Wat is gegevensmodellering?

Gegevensmodellering is het proces voor het analyseren en definiëren van de meest uiteenlopende gegevenstypen die door jouw bedrijf worden verzameld en geproduceerd, evenals de relaties tussen alle afzonderlijke gegevens. Doordat tekst, symbolen en diagrammen worden gebruikt, creëren concepten van gegevensmodellering visuele weergaven van gegevens terwijl deze worden vastgelegd, opgeslagen en gebruikt binnen je bedrijf. Terwijl je bedrijf bepaalt hoe en wanneer gegevens worden gebruikt, wordt het proces van gegevensmodellering een oefening in het begrijpen en helder voor ogen krijgen van je gegevensvereisten.

De voordelen van gegevensmodellering

Door je gegevens te modelleren, kun je documenteren welke typen gegevens je hebt, hoe je deze gebruikt en wat je vereisten op het gebied van gegevensbeheer zijn met betrekking tot gebruik, bescherming en governance. Tot de voordelen van gegevensmodellering behoren:

  • Er wordt een structuur mee gecreëerd voor samenwerking tussen je IT-team en je bedrijfsteams.

  • Het laat zien waar bedrijfsprocessen kunnen worden verbeterd, doordat er gegevensbehoeften en -toepassingen worden gedefinieerd.

  • Het bespaart tijd en geld voor IT en investeringen in processen door middel van een goede planning.

  • Het zorgt voor een vermindering van het aantal fouten (en foutgevoelige, overbodige gegevensinvoer), terwijl tegelijkertijd de gegevensintegriteit beter wordt.

  • Het verhoogt de snelheid en de prestaties bij het ophalen en analyseren van gegevens, omdat er bij de planning rekening is gehouden met capaciteit en groei.

  • Het zorgt ervoor dat doel-KPI's worden ingesteld en bijgehouden die op maat zijn gemaakt voor jouw zakelijke doelstellingen.

het gaat niet alleen om de resultaten van gegevensmodellering, maar ook om de manier waarop je die resultaten krijgt.

Voorbeelden van concepten van gegevensmodellering

Nu je weet wat gegevensmodellering is en waarom het belangrijk is, gaan we naar de drie verschillende typen concepten voor gegevensmodellering kijken als voorbeelden.

Conceptuele gegevensmodellering

Een conceptueel gegevensmodel definieert de algehele structuur van je bedrijf en gegevens. Je conceptuele gegevensmodel wordt gebruikt voor het structureren van bedrijfsconcepten, zoals die zijn gedefinieerd door je zakelijke belanghebbenden, datatechnici of -architecten. Zo heb je bijvoorbeeld klant-, werknemer- en productgegevens en tussen elk van deze gegevensbuckets, ook wel entiteiten genoemd, bestaan relaties met andere entiteiten. Zowel de entiteiten als de relaties tussen de entiteiten worden gedefinieerd in je conceptuele model.

Logische gegevensmodellering

Een logisch gegevensmodel bouwt voort op het conceptuele gegevensmodel met specifieke kenmerken van gegevens binnen elke entiteit en de relaties tussen die kenmerken. Klant A koopt bijvoorbeeld product B van verkoopmedewerker C. Dit is je technische model van de regels en gegevensstructuren zoals deze zijn gedefinieerd door datatechnici, architecten en bedrijfsanalisten, dat zal helpen bij het nemen van beslissingen over welk fysiek model je gegevens- en bedrijfsbehoeften nodig hebben.

Fysieke gegevensmodellering

Een fysiek gegevensmodel is jouw specifieke implementatie van het logische gegevensmodel en wordt gemaakt door databasebeheerders en ontwikkelaars. Het is ontwikkeld voor een specifieke databasetool en gegevensopslagtechnologie, en is uitgerust met gegevensconnectors om de gegevens waar dan ook in je bedrijfssystemen aan gebruikers te leveren op het moment dat ze daar nodig zijn. Dit is hetgeen waar de andere modellen toe hebben geleid: de daadwerkelijke implementatie van al je gegevens.

De invloed van concepten voor gegevensmodellering op analyses

Gegevensmodellering, gegevenswetenschap en gegevensanalyse gaan allemaal hand in hand omdat je een hoogwaardig gegevensmodel nodig hebt om de meest ingrijpende analyses voor business intelligence te verkrijgen die dienen als basis voor het nemen van besluiten. Het proces voor het maken van een gegevensmodel is een functie die elke bedrijfseenheid dwingt om te bekijken hoe deze bijdraagt aan het bereiken van holistische organisatiedoelen. Bovendien gaat een solide gegevensmodel gepaard met geoptimaliseerde analyseprestaties, ongeacht hoe groot en complex je geheel aan gegevens is of wordt.

Als al je gegevens duidelijk zijn gedefinieerd, wordt het veel eenvoudiger om precies die gegevens te analyseren die je nodig hebt. Omdat je de relaties tussen gegevenskenmerken binnen je gegevensmodel al hebt ingesteld, is het eenvoudig om effecten te analyseren en te zien op het moment dat je processen, prijzen of de personeelsbezetting wijzigt.

