Ti fordeler med datamodelleringsverktøy

Hvordan administrasjonsverktøy for datamodellering er til fordel for deg

Det kan være fristende å gå rett inn i et datastyringsprosjekt uten å ta det proaktive skrittet med å opprette en modell. Men hvis du bruker tid på forhånd og lager en strategi for dataene, kan du unngå problemer senere. Her er ti grunner til hvorfor det lønner seg å bruke et logisk datamodelleringsverktøy til å danne et grunnlag for hvordan virksomheten bruker data.

1. Få alle på samme side

Ved hjelp av datamodelleringsverktøy kan utviklere beskrive organisasjonens enorme informasjonslandskap med enkle begreper som både tekniske og ikke-tekniske medarbeidere kan ha verdi av å snakke om.

Utviklere starter ikke alltid med en klar forståelse av hvilke typer beslutninger interessentene i ulike avdelinger må ta, eller hvilke typer rapporter sluttbrukere skal generere med forretningsanalyseverktøy. På samme måte er det ikke sikkert at personer som har best kunnskap om forretningsprosesser, har en fullstendig forståelse av dataadministrasjon. Datamodellering er en samarbeidsprosess mellom personer fra alle disipliner som har virksomhetens behov i bakhodet, slik at modellen du oppretter, er en omfattende løsning og ikke en standardstruktur bygd på falske forutsetninger.

2. Avklar prosjektområdet

Data er vanskelige å få has på, men et logisk datamodelleringsverktøy gjør relasjonene mellom hvert dataobjekt konkrete og lette å forstå. Når datamodellen er opprettet, legger den ut de konseptuelle, logiske og fysiske konseptene som ligger under databaseutformingen, på en måte som ikke kan misforstås. Modellering gjør arbeidet til utviklere, forretningsanalytikere og dataarkitekter raskere fordi det gjør at de blir trygge på kunnskapen sin om hva de trenger for å levere.

3. Forbedre datakvaliteten

Datamodelleringsprosessen fastsetter regler for overvåking av datakvalitet og identifiserer eventuelle overflødigheter eller utelatelser. Dataobjektene representeres nå så nøyaktig som mulig med færre feil – for å sikre at personene som bruker forretningsanalyseverktøyene, vil kunne ta datadrevne beslutninger med trygghet. Enkelt sagt: Nøyaktige data gir nøyaktige rapporter, unøyaktige data kan føre til dårlig beslutningstaking.

4. Spar tid og penger

Planleggingsstadiet som produserer datamodellen, representerer en liten del av det overordnede prosjektbudsjettet, men det kan føre til store problemer som vil være mye mer kostbare å løse i utførelsesstadiet. Fremtidsrettet utvikling er alltid billigst – og mindre frustrerende – enn å foreta en omvendt utvikling av en database. Du kan se på datamodellering som en forebyggende behandling som vil hjelpe deg med å unngå kostbar problemløsning senere.

Ved å bruke datamodelleringsverktøy til å skape datastrategien vil det også gi virksomheten muligheten til å oppnå raskere lanseringstider ved å oppdage feil tidlig. Uansett hvor komplekst datalageret er eller hvor mye det vokser, kan du gå tilbake til datamodellen ofte og gå tilbake til de grunnleggende reglene du har satt til å styre den.

For tidlig koding fører til at mange programvareutviklingstiltak mislykkes. Riktig datamodellering kan imidlertid forhindre unødvendige forsinkelser og hindringer i produktiviteten.

5. Forbedre databaseytelsen

Velorganiserte databaser som er bygd på en sterkt grunnlag, kjøres raskere, er enklere å justere og krever mindre omvendt utvikling av en database på lang sikt. Med en plan på plass over hvordan du bruker informasjon i virksomheten, er ineffektivitet enklere å diagnostisere. På samme måte gjør en plan det enklere å finne nye muligheter for optimalisering etter hvert som virksomhetens behov endres.

6. Få bedre dokumentasjon

I det lange løp vil du få mer fornøyde ansatte. Når du planlegger informasjonslandskapet ved å bruke administrasjonsverktøy for datamodellering, gir det konsekvent dokumentasjon som nyansatte kan forstå. Konsekvent dokumentasjon forenkler pågående databasevedlikehold og bevarer driftseffektivitet for hele organisasjonen.

7. Forbedre programkvaliteten

Datamodelleringsprosessen gir organisasjonen en klar visjon for hvordan data kan oppfylle forretningsbehovene. Utviklere og beslutningstakere bruker modeller til å løse misforståelser tidlig slik at eventuelle problemer som oppstår senere, sannsynligvis er små og enkle å løse – i stedet for store fallgruver.

8. Bedre samsvar med forskrifter

Datastyringsreglene du etablerer i modelleringsfasen, definerer fasen for enklere samsvar med bestemmelser fra myndighetene og bransjestandarder. Det er ikke uvanlig at en virksomhet er underlagt standarder for dataregulering fra flere enheter, og kompleksiteten i disse kravene stiger globalt. Et logisk datamodelleringsverktøy kan hjelpe organisasjonen med å heve standarden for datastyring, samtidig som det gjør det enkelt å bruke data.

9. Definer fasen for datautvinning

Datamodelleringsverktøy bidrar til å automatisere og skalere analysen slik at du kan gjøre mer med data etter hvert som virksomheten endres. Datautvinning innebærer registrering og behandling av informasjon i egne datalagre for å oppdage skjulte relasjoner som mennesker kanskje ikke oppdager. Datautvinning kan hjelpe organisasjoner med å komme i forveien av trender og identifisere nye muligheter for forretningsvekst.

10. Klargjør virksomheten for det som kommer

Det eneste som er sikkert om teknologi, er at den vil fortsette å ta store sprang fremover. Hvis du organiserer og administrerer dataene i henhold til et klart sett med regler, gjør det den neste store endringen i IT-infrastrukturen mye mindre utfordrende. Uansett om det neste trinnet er finjustering, litt proaktivt vedlikehold eller en oppgradering, vil en fornuftig datamodell hjelpe deg med å komme gjennom den med færre kostnader og mindre nedetid.