Az adatmodellezési eszközök 10 előnye
Hogyan teszik lehetővé az adatmodellezési szoftvereszközök a jobb üzleti intelligenciát?
Miért fontos az adatmodellezés?
A szervezetek naponta 2,5 kvintilliónyi adattal kerülnek kapcsolatba, ezért az adatfolyamok átalakítása nem kis feladat. Az adatokból kinyert betekintések olyan áttörést jelentő hatást gyakorolhatnak a vállalatára, amelyek a hatékonyabb ügyfélszolgálattól kezdve egészen a rugalmasabb ellátási láncig terjedhetnek. Azonban ahhoz, hogy hosszú távon a lehető legjobb elemzéseket nyerje ki az adataiból, egy olyan tervre lesz szüksége, amely kiállja az idő próbáját.
A Adatmodellezés szoftvereszközei olyan alkalmazások, amelyek segítenek Önnek egyszerű és vizuálisan vonzó adatmodellek segítségével adatbázis-szerkezeteket létrehozni – ez egy ütemterv arra vonatkozóan, hogy a vállalata miként rendszerezi és kezeli az adatokat a jövőbeli üzleti célkitűzések elérése érdekében. Az adatmodellezési folyamatot gyakran hasonlítják ahhoz a folyamathoz, amely során az építészmérnök megtervezi a házat, mielőtt azt felépítenék. Ha nincs egy terv, amely figyelembe veszi a ház szerkezetét, valamint azt, hogy az ott élő emberek miként fogják használni az egyes szobákat, biztosra vehető, hogy a dolgok nem fognak megfelelően működni.
Az adatmodellezés részletes áttekintést nyújt a szervezet érdekelt feleinek arra vonatkozóan, hogy milyen típusú adatokat gyűjt, hogyan kezeli azokat, és mit szeretne elérni velük. Az adatmodellezés fogalmai könnyen olvasható vizuális ábrázolásként, például egyszerű grafikonokként jelennek meg, amelyek az adattípusokat és a közöttük lévő összefüggéseket szakkifejezések nélkül, hétköznapi kifejezéseket használva jelölik; ilyen kifejezések például a következők: ügyfél, beszállító, értékesítő, termék stb. A fejlesztők és a technikai ismeretekkel nem rendelkező alkalmazottak a természetes nyelv segítségével közösen dolgozhatnak. A modellezés lehetővé teszi mindenki számára, hogy megértse a vállalat szükségleteit, valamint azt, hogy a végfelhasználók miként használják fel az információkat arra, hogy szükség esetén adatvezérelt döntéseket hozzanak. Ez egy fontos lépés a jobb üzleti intelligencia elérése érdekében.
Az adatmodellezési kezelési eszközök előnyei
Csábító lehet azonnal belekezdeni egy adatkezelési projektbe anélkül, hogy azt megelőzően előrelátóan létrehoznánk egy modellt. Azonban ha a kezdetekben időt szán rá, és kidolgozza az adatkezelési stratégiáját, az elkövetkezőkben sok fejfájástól megkímélheti magát. Íme, tíz ok arra vonatkozóan, hogy miért érdemes logikai adatmodellezési eszközt használnia az üzleti adatai felhasználási módjának megtervezése során.
1. Mindenki ugyanazon az oldalon áll
Az adatmodellező eszközök lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy könnyen érthető fogalmakkal írják le a szervezet általános információs környezetét, hogy mind a műszaki, mind a nem műszaki munkatársak értékes vitákat folytathassanak ezekről.
A fejlesztők nem mindig tudják az első perctől kezdve, hogy a különböző részlegeknek egészen pontosan milyen típusú döntéseket kell meghozniuk, vagy hogy a végfelhasználóknak milyen típusú jelentéseket kell generálniuk a(z) üzleti elemzési eszközök segítségével. Hasonlóképpen előfordulhat, hogy azok a személyek, akik a legjobban ismerik az üzleti folyamatokat, nem ismerik teljes körűen az adatkezelést. Az adatmodellezés együttműködésen alapuló folyamat, amelyben minden szakterület részt vesz, és szem előtt tartja az alapvető üzleti igényeket, hogy a létrehozott modell egyedi megoldás legyen, nem pedig hamis feltételezéseken alapuló, mindenre egyformán alkalmazott struktúra.
