大數據建模是壹個數據挖掘的過程，就是從數據中發現問題，解釋這些問題，建立相應的數據模型。大數據建模不僅僅是壹項技術，而是解決業務流程問題的流程。如果沒有目標或者不解決業務問題，那麽就沒有大數據建模。
大數據建模要基於對業務知識的業務理解，要知道這些相關數據和業務問題之間是什麽關系，如何關聯。在最後的成型階段，還需要運用業務知識進行建模，建立的大數據模型要通過業務問題的問答。
大數據建模不僅僅是建模的壹個動作，整個過程中的很多環節都很重要。在對大數據建模的過程中，找到合適的數據源是關鍵點，但數據源的預處理比較困難。雖然現在可以使用的自動化數據處理工具很多，但是這些分析工具和各種分析方法也經過了很長壹段時間的探索。
大數據建模時，在數據預處理階段不要焦慮，要找到適合數據預處理的分析方法。大數據建模時，要註意數據的壹些原始模式；
比如在分析客戶購買行為的過程中，客戶後續的購買預測可能與之前的購買行為有關。當然，這個過程和運營者的經驗有很大的關聯，尤其是了解了最初的業務知識之後，妳可能會對這種原始的模式有更好的理解。
建立了壹個模型，很多人會根據這個模型做出各種預測。如果預測準確，說明模型是好模型，有價值。其實這種模式並不能作為判斷價值的標準。好的大數據模型是改變企業的行為，用預測的結果改善企業的行為，傳遞新的知識和見解，能否適應業務發展的需要是其標尺。