10 fordele ved datamodelleringsværktøjer
Sådan giver softwareværktøjer til datamodellering bedre business intelligence.
Hvorfor er datamodellering vigtig?
Med omkring 2,5 trillion byte med oplysninger, som flyder gennem organisationer hver dag, er ændring af data ikke nogen lille opgave. Den indsigt, du trækker fra dataene, kan have en afgørende effekt på tværs af virksomheden – fra forbedret kundeservice til en mere fleksibel forsyningskæde. Hvis du imidlertid vil hente de bedste analyser fra dataene på lang sigt, skal du have en plan, der holder på den lange bane.
Softwareværktøjer til datamodellering er applikationer, der hjælper dig med at oprette databasestrukturer ved hjælp af en simpel og visuelt attraktiv datamodel – en oversigt, der viser, hvordan virksomheden kan organisere og administrere data for at kommer videre med forretningsmålene. Datamodelleringsprocessen sammenlignes ofte med den måde, som en arkitekt opretter et blueprint på, før et hus bygges. Uden en plan, der tager højde for hjemmets infrastruktur, og hvordan de personer, der bor der, skal bruge værelset, vil det ikke fungere godt.
Datamodellering giver interessenter i hele din organisation en detaljeret visning af de typer data, du indsamler, hvordan de skal håndteres, og hvad du vil opnå med dem. Datamodelleringskoncepter gengives som letlæselige visuelle elementer, f.eks. simple grafer, som viser datatyper og relationerne mellem dem vha. ikke-tekniske begreber fra den virkelige verden, f.eks. kunder, leverandører og produkter. Udviklere og ikke-tekniske medarbejdere kan samarbejde om modelleringsprocessen ved hjælp af naturligt sprog. Modellering giver alle mulighed for at komme til en fælles forståelse af virksomhedens behov, og hvordan slutbrugerne vil bruge oplysninger til at træffe databaserede beslutninger, når det er nødvendigt. Det er et vigtigt første trin mod bedre business intelligence.
Sådan får du fordel af værktøjer til datamodelleringsstyring
Det kan være fristende at gå direkte i gang med et datastyringsprojekt uden først at tage det proaktive trin med at oprette en model. Hvis du bruger tid på forhånd på at oprette en strategi for dine data, kan du imidlertid undgå mange hovedpiner fremover. Her er ti årsager til, at det betaler sig at bruge et logisk værktøj til datamodellering til at skabe grundlaget for, hvordan virksomheden bruger data.
1. Få alle på samme niveau
Ved hjælp af datamodelleringsværktøjer kan udviklere beskrive organisationens omfattende informationslandskab med letforståelige begreber, som tekniske og ikke-tekniske medarbejdere kan have værdifulde diskussioner om.
Udviklere starter ikke altid deres arbejde med en fuldstændig forståelse af de typer beslutninger, som interessenterne i forskellige afdelinger skal tage, eller hvilke typer rapporter slutbrugerne vil generere med virksomhedsanalyseværktøjer. På samme måde har de personer, der har det bedste kendskab til forretningsprocesserne, muligvis ikke en komplet forståelse af datastyring. Datamodellering er en samarbejdsproces mellem personer fra alle virksomhedsområder, hvor der tages hensyn til de grundlæggende virksomhedsbehov, så den model, du opretter, er en ny løsning, og ikke en struktur, der bygger på forkerte forudsætninger.
2. Tydeliggør dit projekts omfang
Data er omfattende og uhåndterlige, men et logisk værktøj til datamodellering gør relationerne mellem hvert enkelt dataobjekt konkrete og nemmere at forstå. Når datamodellen er oprettet, kan den fastlægge de grundlæggende, logiske og fysiske koncepter, der ligger til grund for databasedesignet, på en måde, der ikke er åben for fortolkning. Modellering sætter fart i arbejdet for udviklere, forretningsanalytikere og dataarkitekter, fordi det giver dem mulighed for at få al viden om, hvad de skal levere.
3. Forbedr datakvaliteten
Datamodelleringsprocessen opretter regler for overvågning af datakvaliteten og identificerer eventuelle redundanser eller udeladelser. Dine dataobjekter repræsenteres nu så nøjagtigt som muligt med færre fejl – hvilket sikrer, at de personer, der bruger dine værktøjer til virksomhedsanalyse, kan træffe databaserede beslutninger med stor sikkerhed. Kort sagt giver nøjagtige data nøjagtige rapporter, mens forkerte data kan medføre forkerte beslutninger.
4. Spar tid og penge
Planlægningsfasen, der producerer datamodellen, udgør en lille del af det samlede projektbudget, men den kan opdage betydelige problemer, der ville være meget mere omkostningskrævende at løse i udførelsesfasen. Forward engineering af database er altid mindre dyrt – og mindre frustrerende – end reverse engineering af database. Tænk på datamodellering som en dosis forebyggende medicin, der kan hjælpe dig med at undgå dyre prioriteter senere i marken.
