Simulink 的建模方式挺适合做系统级的数据模型设计，尤其是在早期验证想法阶段，拖拖拽拽效率还挺高的。你要是经常搞嵌入式、控制系统，Simulink 确实可以省不少事儿。

MATLAB这块也别忽视，毕竟和 Simulink 是亲兄弟，数据和可视化功能也都比较成熟。配合用起来，建模效率更高，代码复用性也不错。

如果你偏爱轻量一点的工具，那Excel也还行，尤其适合快速建模和小数据，建模逻辑简单明了，适合初学者上手。

再往深入点走，GrowingIO那篇关于指标体系和数据建模的内容也挺实用，尤其适合做用户行为的场景，数据驱动产品优化的那种。

还有个干货蛮足的资源就是数据模型详解白皮书，总结得比较系统，适合查漏补缺。

你要是常搞建模，建议顺手看看数据师必备思维模型这篇，理清建模思路有，尤其是面对复杂问题不知道从哪下手时。

另外，建模效率也跟内存使用有关系，像那篇为变量预先分配内存的文章讲的优化技巧就挺实用，别小看这些细节，项目大了影响还挺。

工具用得溜，还得靠平时积累。你可以从这些文章挑几篇合适的先看，慢慢摸清套路就上手快了。