Mi az az adatmodellezés?

Az adatmodellezés a vállalat által összegyűjtött és előállított különféle adattípusok elemzésének és meghatározásának folyamata, valamint ezen adatok közötti kapcsolatok meghatározása. Az adatmodellezési koncepciók szöveg, szimbólumok és diagramok használatával vizuális megjelenítést hoznak létre az adatokról és hogy azokat hogyan rögzíti, tárolja és használja fel a vállalkozása. Ahogy az Ön vállalkozása meghatározza, hogyan és mikor használja fel az adatokat, az adatmodellezési folyamat az adatkövetelmények megértésének és tisztázásának gyakorlatává válik.

Az adatmodellezés előnyei

Az adatok modellezésével dokumentálhatja, hogy milyen típusú adatai vannak, hogyan használja azokat, és milyen adatkezelési követelmények vonatkoznak az adatok használatára, védelmére és irányítására. Az adatmodellezés előnyei a következők:

  • Struktúra létrehozása az IT- és az üzleti csoportjai közötti együttműködéshez.

  • Lehetőségteremtés az üzleti folyamatok javítására az adatszükségletek és az adat felhasználásának meghatározásával.

  • Idő és pénz megtakarítása az IT- és a folyamatberuházások terén, megfelelő előzetes tervezés által.

  • Hibák csökkentése (és a hibára hajlamosító felesleges adatbevitelt) és az adatok integritásának javítása.

  • Az adatkeresés és az analitikák sebességének és teljesítményének növelése a kapacitás és a növekedés megtervezésével.

  • Az üzleti célkitűzéseire szabott megcélzott, fő teljesítménymutatók meghatározása és nyomon követése.

nem csak az adatmodellezés eredményeiről van szó, hanem arról, hogyan kapja meg ezeket az eredményeket.

Példák adatmodellezési koncepcióra

Most, hogy már tudja, mi az adatmodellezés, és miért fontos, nézzük meg a három különböző típusú adatmodellezés koncepciót példaként.

Konceptuális adatmodellezés

A konceptuális adatmodell meghatározza az vállalkozás és az adatok általános struktúráját. Üzleti koncepciók rendszerezéséhez használatos, a vállalkozás résztvevői és az adattervezők által meghatározottak szerint. Például lehet, hogy ügyfél-, alkalmazotti és termékadatokkal rendelkezik, és minden egyes adatgyűjtő, más néven entitás kapcsolatban áll más entitásokkal. Az entitások és az entitáskapcsolatok egyaránt az elméleti modellben kerülnek meghatározásra.

Logikai adatmodellezés

Egy logikus adatmodell az elméleti modellre épül, az egyes entitásokon belüli adatok meghatározott attribútumaival és az attribútumok közötti kapcsolatokkal. Például A Ügyfél a B terméket vásárolja meg a C értékesítési munkatárstól. Ez az adattervezők és üzleti elemzők által meghatározott szabályok és adatszerkezetek technikai modellje, ami segít döntéseket hozni arról, milyen az adatok és az üzleti igények által megkövetelt tényleges modell.

Fizikai adatmodellezés

A fizikai adatmodell a logikai adatmodell konkrét megvalósítása, amelyet az adatbázisgazdák és a fejlesztők hoznak létre. Egy meghatározott adatbázis-eszközhöz és adattárolási technológiához fejlesztik, és adatösszekötőkkel használható, amelyek az adatokat az üzleti rendszereken keresztül a felhasználók részére szolgáltatják, szükség szerint. Ez az a „valami", amihez a többi modell vezetett – adatállományának tényleges megvalósulása.

Az adatmodellezési koncepciók hatása az analitikára

Az adatmodellezés és az adatelemzés kéz a kézben járnak, – minőségi adatmodellre van szüksége, hogy a leghatékonyabb adatelemzést kapja a hatékony üzleti intelligencia érdekében, amelyet fel tud használni a jövőbeni döntéshozatalhoz. Az adatmodellek létrehozásának folyamata egy olyan ösztönző funkció, amely minden egyes üzleti egységet arra késztet, hogy megvizsgálják, hogyan járulnak hozzá a teljes körű üzleti célok eléréséhez. Ráadásul a megbízható adatmodell optimalizált analitikai teljesítményt jelent, függetlenül attól, hogy milyen nagy és összetett az adatállománya, vagy mekkora lesz a későbbiekben.

Ha az összes adatot egyértelműen meghatározta, sokkal könnyebben tudja elemezni pontosan azokat az adatokat, melyekre szüksége van. Mivel már beállította az adatattribútumok közötti kapcsolatokat, egyszerűen elemezheti és láthatja a hatásokat, miközben módosítja a folyamatokat, az árakat vagy a személyi állományt.