Een tool voor gegevensmodellering kiezen

Het goede nieuws is dat een hoogwaardige business intelligence-tool alle tools voor gegevensmodellering bevat die je nodig hebt, en niet de specifieke softwareproducten en -services die je kiest om je fysieke model te maken. Je bent dus vrij om de tool te kiezen die het beste bij de behoeften van je bedrijf en de bestaande infrastructuur past. Stel jezelf deze vragen over best practices op het gebied van gegevensmodellering als je een gegevensanalysetool beoordeelt op het potentieel ervan op het gebied van gegevensmodellering en gegevensanalyse.

Is deze tool voor gegevensmodellering intuïtief?

Het technische team dat het model implementeert, kan waarschijnlijk met elke tool werken die je ze in handen geeft, maar degenen die verantwoordelijk zijn voor de strategie van je bedrijf en de gebruikers die dagelijks analyses gebruiken, in feite dus je bedrijf als geheel, zullen je tool voor gegevensmodellering niet optimaal kunnen gebruiken als deze niet eenvoudig in het gebruik is. Je wilt een tool voor gegevensmodellering met een intuïtieve, eenvoudige gebruikerservaring die je team kan helpen met data-storytelling en datadashboards.

Hoe presteert deze tool voor gegevensmodellering?

Een ander belangrijk kenmerk is hoe de tool presteert, snelheid en efficiëntie dus, wat inhoudt dat het bedrijf soepel moet blijven functioneren terwijl gebruikers analyses uitvoeren. Het gegevensmodel waarvan wordt gedacht dat het beste is, is niet echt het beste als het niet kan presteren onder de druk van de omstandigheden in de echte wereld. Omstandigheden die hopelijk gepaard gaan met bedrijfsgroei en toenemende gegevensvolumes, gegevensophaalbewerkingen en analyses.

Vereist deze tool voor gegevensmodellering onderhoud?

Als er voor elke wijziging in je bedrijfsmodel omslachtige wijzigingen in je gegevensmodel nodig zijn, haalt je bedrijf niet het uiterste uit dat model of de bijbehorende analyses. Zorg dat de tool voor gegevensmodellering makkelijk in het onderhoud is en makkelijk kan worden bijgewerkt, zodat je bedrijf indien nodig andere richtingen kan inslaan en tegelijkertijd nog steeds toegang heeft tot de meest actuele gegevens.

Zijn je gegevens beveiligd met deze tool voor gegevensmodellering?

Overheidsvoorschriften vereisen dat je je klantgegevens beschermt, maar voor het voortbestaan van je bedrijf is het van essentieel belang dat je al je gegevens beschermt als het meest waardevolle bezit. Zorg ervoor dat er in de tools voor gegevensmodellering die je kiest krachtige, beveiligingsvoorzieningen zijn ingebouwd, waaronder besturingselementen voor het verlenen van toegang aan degenen die deze nodig hebben en voor het blokkeren van degenen die deze niet nodig hebben.

Aan de slag gaan met gegevensmodellering

Welke tool voor gegevensmodellering je ook kiest, zorg ervoor dat deze optimale prestaties levert, intuïtief en gemakkelijk te onderhouden is, zodat je bedrijf optimaal profiteert van deze essentiële bedrijfsoefening. Nu je weet wat het belang is van gegevensmodellering en weet wat deze voor je kunnen betekenen, ben je klaar voor de volgende stap. Ontdek hoe je met Microsoft Power BI, een toonaangevende business intelligence- en gegevensmodelleringsoplossing, de manier waarop je gegevens gebruikt, kunt optimaliseren.

Veelgestelde vragen

Wat is de meest belangrijke overweging bij gegevensmodellering?

De belangrijkste overweging bij gegevensmodellering is het leggen van een fundament voor een database waarmee snel grote gegevensvolumes kunnen worden geladen, opgehaald en geanalyseerd. Een effectief concept voor gegevensmodellering vereist het toewijzen van bedrijfsgegevens, het verbinden van de relaties tussen die data en het verkrijgen van inzicht in de wijze waarop de data worden gebruikt.

Hoe vaak moet een gegevensmodel opnieuw worden getraind?

De frequentie waarmee een gegevensmodel opnieuw moet worden getraind verschilt, afhankelijk van het model en het probleem dat hiermee wordt opgelost. Dit kan betekenen dat een model dagelijks, wekelijks of met een andere frequentie, zoals maandelijks of jaarlijks, opnieuw moet worden getraind op basis van de wijzigingsfrequentie van gegevenssets voor training, mogelijke vermindering van de prestaties van het model en andere overwegingen op het gebied van gegevenswetenschap.

Wat houdt het valideren van een gegevensmodel in?

Validatie van een gegevensmodel betekent bevestigen dat het gegevensmodel correct is gestructureerd en de beoogde taken kan uitvoeren. Een effectieve tool voor gegevensmodellering vergemakkelijkt het validatieproces door middel van geautomatiseerde berichten waarin gebruikers worden gevraagd fouten te corrigeren, query's te sorteren en opslagopties te optimaliseren voor gegevensreductie.

Wat zijn de drie belangrijkste concepten van gegevensmodellering?

Er zijn drie concepten voor gegevensmodellering: conceptuele gegevensmodellering, logistieke gegevensmodellering en fysieke gegevensmodellering. Via concepten voor gegevensmodellering, variërend van abstract naar discreet, wordt een blauwdruk opgesteld van hoe gegevens worden georganiseerd en beheerd in een organisatie.