模型這兩個字常常出現在數據人的生活中，當資料分析師聽到它時，很多人第一個想到的詞彙應該是機器學習模型 / 統計模型。但這裡提到的資料模型 (data model ）卻是完全不一樣的概念。在我介紹什麼是資料模型前，我想先偷渡一下我和「模型」的相遇、相識、相知以及相惜，畢竟除了鐵人賽，我好像也沒機會講述這段歷史了。

我與「模型」的相遇、相識、相知以及相惜

第一次與「模型」相遇，是在高三要選擇科系時，那時候在「經濟系」的科系介紹，看到經濟系是一門可以用數學模型模擬人類如何決策的社會科學。那時候看到可以用數學模擬人是如何決策的，就覺得很酷，彷彿要墜入愛河一般。
我也記得，當時個人申請做面試練習時，有一題的題目是「 請簡單描述一下什麼是模型，以及你對經濟學模型的基本認識。」我記得我每次回答時，都免不了用「模型」這兩個字去解釋模型，當時回答得有點受挫，也有點質疑我對他的愛到底是不是真的。
而當經濟系唸了一段時間後，也越來越了解模型所代表的意思，所謂的經濟學模型是經濟學家透過對社會 / 人類的觀察，建構數學的等式 (Equation）來推論，為什麼社會會出現某種現象，人為什麼會做出某些行為。所謂的物理學模型，或是各種自然科學模型，似乎都能這樣解釋。當時對我來說，模型就是一種數學上的建構，等式的背後隱藏著人們對這個世界的觀察以及假設。

事實上最基礎的機器學習模型或是統計模型也是如此，建構好數學等式後，將大量的資料餵入，找出哪些特徵會影響結果，進而去預測結果。

但當我在第一份工作遇到 dbt ，他在講解何謂 data modeling 時，「模型是數學上的建構」這個解釋時，就出現了違和感。簡單說， dbt 就是透過讓使用者利用 Select 敘述句 在資料庫中將成用的商業邏輯 / 資料轉換邏輯 建成 View / Table，如此一來分析師就可以直接取用就可以直接取用這些 View / Table，不再需要每次做報告時，都要寫同樣的程式碼來做同樣的商業邏輯轉換。而其中，在資料庫中將成用的商業邏輯 / 資料轉換邏輯 建成 View / Table，就是 data modeling 的一種。當時的我只心想，這個 data model 到底在 model 什麼？

什麼是模型

回到原題，所以如果現在有人問我：「模型是什麼呢？」我會說：模型是一種以簡馭繁，它試著著用簡單的架構去模擬繁複的真實世界。從這個角度來看，數學式可以是模型，ERD 可以是模型，甚至連短篇小說也是模型。怎麼樣算是好的模型呢？就看我們想模擬的現實世界的哪一部分，模擬得像不像了。

所以最後關於這個「什麼是模型」的結論到底是怎麼得到的，還有資料模型到底是什麼呢？之後的系列文將會帶大家了解資料模型，以及他在商業智慧以及資料倉儲中扮演的角色。