Mitä tietojen mallinnus tarkoittaa?

Tietojen mallinnus on prosessi, jossa analysoidaan ja määritetään kaikki yrityksen keräämät ja tuottamat tietotyypit sekä näiden tietojen väliset suhteet. Tekstin, symbolien ja kaavioiden avulla tietojen mallinnuksen käsitteet luovat tiedoista visuaalisia esityksiä tietojen keräämisen, tallentamisen ja yrityksessä käyttämisen yhteydessä. Kun yrityksessä on päätetty, miten tietoja käytetään ja milloin, tietojen mallinnusprosessi hakee tietoja tietovaatimuksista ja määrittää ne.

Tietojen mallinnuksen edut

Mallintamalla tietoja voit dokumentoida, mitä tietoja sinulla on, miten niitä käytetään ja millaiset ovat tietojen käyttöä koskevat tiedonhallintavaatimukset. Tietojen mallinnuksen avulla voit

  • luoda IT- ja liiketoimintaryhmien välisen yhteistyön rakenteen

  • paljastaa liiketoimintaprosessien parantamisen mahdollisuuksia määrittämällä tietotarpeet ja tietojen käyttötarkoitukset

  • säästää tietotekniikkaan ja prosessien sijoituksiin käytettyä aikaa ja rahaa tekemällä suunnitelmia

  • vähentää virheitä (sekä virheille alttiita tarpeettomien tietojen syöttöjä) ja parantaa tietojen eheyttä

  • nopeuttaa ja parantaa tietojen noutamisen ja analytiikan suorituskykyä tekemällä suunnitelmia kapasiteetin ja kasvun varalta

  • asettaa ja seurata tavoitteen keskeisiä suorituskykyilmaisimia, jotka on räätälöity liiketoimintatavoitteiden mukaan.

Tietojen mallinnuksessa on tärkeä tietää, miten mallinnuksen tulokset saadaan.

Esimerkkejä tietojen mallinnuksen käsitteistä

Nyt kun tiedät, mitä tietojen mallinnus on ja miksi se on tärkeää, tarkastellaan kolmea erilaista tietojen mallinnuksen käsitettä esimerkkeinä.

Käsitteellinen tietojen mallinnus

Käsitteellinen tietojen mallinnus määrittelee yrityksesi ja tietojesi yleisen rakenteen. Sitä käytetään liiketoimintakäsitteiden järjestämisessä yrityksen sidosryhmän jäsenten, data-asiantuntijoiden ja tietoarkkitehtien määrittämällä tavalla. Sinulla voi esimerkiksi olla asiakkaaseen, työntekijään ja tuotteeseen liittyviä tietoja. Nämä tiedot muodostavat entiteetteinä tunnettuja tietoluokkia, ja jokaisella entiteetillä on suhteita muihin entiteetteihin. Sekä entiteetit että entiteettisuhteet määritetään käsitteellisessä mallissa.

Looginen tietojen mallinnus

Looginen tietomalli laajentaa käsitteellistä mallia lisäämällä erityisiä tietomääritteitä jokaiseen entiteettiin sekä suhteita jokaisen määritteen välille. Otetaan esimerkki, jossa asiakas A ostaa tuotteen B myyntiedustajalta C. Tämä on sääntöjen ja tietorakenteiden tekninen malli, jonka data-asiantuntijat, tietoarkkitehdit ja yritysanalyytikot ovat määrittäneet. Malli auttaa tekemään päätöksiä siitä, minkä fyysisen mallin data ja liiketoiminta vaativat.

Fyysinen tietojen mallinnus

Fyysinen tietomalli on loogisten tietomallien erityinen toteutus, jonka ovat luoneet tietokannan järjestelmänvalvojat ja kehittäjät. Se luodaan erityistä tietokantatyökalua ja tietojen tallennusteknologiaa varten. Tietoyhdistimien avulla se välittää tietoja tarpeen mukaan käyttäjille liiketoimintajärjestelmien kautta. Tämä on se seikka, johon muut mallit ovat johtaneet: tietojen varsinainen toteutus.

Tietojen mallinnuksen käsitteiden vaikutus analytiikkaan

Tietojen mallinnus, tietojenkäsittely ja tietoanalytiikka kulkevat käsi kädessä. Korkealaatuisen tietomallin avulla saat merkityksellisiä tietoanalyysejä saadaksesi tehokkaat liiketoimintatiedot, joka auttaa tulevassa päätöksenteossa. Tietomallin luontiprosessissa jokainen liiketoimintayksikkö pakotetaan tarkastelemaan, miten se vaikuttaa kokonaisvaltaisiin liiketoiminnan tavoitteisiin. Kattava tietomalli myös optimoi analytiikan suorituskykyä riippumatta siitä, miten suuri ja monimutkainen tietoympäristö on – tai tulee olemaan.

Kun kaikki tiedot on määritetty selkeästi, tarvitsemiesi tietojen analysoinnista tulee huomattavasti helpompaa. Koska olet jo määrittänyt tietomallin tietomääritteiden väliset suhteet, voit helposti analysoida ja tarkastella niiden vaikutuksia, kun teet muutoksia prosesseihin, hintoihin tai henkilökuntaan.

