鲁迅评价诸葛亮“多智而近妖”，此话见诸《中国小说史略》，意思说诸葛亮足智多谋，像个妖怪。
而如今，从大数据的角度看，诸葛亮的足智多谋是因为他掌握了数据建模的办法。
今天，我们就来说说这诸葛先生的“数据建模”之道。
建模里的“模”是指模型。使材料成为一定形状的工具，就属于“模型”，这些模型看得见摸得着，叫做“具象模型”。但是也有些模型看不见摸不着，属于“抽象模型”，数据模型就是这其中一类。
“数据建模”是对杂乱无序的数据进行处理，筛选出有价值的数据结果的过程，其关键步骤有两个：一是逻辑建模；二是物理建模。
我们以诸葛亮的“草船借箭”为例，讲讲如何“数据建模”。
数据建模的方向、用途
《三国演义》第四十六回讲到，周瑜问孔明：“即日将与曹军交战，水路交兵，当以何兵器为先？”
孔明曰：“大江之上，以弓箭为先。”
瑜曰：“但今军中正缺箭用，敢烦先生监造十万支箭，以为应敌之具。此系公事，先生幸勿推却。”
孔明曰：“都督见委，自当效劳。”
为什么要借箭？因为诸葛亮答应周瑜造十万支箭来攻打曹操。这说的是数据建模的方向和用途。
数据源收集
孔明曰：“为将而不通天文，不识地利，不知奇门，不晓阴阳，不看阵图，不明兵势，是庸才也。”
可见，全方位的信息收集和积累多么的重要。
而这个过程，在数据建模中叫做数据源收集。
逻辑梳理
数据收集上来之后，诸葛亮通过梳理得出如下结论：
1，“今日有大雾”，这是说天气；
2，“吾料曹操于重雾中必不敢出”，这是说曹操的心理特点；
3，“子敬只得就我”，这是说鲁肃的权利；
这都需要对数据源有充分的认知和理解，在数据建模中，这个过程叫做逻辑梳理
这一过程虽然十分抽象，但它能帮助我们确定方案。
接着，诸葛亮对鲁肃说：“望子敬借我二十只船，每船要军士三十人，船上皆用青布为幔，各束草千余个，分布两边。”这就是草船借箭的方案。
到这里，逻辑建模就完成了。
判断标准
接下来，是把逻辑建模转化为物理建模。针对梳理好的逻辑：
1，雾有多浓才能不暴露目标？“是夜大雾漫天，长江之中，雾气更甚，对面不相见。”
2，曹操多疑才会按兵不动？“重雾迷江，彼军忽至”。
3，鲁肃能调来多少船只和人？“却说鲁肃私自拨轻快船二十只，各船三十余人。”
这都是条件级别；而它们在建模中各占多大比重，叫做权重设置。二者统称为“判断标准”。它是数据量化的过程，也是物理建模的第一步。
校验模型
诸葛亮乘船擂鼓呐喊，军士慌忙飞报曹操。
曹操说：“可拨水军弓弩手乱箭射之。”差人火速到江边助射。
曹操果然被诸葛亮料到不敢出帐，只是射箭防御，这在数据建模中叫做“校验模型”。
模型试点、模型确定
接下来，就是重点了。
“二十只船，用长索相连，径望北岸进发。当夜五更时候，船已近曹操水寨。孔明教把船只头西尾东，一带摆开，就船上擂鼓呐喊。少顷，旱寨内弓弩手亦到，约一万余人，尽皆向江中放箭：箭如雨发”。
先让船只一面受箭，这是“模型试点”；
万箭齐发，这说明试点成功，由此模型确定，可以进行输出和实际应用了；
“孔明教把船吊回，头东尾西，逼近水寨受箭，一面擂鼓呐喊。待至日高雾散，孔明令收船急回。
最后，“草船借箭”成功了，“鲁肃人见周瑜，备说孔明取箭之事。瑜大惊，慨然叹曰：”孔明神机妙算，吾不如也！‘“这么看来孔明的神机妙算还真是数据建模的成果！
实际上，数据建模的类型是多种多样的，比如：从算法上看，它包括定向逻辑算法和非定向逻辑算法；另外，非定向逻辑算法中还包含聚类和决策树等模型。上面讲的例子就属于定向逻辑算法中的打分算法啦。
海尔SCRM数据建模
海尔有一个会员俱乐部，叫梦享+.用户注册梦享+会员后，会产生很多数据，数据存放的平台叫SCRM：社交化客户关系管理平台。现在，SCRM数据平台里面已经存放着1.2亿海尔老用户数据。