En person som holder en presentasjon på en stor berøringsskjerm

Hva er datamodellering?

Datamodellering er prosessen der du analyserer og definerer alle de ulike dataene som virksomheten samler inn og produserer, i tillegg til relasjoner mellom disse dataene. Prosessen med å modellere dataene oppretter en visuell representasjon av data slik de brukes i virksomheten, og selve prosessen er en måte å forstå og oppklare datakravene på.

Hvorfor datamodellering er viktig

Når du modellerer dataene, dokumenterer du hvilke data du har, hvordan de brukes og hvilke krav som gjelder bruk, beskyttelse og styring. Gjennom datamodellering kan organisasjonen:

  • 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 på forhånd.

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

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

Det er altså ikke bare det du får med datamodellering, men også hvordan du får det. Selve prosessen gir betydelige fordeler.

Eksempler på datamodellering

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

Konseptuell

En konseptuell datamodell definerer den overordnede strukturen av virksomheten og dataene. Den brukes til å organisere forretningskonsepter, som definert av virksomhetsinteressenter og dataarkitekter. Du kan for eksempel ha kunde-, ansatt- og produktdata, og hver av disse datasamlingene, kalt enheter, har relasjoner til andre enheter. Både enhetene og enhetsrelasjonene er definert i den konseptuelle modellen.

Logisk

En logisk datamodell bygger på den konseptuelle modellen med bestemte attributter til data i hver enhet og bestemte relasjoner 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 dataarkitekter og forretningsanalytikere, og den vil bidra til å fremme beslutninger om hvilken fysisk modell dataene og virksomheten trenger.

Fysisk

En fysisk datamodell er den spesifikke implementeringen av den logiske datamodellen, og den opprettes av databaseadministratorer og utviklere. Den utvikles for et bestemt databaseverktøy, 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 datamodellering påvirker analyse

Datamodellering og dataanalyse går hånd i hånd fordi du trenger en kvalitetsdatamodell for å få den mest virkningsfulle analysen for forretningsanalyse som fremmer beslutningstaking. Prosessen med å opprette datamodeller er en funksjon som tvinger hver forretningsenhet til å se på hvordan de bidrar til helhetlige virksomhetsmål. 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, er det enkelt å analysere og se virkninger når du endrer prosesser, priser eller ansatte.

Valg av 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 når du vurderer funksjonene for datamodellering og analysepotensial for dataanalyseverktøy.

Er det intuitivt?

Teknikerne som implementerer modellen, 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 verktøyet hvis det ikke er enkelt å bruke. Se etter en enkel brukeropplevelse.

Hvordan er ytelsen?

Et annet viktig attributt er ytelse – 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.

Hva med vedlikehold?

Hvis alle endringer i forretningsmodellen krever store endringer i datamodellen, vil ikke virksomheten få det beste ut av modellen eller den tilknyttede analysen. Se etter et verktøy 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?

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. Du må sikre at verktøyene du velger, har sterke, innebygde sikkerhetstiltak, deriblant kontroller for å gi tilgang til dem som trenger det, og blokkere dem som ikke trenger det.

Slik kommer du i gang

Uansett hvilket datamodelleringsverktøy du velger, må du kontroller at det gir 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.