Hvad er datamodellering?

Datamodellering er processen til analyse og definition af alle de forskellige datatyper, din virksomhed indsamler og producerer, samt relationerne mellem disse stykker af data. Ved at bruge tekst, symboler og diagrammer skaber datamodelleringskoncepter visuelle repræsentationer af data, mens de indsamles, lagres og bruges i din virksomhed. Da din virksomhed bestemmer, hvordan data bruges og hvornår, bliver datamodelleringsprocessen en øvelse i at forstå og afklare dine datakrav.

Fordelene ved datamodellering

Ved at modellere dine data kan du dokumentere, hvilke typer data du har, hvordan du bruger dem, og de krav til dataadministration der omgiver deres brug, beskyttelse og styring. Fordelene ved datamodellering omfatter:

  • Opbygger en struktur for samarbejde mellem dit it-team og dine forretningsteams.

  • Afslører af muligheder for at forbedre forretningsprocesser ved at definere databehov og -anvendelser.

  • Sparer tid og penge på it og procesinvesteringer gennem en passende planlægning.

  • Reducerer fejl (og fejlbehæftet redundant dataindtastning) og forbedrer samtidig dataintegriteten.

  • Forøger hastigheden og ydeevnen for datahentning og -analyse ved at planlægge kapacitet og vækst.

  • Angiver og sporer målrettede ydeevneindikatorer, der passer til dine forretningsmål.

det handler ikke kun om resultaterne af datamodellering, men også om hvordan du får disse resultater.

Eksempler på datamodellering

Nu hvor du ved, hvad datamodellering er, og hvorfor den er vigtigt, så lad os se på de tre forskellige typer datamodelleringskoncepter som eksempler.

Konceptbaseret datamodellering

En konceptbaseret datamodel definerer den overordnede struktur for din virksomhed og dine data. Den bruges til at organisere forretningskoncepter, som defineret af dine forretningsinteressenter og datateknikere eller -arkitekter. Du kan f.eks. have kunde-, medarbejder- og produktdata, og hver datapuljer, kendt som objekter, har relationer til andre objekter. Både objekterne og objektrelationerne defineres i den konceptbaserede datamodel.

Logisk datamodellering

En logisk datamodel bygger på den konceptbaserede datamodel med specifikke dataattributter i hvert objekt og specifikke relationer mellem disse attributter. Kunde A køber f.eks. produkt B fra salgsassistent C. Dette er din tekniske model af reglerne og datastrukturerne, som de er defineret af datateknikere, dataarkitekter og forretningsanalytikere, og det vil hjælpe dig med at træffe beslutninger om, hvilken fysisk model dine data og forretningsbehov kræver.

Fysisk datamodellering

En fysisk datamodel er din specifikke implementering af den logiske datamodel, der er oprettet af databaseadministratorer og udviklere. Den er udviklet til et specifikt databaseværktøj og en specifik datalagringsteknologi og med dataconnectorer til at vise dataene i alle dine forretningssystemer til brugerne efter behov. Dette er den "ting", som de andre modeller har ført til – den faktiske implementering af din dataejendom.

Sådan påvirker datamodelleringskoncepter analyser

Datamodellering, data science og dataanalyse går hånd i hånd – du har brug for en kvalitetsdatamodel for at få den mest virkningsfulde analyse til virkningsfuld business intelligence, der danner baggrund for beslutningstagningen. Processen med at oprette en datamodel omfatter, at hver virksomhedsafdeling tvinges til at se på, hvordan de bidrager til holistiske organisationsmål. Desuden betyder en solid datamodel optimeret analyseydeevne, uanset hvor stor og kompleks din dataejendom er – eller bliver.

Når alle dine data er klart defineret, bliver det meget lettere at analysere nøjagtigt de data, du har brug for. Da du allerede har konfigureret relationerne mellem dataattributter i din datamodel, er det nemt at analysere og se virkninger, når du ændrer processer, priser eller bemanding.

Sådan vælges et datamodelleringsværktøj

Den gode nyhed er, at business intelligence-værktøj af høj kvalitet vil omfatte alle de datamodelleringsværktøjer, du har brug for, bortset fra de specifikke softwareprodukter og -tjenester, du vælger til at oprette din fysiske model. Så du kan frit vælge den, der passer bedst til dine forretningsbehov og eksisterende infrastruktur. Stil dig selv disse spørgsmål om den bedste fremgangsmåde til datamodellering, når du evaluerer et dataanalyseværktøj med henblik på dets datamodellerings- og analysepotentiale.

