Hva er datamodellering?

Datamodellering er prosessen der du analyserer og definerer alle de ulike datatypene som virksomheten samler inn og produserer, i tillegg til relasjoner mellom disse dataene. Ved å bruke tekst, symboler og diagrammer oppretter datamodelleringskonsepter visuelle representasjoner av data slik de registreres, lagres og brukes i virksomheten. Mens virksomheten bestemmer hvordan data brukes og når, blir datamodelleringsprosessen en måte å forstå og oppklare datakravene på.

Fordelene med datamodellering

Når du modellerer dataene, kan du dokumentere hvilke typer data du har, hvordan de brukes og databehandlingskravene som gjelder bruk, beskyttelse og styring. Fordelene med datamodellering omfatter følgende:

  • Oppretter en struktur for samarbeid mellom IT og medarbeiderne i forretningsavdelingen.

  • Viser muligheter for å forbedre forretningsprosesser ved å definere databehov og -bruk.

  • Sparer tid og penger på IT- og prosessinvesteringer gjennom passende planlegging.

  • Reduserer feil (og feilutsatt overflødig dataregistrering) samtidig som dataintegriteten forbedres.

  • Øker hastigheten og ytelsen til datahenting og analyse av planlegging av kapasitet og vekst.

  • Angir og sporer viktige nøkkelindikatorer skreddersydd for forretningsmålene.

det handler ikke bare om resultatene av datamodellering, men hvordan du får disse resultatene.

Eksempler på datamodelleringskonseptet

Nå som du vet hva datamodellering er og hvorfor det er viktig, kan du se på de tre forskjellige typene datamodelleringskonsepter som eksempler.

Konseptbasert datamodellering

En konseptbasert datamodell definerer den overordnede strukturen av virksomheten og dataene. Den konseptbaserte datamodellen brukes til å organisere forretningskonsepter og er definert av virksomhetsinteressenter og datateknikere eller -arkitekter. Du kan for eksempel ha kunde-, ansatt- og produktdata, og hver datasamling, kalt enheter, har relasjoner til andre enheter. Både enhetene og enhetsrelasjonene er definert i den konseptbaserte datamodellen.

Logisk datamodellering

En logisk datamodell bygger på den konseptbaserte datamodellen med bestemte attributter til data i hver enhet og relasjonene mellom disse attributtene. Kunde A kjøper for eksempel produkt B fra selger C. Dette er den tekniske modellen av reglene og datastrukturene som er definert av datateknikere, arkitekter og forretningsanalytikere, noe som bidra til å fremme beslutninger om hvilken fysisk modell dataene og virksomheten trenger.

Fysisk datamodellering

En fysisk datamodell er den spesifikke implementeringen av den logiske datamodellen opprettet av databaseadministratorer og utviklere. Den utvikles for et bestemt databaseverktøy og datalagringsteknologi og med datakoblinger for å betjene dataene i alle forretningssystemene til brukere etter behov. Dette er det de andre modellene har ført til – den faktiske implementeringen av dataene dine.

Hvordan datamodelleringskonsepter påvirker analyse

Datamodellering, dataforskning og dataanalyse går hånd i hånd fordi du trenger en kvalitetsdatamodell for å få den mest virkningsfulle dataanalysen for effektiv forretningsanalyse som fremmer fremtidig beslutningstaking. Prosessen med å opprette en datamodell omfatter å tvinge hver forretningsenhet til å se på hvordan de bidrar til de helhetlige organisasjonsmålene. En datamodell betyr i tillegg optimalisert ytelse, uansett hvor store og komplekse dataene er – eller blir.

Når alle dataene er tydelig definert, blir det mye enklere å analysere nøyaktig de dataene du trenger. Siden du allerede har konfigurert relasjonene mellom dataattributter i datamodellen, er det enkelt å analysere og se virkninger når du endrer prosesser, priser eller ansatte.

Slik velger du et datamodelleringsverktøy

Den gode nyheten er at en forretningsanalyseverktøy av høy kvalitet inkluderer alle datamodelleringsverktøyene du trenger, utover de spesifikke programvareproduktene og tjenestene du velger for å opprette den fysiske modellen. Du kan derfor velge den som passer forretningsbehovet og eksisterende infrastruktur best. Still deg selv disse spørsmålene om anbefalt fremgangsmåte for datamodellering når du vurderer funksjonene for datamodellering og analysepotensial for et dataanalyseverktøy.

