Stock Data

直观地定义系统中数据的结构和组织方式的过程称为数据建模。此过程可帮助您了解不同数据元素之间的关系，以确保数据满足三个标准：

准确的
持续的
可供分析和使用
例如，一家正规的零售公司可能会跟踪客户的购买情况。一个构建良好的数据模型可以清楚地定义客户信息、产品详细信息和交易记录之间的关系。然后可以使用这些信息做出明智的决策来改善业务（例如，改善客户体验、尽早掌握趋势等）。

在本文中，我们回顾并比较了 2025 年可用的 19 种顶级数据建模工具，重点介绍了它们的功能和用例。无论您是管理小型项目还是监督企业级数据架构，本指南都将帮助您选择适合您需求的工具！

SQL 助理数据工程师
获得数据工程的 ETL、SQL 和数据仓库方面的实践知识。
2025 年 19 大数据建模工具
以下列表涵盖了各种解决方案，以满足不同的需求。从适合初学者的平台到高级的企业级系统，这些顶级数据建模工具提供了简化数据管理所需的灵活性、强大功能和特性。让我们来看看吧！

1. ER/Studio
2015 年，ER/Studio成为 IDERA 的一部分，此前该 荷兰赌博数据 公司收购了该工具的原始开发商 Embarcadero Technologies。ER/Studio 为希望有效设计、管理和记录数据模型的企业提供了全面的解决方案。它以强大的元数据管理功能和处理大型企业级数据模型的能力而闻名。

特征
逻辑和物理数据建模。
支持多种关系数据库。
集成数据治理和业务词汇表。
数据沿袭文档。
使用案例
设计和管理企业级数据模型。
可视化大型数据库的复杂数据关系。
与团队合作进行元数据管理和数据库治理。
2. ERwin 数据建模器
Erwin Data Modeler以易用性和与各种数据库的集成而闻名。它无疑是榜单上最受欢迎和最全面的工具之一。

该工具可帮助组织设计、可视化和优化数据库结构，并支持正向和逆向工程，使用户能够创建新数据库或优化现有数据库。ERwin 还支持逻辑和物理数据建模，因此对于需要强大、可扩展解决方案的企业来说，它是一种首选。

特征
正向和逆向工程能力。
逻辑和物理数据建模。
数据库模式设计和优化。
集成协作和版本控制。
用于数据治理的元数据管理。
使用案例
为数据仓库创建和优化数据模型。
管理和维护跨多个平台的数据库架构。
实现跨开发团队的模型驱动协作的自动化。
3. dbt（数据构建工具）
dbt是一个开源数据转换工具，可帮助数据分析师和工程师将原始数据转换为可操作的见解。与传统的数据建模工具不同，dbt 专注于在基于云的数据仓库中转换数据，使团队能够将最佳软件工程实践应用于数据工作流。