Når du bruger datamodelleringsværktøjer til at udforme din datastrategi, vil det også gøre virksomheden i stand til at accelerere time-to-market, fordi fejl bliver fanget tidligt. Uanset hvor kompliceret datasættet er, eller hvor meget det vokser, kan du ofte vende tilbage til datamodellen og gense de grundlæggende regler, du har angivet for den.
For tidlige kodninger medfører, at meget af softwareudviklingen mislykkes. En korrekt datamodellering kan imidlertid forhindre unødvendige forsinkelser og produktivitetsforringelser.
5. Få bedre databaseperformance
Velorganiserede databaser, der er opbygget på et stærkt grundlag, kører hurtigere, er nemmere at tilpasse og kræver mindre reverse engineering af database – også kaldet at opfinde hjulet igen – på den lange bane. Når der er et blueprint til, hvordan du bruger oplysninger i din virksomhed, er det nemmere at diagnosticere ineffektivitet. På samme måde gør et blueprint det lettere at finde nye optimeringsmuligheder, efterhånden som virksomheden har brug for at ændre sig.
6. Få bedre dokumentation
Din virksomhed vil helt sikkert have udskiftning af medarbejdere. Når du planlægger informationslandskabet ved hjælp af værktøjer til datamodelleringsstyring, giver det mulighed for ensartet dokumentation, som nyansatte kan forstå. Ensartet dokumentation forenkler den løbende vedligeholdelse af databaser og bevarer driftseffektivitet for hele organisationen.
7. Forbedr applikationskvaliteten
Datamodelleringsprocessen giver din organisation en klar vision for, hvordan data kan opfylde virksomhedens behov. Udviklere og virksomhedens beslutningstagere bruger modeller til tidligt at tage hånd om fejlopfattelser, så eventuelle problemer, der opstår senere, sandsynligvis vil være små bump på vejen, der nemt kan løses – i stedet for store fejl.
8. Gør overholdelsen af love og regler bedre
De datastyringsregler, du opretter i modelfasen, angiver fasen, gør det nemmere at overholde de offentlige myndigheders regler og branchestandarder. Det er ikke usædvanligt for en virksomhed at blive underlagt standarder for dataregulering fra flere enheder, og at disse krav bliver mere og mere komplicerede globalt set. Et logisk datamodelleringsværktøj kan hjælpe din organisation med at optimere datastyringen, samtidig med at den gør det let at forbruge data.
9. Ban vejen for datamining
Datamodelleringsværktøjer gør det lettere at automatisere og skalere dine analyser, så du kan gøre mere med dataene, efterhånden som virksomheden ændrer sig. Datamining omfatter registrering og behandling af oplysninger på dedikerede datalagre for at vise skjulte relationer, som mennesker muligvis overser. Datamining kan hjælpe organisationer med at komme på forkant med trends og identificere helt nye muligheder for vækst i virksomheden.
10. Forbered din virksomhed på det næste
Det eneste, som er sikkert inden for teknologi, er, at der fortsat vil sker store fremskridt. Hvis du organiserer og administrerer dine data i henhold til et sæt klare regler, bliver den næste store it-infrastrukturs ændring meget mindre udfordrende. Hvad enten det næste trin er en finjustering, en smule proaktiv vedligeholdelse eller en større opgradering, vil en sund datamodel hjælpe dig med at komme igennem processen med færre omkostninger og mindre nedetid.
Begynd at bruge softwareværktøjer til datamodellering
Hvis din virksomhed er klar til at få en mere organiseret visning af dit datalandskab, skal du udforske og evaluere de tilgængelige værktøjer til datamodelleringsstyring, f.eks. Microsoft Power BI. Microsoft Power BI forenkler datamodelleringsprocessen vha. letlæselige visuelle repræsentationer af dine data, så de kan formes og transformeres til en datamodel. Derfra kan du bruge modellen i Power BI til at sortere, arrangere og vise data, generere visuelle repræsentationer og interaktive rapporter, som dine slutbrugere kan bruge til at træffe rettidige, databaserede beslutninger hver dag.
Ofte stillede spørgsmål
Hvorfor er datamodellering vigtig?
Datamodelleringskoncepter opretter et blueprint til, hvordan data organiseres og administreres i organisationen. Datamodeller giver udviklere og ikke-tekniske interessenter en forenklet metode til at få meningsfulde samtaler om forretningens behov, og hvordan dataindsigt kan give næring til bedre beslutningstagning.
Hvilke fordele er der ved datamodelleringsværktøjer?
Datamodelleringsværktøjer bruger naturligt sprog og letlæselige visuelle elementer, som nøjagtigt repræsenterer dine dataobjekter og relationerne mellem dem. Disse værktøjer gør samarbejde enkelt og nemt og forbedrer datakvaliteten og -dokumentationen, hvilket giver dig mulighed for løbende at spare tid og penge.