在企业大数据分析中，辅助脚本或脚本能否实现数据模型的快速迭代，取决于具体使用的工具和技术栈。以下是根据搜索结果得出的分析：
数据模型迭代的重要性
数据模型是数据分析的基础，它决定了分析的方向和结果。随着业务的不断发展，数据模型需要不断更新和优化以适应新的业务需求。快速迭代数据模型对于提高数据分析的准确性和及时性至关重要。
脚本在大数据分析中的作用
脚本在大数据分析中扮演着重要的角色。它们可以用来自动化重复的任务，提高效率，减少人工错误。此外，脚本还可以用于集成不同的数据源，实现数据的清洗、转换和分析。通过脚本，分析师可以更快地实现数据模型的搭建和调整。
企业大数据平台的建设
企业大数据平台的建设涉及到多个方面，包括数据采集、存储、处理和分析。在这个过程中，脚本可以用于实现数据的预处理和后处理，加速数据分析流程。此外，脚本还可以用来实现数据模型的快速原型制作和测试，从而加快迭代速度。
技术挑战与解决方案
尽管脚本在大数据分析中有诸多好处，但在实践中也会遇到一些技术挑战。例如，不同的数据源可能需要不同的接口和协议，这使得脚本的编写和维护变得复杂。为了克服这些挑战，企业可以考虑采用具有数据虚拟化功能的技术，如数巅科技的智能数据虚拟化技术。这种技术可以将数据源抽象化，简化脚本的编写过程，并提高数据模型迭代的速度。
综上所述，辅助脚本可以在企业大数据分析中发挥重要作用，帮助实现数据模型的快速迭代。然而，为了充分发挥脚本的优势，企业需要有一个强大的大数据平台支持，并且要采用适当的技术来克服实践中可能遇到的技术挑战。
