Wat is gegevensmodellering?
Gegevensmodellering is het proces voor het analyseren en definiëren van de meest uiteenlopende gegevens die door jouw bedrijf worden verzameld en geproduceerd, evenals de relaties tussen alle afzonderlijke gegevens. Op basis van concepten voor gegevensmodellering worden visuele weergaven gemaakt van data zoals deze in je bedrijf worden gebruikt. Het proces zelf is een oefening in het begrijpen en helder voor ogen krijgen van je gegevensvereisten.
Waarom gegevensmodellering belangrijk is
Door je gegevens te modelleren, documenteer je welke gegevens je hebt, hoe je deze gebruikt en wat je vereisten zijn op het gebied van gebruik, bescherming en governance. Door gegevens te modelleren, kan je organisatie:
-
Er wordt een structuur mee gecreëerd voor samenwerking tussen je IT-team en je bedrijfsteams.
-
Het maakt zichtbaar waar bedrijfsprocessen kunnen worden verbeterd, doordat er gegevensbehoeften en -toepassingen worden gedefinieerd.
-
Zo bespaar je tijd en geld op IT en zijn er minder investeringen in processen nodig omdat er vooraf al een goede planning wordt gemaakt.
-
Het aantal fouten (en foutgevoelige, overbodige gegevensinvoer) neemt af terwijl tegelijkertijd de gegevensintegriteit verbetert.
-
De snelheid en de prestaties waar het gaat om het ophalen en analyseren van gegevens, verbetert omdat er in de planning met capaciteit en groei rekening is gehouden.
-
Hiermee worden doel-KPI's ingesteld en bijgehouden die op maat zijn gemaakt voor jouw zakelijke doelstellingen.
Het gaat er bij gegevensmodellering dus niet alleen om wat je krijgt maar ook hoe je het krijgt. Het proces zelf biedt aanzienlijke voordelen.
Voorbeelden van gegevensmodellering
Nu je weet wat gegevensmodellering is en waarom het belangrijk is, gaan we naar de drie verschillende concepten voor gegevensmodelling kijken als voorbeelden.
Conceptuele gegevensmodellering
Een conceptueel gegevensmodel definieert de algehele structuur van je bedrijf en gegevens. Het wordt gebruikt voor het structureren van bedrijfsconcepten, zoals die zijn gedefinieerd door je zakelijke belanghebbenden en gegevensarchitecten. 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 model met specifieke kenmerken van gegevens binnen elke entiteit en specifieke 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 gegevensarchitecten en bedrijfsanalisten, en het 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, gegevensopslagtechnologie en voorzien van 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 data.
De invloed van gegevensmodellering op analyses
Gegevensmodellering en gegevensanalyse gaan 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 gegevensmodellen is een dwingende functie die elke bedrijfseenheid dwingt om te bekijken hoe deze bijdraagt aan het bereiken van holistische bedrijfsdoelen. 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 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 gegevensmodelleringstools 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 als je een gegevensanalysetool beoordeelt op het potentieel ervan op het gebied van gegevensmodellering en gegevensanalyse.
Is jouw tool voor gegevensmodellering intuïtief?
De technici die het model implementeren kunnen 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, en alle anderen in je bedrijf, zullen de tool niet optimaal kunnen gebruiken als deze niet eenvoudig in het gebruik is. Zorg dat het een intuïtieve, eenvoudige gebruikerservaring is die je team helpt bij data-storytelling en datadashboards.
Hoe presteert jouw 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 je 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 jouw 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 het model of de bijbehorende analyses. Zorg dat de tool 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 data veilig?
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 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 in het gebruik 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 doelstelling van 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 de toewijzing van bedrijfsgegevens, relaties tussen data en 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 dit helpt op te lossen. Mogelijk moet een model dagelijks, wekelijks of met een andere frequentie, zoals maandelijks of jaarlijks, opnieuw worden getraind op basis van de wijzigingsfrequentie van gegevenssets voor training, mogelijke vermindering van de prestaties van het model en andere overwegingen.
Wat houdt het valideren van een gegevensmodel in?
Bij het proces van gegevensmodelvalidatie wordt bevestigd dat het model 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 optimaliseren en andere wijzigingen door te voeren.
Wat zijn de belangrijkste concepten van gegevensmodellering?
Er zijn drie categorieën concepten voor databasemodellering: 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.