2. A projekt hatókörének pontosítása
Az adatok hatalmasak és nehézkesek, de a logikai adatmodellező eszköz konkréttá és könnyen érthetővé teszi az egyes adatobjektumok közötti kapcsolatokat. A létrehozás után az adatmodell olyan elméleti, logikai és fizikai fogalmakat határoz meg, amelyek az adatbázis-tervezést olyan módon támasztják alá, hogy nincs lehetőség eltérő értelmezésre. A modellezés felgyorsítja a fejlesztők, üzleti elemzők és adattervezők munkáját, mivel lehetővé teszi, hogy biztosak lehessenek abban, hogy mit kell leszállítaniuk.
3. Az adatok minőségének javítása
Az adatmodellezés során a program létrehozza az adatminőség figyelési szabályait, és azonosítja az esetleges hibákat és hiányosságokat. Az adatobjektumok ábrázolása most a lehető legpontosabb, kevesebb hibával – így garantálható, hogy az üzleti elemzési eszközöket használó személyek megbízhatóan hozzák meg az adatvezérelt döntéseket. Egyszerűbben megfogalmazva: a pontos adatok pontos jelentéseket biztosítanak, a pontatlan adatok pedig rosszul megalapozott döntéshozatalhoz vezetnek.
4. Idő és pénz megtakarítása
Az adatmodell-tervezési szakasz a projekt teljes költségvetésének kis hányadát képviseli, de jelentős problémákat fedhet fel, amelyek több költséggel járnának a végrehajtási szakaszban. Az előretervezés mindig olcsóbb és kevésbé frusztráló, mint a visszafejtés. Gondoljon az adatmodellezésre úgy, mint egy megelőző gyógyszeradagra, amely segít elkerülni a későbbi költséges triázsolást.
Az adatmodellező eszközök használata az adatstratégia kialakítására támogatja a vállalkozását abban, hogy gyorsabb piaci megjelenést érhessen el a hibák korai azonosításával. Függetlenül attól, hogy mennyire összetett az adatállománya, vagy hogy mekkorára nő, gyakran visszatérhet az adatmodellhez, és megtekintheti az adatmodell szabályozására beállított alapvető szabályokat.
A túl korai programozás számos szoftverfejlesztési erőfeszítés meghiúsulását okozza. A megfelelő adatmodellezés azonban megakadályozhatja azonban a szükségtelen késedelmeket és a termelékenységet akadályozó problémákat.
5. Az adatbázis teljesítményének javítása
Az erős alapokra épített, jól szervezett adatbázisok gyorsabban futnak, egyszerűbben kezelhetők, és kisebb visszafejtést igényelnek – vagyis nem kell folyton újból feltalálni a spanyolviaszt – hosszú távon. Ha van egy terv, amely leírja, hogyan kell használni az információkat a vállalkozásában, akkor a hiányosságok könnyebben kezelhetők. A terv megkönnyíti az új optimalizálási lehetőségek megkeresését is, ha az üzleti igények megváltoznak.
6. Jobb dokumentáció lehetővé tétele
A vállalkozásában elkerülhetetlenül lesz dolgozói fluktuáció is. Ha az adatmodell-kezelési eszközökkel tervezi meg az információs környezetet, ez egységes dokumentációt tesz lehetővé, amelyet az újonnan érkezők könnyebben megértenek. A következetes dokumentáció egyszerűbbé teszi az adatbázis folyamatos karbantartását, és megőrzi a teljes szervezet működési hatékonyságát.