Er dette datamodelleringsverktøyet intuitivt?

Teknikerne som implementerer datamodellen, kan kanskje håndtere et hvilket som helst verktøy du gir dem. Men forretningsstrateger og daglige analysebrukere – og virksomheten som helhet – vil ikke få optimal verdi av datamodelleringsverktøyet hvis det ikke er enkelt å bruke. Du ønsker et datamodelleringsverktøy med en enkel brukeropplevelse som kan hjelpe medarbeidere med datafortelling og datainstrumentbord.

Hvordan yter dette datamodelleringsverktøyet?

Et annet viktig attributt er ytelse – det vil si hastighet og effektivitet, som omsettes til muligheten til å holde virksomheten i gang mens brukerne kjører analyser. Den best planlagte datamodellen er egentlig ikke den beste hvis den ikke yter under reelle belastninger, noe som forhåpentlig innebærer forretningsvekst og økende datavolumer, henting og analyse.

Krever dette datamodelleringsverktøyet vedlikehold?

Hvis alle endringer i forretningsmodellen krever store endringer i datamodellen, vil ikke virksomheten få det beste resultatet ut av modellen eller den tilknyttede analysen. Se etter et datamodelleringsverktøy som gjør det enkelt å vedlikeholde og oppdatere. Dermed kan firmaet pivotere etter behov, samtidig som det har tilgang til de mest oppdaterte dataene.

Er dataene sikre med dette datamodelleringsverktøyet?

Bestemmelser fra offentlige myndigheter krever at du beskytter kundedataene, men virksomhetens levedyktighet krever at du beskytter alle dataene dine som de verdifulle aktivaene de er. Pass på at datamodelleringsverktøyene du velger, har sterke, innebygde sikkerhetstiltak, deriblant kontroller for å gi tilgang til dem som trenger det, og blokkere dem som ikke trenger det.

Kom i gang med datamodellering

Uansett hvilket datamodelleringsverktøy du velger, må du kontroller at det har høy ytelse, er intuitivt å bruke og er enkelt å vedlikeholde, slik at virksomheten får alle fordelene ved denne viktige forretningsfunksjonen. Nå som du har forstått viktigheten av datamodellering og hva det kan gjøre for deg, er du klar til neste trinn. Finn ut hvordan Microsoft Power BI – en ledende løsning for forretningsanalyse og datamodellering – kan hjelpe deg med å optimalisere din bruk av data.

Finn ut mer om Power BI

Vanlige spørsmål

Hva er det viktigste hensynet i datamodellering?

Det viktigste hensynet i datamodellering er å skape et grunnlag for en database som raskt kan laste inn, hente og analysere store datavolum. Et effektivt datamodelleringskonsept krever tildeling av forretningsdata, tilkobling av relasjoner mellom data og forståelse av hvordan dataene brukes.

Hvor ofte skal en datamodell læres opp på nytt?

Hvor ofte en datamodell må læres opp på nytt, varierer med mellom modellen og problemet den løser. Dette kan betyr ny opplæring daglig, ukentlig eller mer regelmessig, som månedlig eller årlig, basert på hvor ofte opplæringsdatasett endres, om modellytelsen er redusert og dataforskningshensyn.

Hva betyr det å validere en datamodell?

Validering av en datamodell betyr å bekrefte at datamodellen er strukturert på riktig måte, og at den utfører tiltenkt formål. Et effektivt datamodelleringsverktøy tilrettelegger valideringsprosessen med automatiserte meldinger som be brukerne rette feil, sortere spørringer og optimalisere lagringsalternativer for datareduksjon.

Hva er de tre hovedkonseptene med datamodellering?

Det finnes tre datamodelleringskonsepter: konseptbasert datamodellering, logistisk datamodellering og fysisk datamodellering. Datamodelleringskonsepter strekker seg fra det abstrakte til det diskrete og lager en kursplan for hvordan data organiseres og administreres i en organisasjon.