Er dette datamodelleringsværktøj intuitivt?

Det tekniske team, der implementerer datamodellen, kan muligvis håndtere ethvert værktøj, du kaster efter dem. Men dine forretningsstrateger og daglige analysebrugere – og grundlæggende din virksomhed som helhed – får ikke optimal værdi ud af datamodelleringsværktøjet, hvis det ikke er let at bruge. Se efter et datamodelleringsværktøj med en intuitiv, ligetil brugeroplevelse, der kan hjælpe dit team med data-storytelling og datadashboards.

Hvordan performer dette datamodelleringsværktøj?

En anden vigtig attribut er ydeevne – den hastighed og effektivitet, som gør et muligt at holde virksomheden kørende uden problemer, når brugerne kører analyser. Den bedste planlagte datamodel er ikke rigtig den bedste, hvis den ikke kan klare sig under stress fra virkelige forhold – hvilket forhåbentlig involverer forretningsvækst og stigende mængder data, hentning og analyse.

Kræver dette datamodelleringsværktøj vedligeholdelse?

Hvis hver ændring af din forretningsmodel kræver besværlige ændringer af din datamodel, får din virksomhed ikke det bedste ud af modellen eller de tilknyttede analyser. Se efter et datamodelleringsværktøj, der gør det nemt at foretage vedligeholdelse og opdateringer, så din virksomhed kan manøvrere efter behov, mens du stadig har adgang til de mest opdaterede data.

Er dataene sikre med dette datamodelleringsværktøj?

Offentlige bestemmelser kræver, at du beskytter dine kundedata, men din virksomheds levedygtighed kræver, at du beskytter alle dine data som det værdifulde aktiv, de er. Du skal sikre dig, at de datamodelleringsværktøjer, du vælger, har indbyggede stærke sikkerhedsforanstaltninger, herunder kontrol med tildeling af adgang til dem, der har brug for det, og blokering af dem, der ikke har.

Kom i gang med datamodellering

Uanset hvilket datamodelleringsværktøj du vælger, skal du sikre dig, at det leverer en høj ydeevne, er intuitivt at bruge og er let at vedligeholde, så din virksomhed får det fulde udbytte af denne vigtige forretningsaktivitet. Nu, hvor du forstår vigtigheden af datamodellering, og hvad den kan gøre for dig, er du klar til næste trin. Find ud af, hvordan Microsoft Power BI – en førende business intelligence- og datamodelleringsløsning – kan hjælpe dig med at optimere din brug af data.

Lær mere om Power BI

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er den vigtigste overvejelse i datamodellering?

Den vigtigste overvejelse i forbindelse med datamodellering er muligheden for at skabe et grundlag for en database, der hurtigt kan indlæse, hente og analysere store mængder data. Et effektivt datamodelleringskoncept tilknytter forretningsdata, skaber forbindelser mellem dataene og giver en forståelse af, hvordan disse data anvendes.

Hvor ofte bør en datamodel gentrænes?

Det varierer, hvor ofte en datamodel skal gentrænes, alt efter modellen og de problemer, den løser. Det betyder, at modellen måske skal gentrænes en gang om dagen, ugen eller med jævne mellemrum, f.eks. en gang om måneden eller året, baseret på hvor ofte træningsdatasættet ændres, og om modellens ydeevne forringes og andre datatekniske overvejelser.

Hvad betyder det at validere en datamodel?

At validere en datamodel betyder at bekræfte, at datamodellen er struktureret korrekt, og at den kan yde efter hensigten. Et effektivt datamodelleringsværktøj kan hjælpe med valideringsprocessen ved hjælp af automatiserede meddelelser, der anmoder brugerne om at rette fejl, sortere forespørgsler og optimere lagermulighederne for datareduktion.

Hvad er de tre nøglekoncepter i forbindelse med datamodellering?

Der er tre databasemodelleringskoncepter: Konceptbaseret datamodellering, logistisk datamodellering og fysisk datamodellering. I spændet fra abstrakt til diskret kan datamodelleringskoncepter oprette en oversigt over, hvordan data er organiseret og styret i en organisation.