7. Az alkalmazás minőségének javítása
Az adatmodellezés folyamata egyértelmű elképzelést biztosít a szervezet számára arról, hogyan teljesítik az adatok az üzleti igényeket. A fejlesztők és az üzleti döntéshozók a modellek segítségével korán kezelik a hibákat, így a később felmerülő problémák valószínűleg csak apró, könnyen megoldható problémák lesznek, nem pedig hatalmas buktatók.
8. A jogszabályoknak való megfelelés javítása
A modellezési fázisban megállapított adatkezelési szabályok megteremtik az alapot a kormányzati szabályozásoknak és az iparági szabványoknak való könnyű megfeleléshez. Nem ritka, hogy egy vállalkozásra több entitás adatszabályozási előírásai vonatkoznak, és e követelmények összetettsége világszerte növekszik. A logikai adatmodellező eszköz segít a szervezetnél az adatkezelés javításában, miközben továbbra is egyszerűen fogyaszthatóvá teszi az adatokat.
9. Az adatbányászati szakasz beállítása
Az adatmodellező eszközök automatizálják és skálázzák az elemzéseket, így az üzleti változásoknak megfelelő adatokkal még többet érhet el. Az adatbányászat során különböző adatokat gyűjtenek és dolgoznak fel a dedikált adattárházakban, amelyek olyan rejtett kapcsolatokat tárnak fel, amelyeket az emberek nem feltétlenül fedeznének fel. Az adatbányászat segíti a szervezeteket abban, hogy a trendek előtt járjanak, és azonosítsák az üzleti növekedés új lehetőségeit.
10. A vállalkozás előkészítése a következő lépésre
A technológiával kapcsolatban az egyetlen biztos dolog az, hogy a jövőben is kvantumugrásokkal fejlődik. Ha az adatokat egyértelmű szabálykészlet szerint szervezi és kezeli, a következő nagy IT-infrastruktúra-változás kevésbé lesz kihívásokkal teli. Függetlenül attól, hogy a következő lépés finomhangolás, proaktív karbantartás vagy jelentős frissítés, egy megbízható adatmodell segítségével kisebb költséggel és leállási idővel végigmehet a folyamaton.
Az adatmodellezési szoftvereszközök használatbavétele
Ha a vállalata készen áll arra, hogy rendszerezettebb adatkörnyezetet használjon, tekintse meg és értékelje az elérhető adatmodellezési kezelési eszközöket, például a Microsoft Power BI szolgáltatást. A Microsoft Power BI leegyszerűsíti az adatmodellezés folyamatát azáltal, hogy az adatait könnyen olvasható vizuális ábrázolás segítségével jeleníti meg, ezáltal pedig adatmodellé formálja és alakítja azokat. Ezáltal a Power BI szolgáltatásban található modell segítségével rendszerezheti, rendezheti és jelenítheti meg az adatokat, olyan vizuális ábrázolásokat és interaktív jelentéseket létrehozva, amelyek segítségével a végfelhasználók bármikor gyors és adatokon alapuló döntéseket hozhatnak.
Gyakori kérdések
Miért fontos az adatmodellezés?
Az adatmodellezés koncepciója egy architektúrát hoz létre arra vonatkozóan, hogy a szervezetén belül miként rendszerezik és kezelik az adatokat. Az adatmodellek lehetőséget nyújtanak a fejlesztőknek és a műszaki háttérrel nem rendelkező érdekelt feleknek, hogy tartalmas beszélgetéseket folytassanak a vállalat igényeivel, valamint azzal kapcsolatban, hogy az adatelemzések miként segíthetik elő a jobb döntéshozatalt.
Melyek az adatmodellezési eszközök előnyei?
Az adatmodellező eszközök természetes nyelvet és könnyen olvasható vizuális ábrázolást használnak, amelyek pontosan megmutatják az adatobjektumokat és a közöttük lévő kapcsolatokat. Ezek az eszközök leegyszerűsítik az együttműködést, valamint javítják az adatok minőségét és a dokumentációt, amely által Ön végső soron időt és pénzt takarít meg.