Miten valita tietojen mallinnustyökalu

Hyvä uutinen on, että korkealaatuinen liiketoimintatietotyökalut sisältää kaikki tarvittavat tietojen mallinnustyökalut lukuun ottamatta fyysisen mallin luontiin tarvittavia ohjelmistotuotteita. Voit siis valita sellaisen työkalun, joka parhaiten sopii oman yrityksesi tarpeisiin sekä olemassa olevaan infrastruktuuriin. Kysy itseltäsi seuraavat kysymykset, kun tietoanalytiikan työkalu arvioidaan sen tietojen mallinnuksen ja analyysipotentiaalin osalta.

Onko tämä tietojen mallinnustyökalu intuitiivinen?

Mallin käyttöönotosta vastaavat tekniset tiimit pystyvät käyttämään kaikenlaisia työkaluja. Liiketoiminnan strategit, tavalliset analyysien käyttäjät ja muut yrityksesi jäsenet tarvitsevat kuitenkin työkaluja, joita on helppo käyttää. Tarvitset tietojen mallinnustyökalun, jonka intuitiivinen ja suoraviivainen käyttökokemus auttaa ryhmääsi tietotarinoiden kerronnan ja tietojen koontinäyttöjen avulla.

Kuinka tämä tietojen mallinnustyökalu suoriutuu?

Toinen tärkeä ominaisuus on suorituskyky. Se tarkoittaa nopeutta ja tehokkuutta, joiden avulla yritys toimii sujuvasti samalla, kun käyttäjät suorittavat analyyseja. Parhaitenkaan suunnitellusta tietomallista ei ole hyötyä, jos se ei pysty suoriutumaan todellisissa olosuhteissa, joihin toivottavasti sisältyy liiketoiminnan sekä tietojen, noutojen ja analyysien määrän kasvu.

Vaatiiko tämä tietojen mallinnustyökalu ylläpitoa?

Jos liiketoimintamalliin tehdyt muutokset edellyttävät raskaita muutoksia tietomalliin, yritys ei saa mallista tai siihen liittyvästä analytiikasta irti kaikkea mahdollista hyötyä. Etsi tietojen mallinnustyökalu, joka helpottaa ylläpitoa ja päivityksiä, jotta yrityksesi voi pivotoida tarvittaessa ja kykenee edelleen käyttämään ajan tasalla olevia tietoja.

Ovatko tiedot turvassa tässä tietojen mallinnustyökalussa?

Viranomaissäädökset edellyttävät asiakastietojen suojaamista, mutta liiketoiminnan maine edellyttää kaikkien tietojen suojaamista. Kannattaa varmistaa, että valitsemasi tietojen mallinnustyökalu sisältää tehokkaita suojaustoimenpiteitä, kuten ohjausobjekteja, jotka antavat käyttöoikeuksia niitä tarvitseville ja estävät muita saamasta käyttöoikeuksia.

Aloita tietojen mallinnuksen käyttö

Tietojen mallinnustyökalua valittaessa kannattaa varmistaa, että sillä on korkea suorituskyky ja että se on intuitiivinen ja helppo ylläpitää. Näin varmistat, että liiketoimintasi saa täyden hyödyn tästä tärkeästä liiketoimintasovelluksesta. Nyt kun tiedät, miksi tietojen mallinnus on tärkeää ja miten voit hyötyä siitä, voit siirtyä seuraavaan vaiheeseen. Selvitä, miten johtava liiketoimintatieto- ja tietojen mallinnusratkaisu Microsoft Power BI voi auttaa tietojen käytön optimoimisessa.

Lue lisää Power BI:stä

Usein kysyttyjä kysymyksiä

Mikä on tärkein huomioitava seikka tietojen mallintamisessa?

Tietomallinnuksen tärkein huomioonotettava seikka on pohjan luominen tietokannalle, joka pystyy nopeasti lataamaan, hakemaan ja analysoimaan suuria tietomääriä. Tehokas tietojen mallinnuksen käsite edellyttää yritystietojen kartoittamista, tietojen välisiä suhteita ja tiedon käyttöä.

Kuinka usein tietomalli tulisi kouluttaa uudelleen?

Tietomallin uudelleenkoulutuksen tiheys vaihtelee mallin ja sen ratkaisua vaativan ongelman mukaan. Mallia on ehkä koulutettava uudelleen päivittäin, viikoittain tai kausittain, kuten kuukausittain tai vuosittain riippuen siitä, kuinka usein harjoitustietojoukot muuttuvat, onko mallin suorituskyky heikentynyt ja muiden tietojenkäsittelyyn liittyvien huomioiden perusteella.

Mitä tietomallin validointi tarkoittaa?

Tietomallin tarkistusprosessissa varmistetaan, mallin rakenne on tehty oikein ja että se voi täyttää aiotun tarkoituksensa. Tehokas tietojen mallinnustyökalu helpottaa tarkistusprosessia automaattisilla viesteillä, jotka kehottavat käyttäjiä korjaamaan virheet, lajittelemaan kyselyt ja optimoimaan tietojen vähentämisen tallennusvaihtoehdot.

Mitkä ovat tietojen mallinnuksen kolme avainkäsitettä?

Tietojen mallinnus koostuu kolmesta käsitteestä: käsitteellinen tietojen mallinnus, logistinen tietojen mallinnus ja fyysinen tietojen mallinnus. Abstraktista diskreettiin tietojen mallinnuksen käsitteet luovat suunnitelman siitä, miten tiedot järjestetään ja miten niitä hallitaan organisaatiossa.