数据建模是指将现实世界的复杂问题抽象为数学模型，并通过收集、整理和处理数据，以获取对问题的深入理解和洞察。

数据建模在多个领域都有广泛应用，包括商业分析、金融风险评估、市场预测、人工智能等。

数据建模的过程包括以下几个关键步骤：

1. 问题定义：明确需要解决的问题，并确定所需数据的类型和特征。

2. 数据收集：收集与问题相关的数据，可以通过调查问卷、数据库查询、网络爬虫等方式获取。

3. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。

4. 数据整合：将不同数据源的数据进行整合，以便于后续的分析和建模。

5. 特征选择：从大量的特征中选择出对问题有用的特征，可以使用统计方法、特征工程等技术进行选择。

6. 模型选择：根据问题的性质和需求选择适当的建模方法，常见的数据建模方法包括回归分析、分类算法、聚类分析等。

7. 模型训练：使用已整理好的数据对选定的模型进行训练，以获得最佳的模型参数和拟合效果。

8. 模型评估：对训练好的模型进行评估，包括准确度、召回率、精确度等指标的计算。

9. 模型应用：将训练好的模型应用于实际问题中，进行预测、优化或决策等操作。

数据建模需要用到多种工具和技术来支持不同的步骤和任务。以下是常见的工具和技术：

1. 数据库管理系统（DBMS）：用于数据的存储和管理，例如MySQL、Oracle等。

2. 数据清洗工具：用于数据清洗和预处理，例如Python中的pandas库、OpenRefine等。

3. 数据整合工具：用于整合不同数据源的数据，例如ETL工具（如Talend、Informatica等）。

4. 特征选择工具：用于特征选择和特征工程，例如Python中的scikit-learn库、Weka等。

5. 建模工具：用于选择合适的建模方法并进行模型训练，例如Python中的scikit-learn库、R语言、TensorFlow等。

6. 可视化工具：用于将数据和建模结果可视化，例如Python中的Matplotlib、Tableau等。

7. 云计算平台：提供高性能的计算资源和分布式计算能力，例如Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure等。

需要根据具体问题和需求选择合适的工具和技术，同时也要考虑到数据量、处理速度、计算资源等因素。不同的工具和技术在不同的领域和应用场景中有各自的优势和适用性。