Az adatmodellező eszköz kiválasztása

A jó hír az, hogy a minőségi üzleti intelligenciával kapcsolatos eszközök a fizikai modell létrehozásához választott konkrét szoftvertermékeken és szolgáltatásokon kívül minden szükséges adatmodellező eszközök tartalmaz. Így szabadon kiválaszthatja az üzleti igényeinek és a meglévő infrastruktúrának leginkább megfelelőt. Tegye fel magának ezeket a kérdéseket, amikor a adatelemzési eszköz adatmodellezési és az analitikában rejlő lehetőségeit értékeli.

Intuitív-e az adatmodellező eszköz?

A modellt bevezető műszaki csapat lehet, hogy képes bármilyen eszközzel megbirkózni, de a vállalati stratégák, az elemzések hétköznapi felhasználói – és az egész vállalat – nem fogja optimálisan kihasználni az eszközben rejlő értékeket, ha azt nem könnyű használni. Intuitív, egyszerűen kezelhető felhasználói élményt adó eszközre van szüksége, amely segít a csapatának az az adat-történetmesélésben és az adat-irányítópultok használatában.

Hogyan teljesít az adatmodellező eszköz?

Egy másik fontos attribútum a teljesítmény – a sebesség és a hatékonyság, ami azt jelenti, hogy a felhasználók által végzett elemzések közben a vállalkozás továbbra is zökkenőmentesen tud működni. A legjobban tervezett adatmodell sem igazán a legjobb, ha nem képes valós körülmények között teljesíteni, ami remélhetőleg üzleti növekedéssel, növekvő adatmennyiséggel, adatlekérdezéssel és elemzéssel jár.

Szükség van-e az adatmodellező eszköz karbantartására?

Ha az üzleti modell minden módosítása fáradságos változtatásokat igényel az adatmodelljében, akkor a vállalat nem fogja a lehető legjobbat kihozni a modellből vagy a hozzá kapcsolódó analitikákból. Olyan eszközt keressen, ami megkönnyíti a karbantartást és a frissítéseket, így a vállalat szükség szerint változtathat, miközben továbbra is naprakész adatokhoz férhet hozzá.

Biztonságban lesznek adatai ezzel az adatmodellező eszközzel?

A kormányzati szabályozások megkövetelik az ügyféladatok védelmét, de vállalata működőképessége megköveteli, hogy minden adatát értékes eszközként védje. Meg kell győződnie arról, hogy a választott eszközök komoly beépített biztonsági megoldásokkal rendelkeznek, beleértve a hozzáférés engedélyezését azok számára, akiknek szükségük van rá, és zárolását azokkal szemben, akiknek nincs.

Az adatmodellezés első lépései

Bármelyik adatmodellező eszközt is választja, győződjön meg róla, hogy az nagy teljesítményt nyújt, intuitív és könnyen karbantartható, hogy vállalata teljes mértékben kihasználhassa ennek a létfontosságú üzleti folyamatnak az előnyeit. Most, hogy megismerte az adatmodellezés fontosságát és azt, hogy mire képes, készen áll a következő lépésre. Tudja meg, hogyan segíthet a Microsoft Power BI—az egyik vezető üzleti intelligencia- és adatmodellezési megoldás— az adatai felhasználásának optimalizálásában.

További információk a Power BI szolgáltatásról

Gyakori kérdések

Mit kell elsősorban szem előtt tartani az adatmodellezés során?

Az adatmodellezés legfontosabb célja, hogy egy olyan adatbázis alapjait teremtse meg, amely képes nagy adatmennyiségek gyors betöltésére, lekérdezésére és elemzésére. A hatékony adatmodellezés koncepciója megköveteli az üzleti adatok, az adatok közötti kapcsolatok és az adatok felhasználási módjának leképezését.

Milyen gyakran kell újból betanítani egy adatmodellt?

Az adatmodell újbóli betanításának gyakorisága a modelltől és az általa megoldott problémától függően változik – ez azt jelentheti, hogy naponta, hetente vagy időszakonként, például havonta vagy évente újból be kell tanítani, attól függően, hogy milyen gyakran változnak a betanítási adatkészletek, csökkent-e a modell teljesítménye, illetve és egyéb szempontok is felmerülhetnek.

Mit jelent az adatmodell ellenőrzése?

Az adatmodell ellenőrzési folyamata megerősíti, hogy a modell strukturálása megfelelő, és képes megfelelni a kívánt elvárásoknak. A hatékony adatmodellezési eszköz automatizált üzenetekkel könnyíti meg az ellenőrzési folyamatot, amelyek jelzik a felhasználóknak, hogy javítsák ki a hibákat, rendezzék a lekérdezéseket, illetve optimalizálják a tárolási lehetőségeket az adathalmaz-csökkentéshez.

Mi az adatmodellezés három fő koncepciója?

Három adatbázis-modellezési koncepció létezik: konceptuális adatmodellezés, logikai adatmodellezés és fizikai adatmodellezés. Az absztrakttól a diszkrétig az adatmodellezési koncepciók tervet hoznak létre arra vonatkozóan, hogyan szervezik és kezelik az adatokat egy szervezetben.