Hvad er datamodellering?

Datamodellering er processen til analyse og definition af alle de forskellige data, din virksomhed indsamler og producerer, samt relationerne mellem disse stykker af data. Processen med at modellere dine data skaber en visuel repræsentation af data, som de bruges i din virksomhed, og selve processen er en øvelse i at forstå og afklare dine datakrav.

Derfor er datamodellering vigtig

Ved at modellere dine data dokumenterer du, hvilke data du har, hvordan du bruger dem, og hvilke krav der omgiver brug, beskyttelse og styring. Med datamodellering kan din organisation:

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

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

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

  • Reducere fejl (og fejlbehæftet redundant dataindtastning) og samtidig forbedre dataintegriteten.

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

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

Så det er ikke kun, hvad du får med datamodellering, men også hvordan du får det. Selve processen giver betydelige fordele.

Eksempler på datamodellering

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

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 dataarkitekter. Du kan f.eks. have kunde-, medarbejder- og produktdata, og hver af disse datapuljer, kendt som objekter, har relationer til andre objekter. Både objekterne og objektrelationerne defineres i den konceptbaserede model.

Logisk datamodellering

En logisk datamodel bygger på den konceptbaserede model 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 dataarkitekter og forretningsanalytikere, og det vil hjælpe med at skabe beslutninger om, hvilken fysisk model dine data og forretningsbehov kræver.

Fysisk datamodellering

En fysisk datamodel er din specifikke implementering af den logiske datamodel, og den er oprettet af databaseadministratorer og udviklere. Den er udviklet til et specifikt databaseværktøj, 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 datamodellering analyser

Datamodellering og dataanalyse går hånd i hånd, fordi du har brug for en kvalitetsdatamodel for at få den mest virkningsfulde analyse til business intelligence, der danner baggrund for beslutningstagningen. Processen med at oprette datamodeller er en nødvendig funktion, der får hver afdeling til at se på, hvordan de bidrager til holistiske forretningsmål. 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, 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, når du evaluerer en dataanalyseværktøj for dens datamodellerings- og analysepotentiale.

Er dit datamodelleringsværktøj intuitivt?

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

Hvordan fungerer dit 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 dit 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 værktøj, 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 dine data sikre?

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 værktøjer, 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.

Sådan kommer du i gang med datamodellering

Uanset hvilket datamodelleringsværktøj du vælger, skal du sørge for, 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?

Det vigtigste ved datamodellering er at oprette en basis for en database, der hurtigt kan indlæse, hente og analysere store mængder data. Et effektivt datamodelleringskoncept tilknytter forretningsdata, forhold mellem data, og hvordan data anvendes.

Hvor ofte bør en datamodel gentrænes?

Hvor ofte en datamodel skal gentrænes varierer med modellen og de problemer, den hjælper med at løse. En model skal måske gentrænes en gang om dagen, ugen eller med jævne mellemrum, f.eks. en gang om måneden eller året, baseret på hvor ofte træningen af datasættet ændres, og om modellens ydeevne forringes eller andet.

Hvad betyder det at validere en datamodel?

Processen med validering af datamodellen bekræfter, at modellen er struktureret korrekt, og at den kan yde efter hensigten. Et effektivt datamodelleringsværktøj kan hjælpe med valideringsprocessen ved hjælp af automatiserede meddelelser, der anmoder om at rette fejl, optimere forespørgsler eller andre ændringer.

Hvad er nøglebegreberne ved datamodellering?

Databasemodelleringskoncepter falder i tre kategorier: 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.