质库存、各种节日和打了胜仗的日期等等信息。所以农业革命之前的‘储存架构’——大脑开始脱力，所以苏美尔文字系统开始出现在历史长河。苏美尔文字系统更好的帮助了苏美尔人有效的记录了大麦的库存。维度建模在某种程度上可以等同于人类历史上的‘苏美尔文字系统’。
阿里巴巴对于数据模型的解释是：数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。
他能带来的好处就是：
- 性能：良好的数据模型你帮助我们快速查询所需要的数据，减少数据的IO吞吐。
- 成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。
- 效率：良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率。
- 质量：良好的数据模型能改善数据统计口径的不一致性，减少计算错误的可能下。
所以，建模能让你在大数据系统下更好的组织和存储数据。