10 korzyści związanych z narzędziami do modelowania danych
W jaki sposób narzędzia programowe do modelowania danych umożliwiają lepszą analizę biznesową.
Dlaczego modelowanie danych jest ważne?
Każdego dnia organizacje zalewa około 2,5 kwintyliona bajtów informacji — w świetle tych statystyk widać jasno, że przetwarzanie danych to poważna sprawa. Szczegółowe informacje uzyskane na podstawie danych mogą przyczynić się do wprowadzenia w firmie rewolucyjnych zmian — od poprawy obsługi klienta aż po zwiększenie odporności łańcucha dostaw. Aby jednak zapewnić sobie najlepszą analizę w perspektywie długoterminowej, należy posłużyć się planem, który przetrwa próbę czasu.
Narzędzia programowe do modelowania danych to aplikacje, które pomagają w tworzeniu struktur baz danych za pomocą intuicyjnego wizualnego modelu danych. Narzędzia te pozwolą Twojej firmie uporządkować dane i zarządzać nimi, dzięki czemu możliwe będzie osiąganie kolejnych celów biznesowych. Proces modelowania danych jest często porównywany z tworzeniem przez architekta projektu przed wybudowaniem domu. Bez projektu, który uwzględnia infrastrukturę domu oraz sposób, w jaki osoby mieszkające w danym miejscu zamierzają korzystać z poszczególnych pomieszczeń, dom nie sprawdziłby się dobrze.
Modelowanie danych zapewnia interesariuszom z całej organizacji szczegółowy wgląd w typy gromadzonych danych, pożądany sposób zarządzania danymi oraz cele, jakie mają zostać osiągnięte przy ich użyciu. Koncepty to w modelowaniu danych czytelne wizualne reprezentacje danych, takie jak proste wykresy, które etykietują typy danych oraz relacje między nimi za pomocą zrozumiałych, dalekich od żargonu terminów, takich jak klienci, sprzedawcy, dostawcy i produkty. Deweloperzy oraz mniej zaawansowany technicznie personel mogą współpracować w procesie modelowania, używając języka naturalnego. Modelowanie umożliwia wszystkim użytkownikom wzajemne zrozumienie w kwestii potrzeb firmy oraz sposobu, w jaki użytkownicy końcowi będą wykorzystywać informacje do podejmowania decyzji na każdym etapie procesu. To ważny pierwszy krok ku lepszej analizie biznesowej.
Jakie są korzyści ze stosowania narzędzi do zarządzania modelowaniem danych
Może Cię korcić, by przejść bezpośrednio do projektu z zakresu zarządzania danymi bez wykonania wcześniejszego kroku, jakim jest stworzenie modelu. Jeśli jednak wcześniej poświęcisz nieco czasu na stworzenie odpowiedniej strategii, zaoszczędzisz sobie wielu kłopotów na późniejszych etapach procesu. Oto dziesięć powodów, dla których warto skorzystać z narzędzia do logicznego modelowania danych w celu stworzenia fundamentów do korzystania z danych przez Twoją firmę.
1. Zadbaj o to, aby wszyscy uzyskali niezbędną wiedzę
Narzędzia do modelowania danych umożliwiają deweloperom opisywanie rozległego środowiska danych organizacji w łatwy do zrozumienia sposób, przy użyciu terminów, którymi podczas cennych rozmów mogą posługiwać się zarówno członkowie personelu technicznego, jak i osoby mniej technicznie zaawansowane.
Deweloperzy nie zawsze rozpoczynają pracę od pełnego zrozumienia tego, jakiego rodzaju decyzje muszą podejmować interesariusze z różnych działów oraz jakie raporty będą generować użytkownicy końcowi, korzystając z narzędzi do analityki biznesowej. Analogicznie osoby, które mają najrozleglejszą wiedzę na temat procesów biznesowych, mogą nie do końca rozumieć zarządzanie danymi. Modelowanie danych to proces wymagający współpracy osób z różnych dziedzin i uwzględniający podstawowe potrzeby biznesowe — dzięki temu stanowi rozwiązanie dostosowane do realnych wymagań firmy, a nie sztywną, z góry określoną strukturę opartą na błędnych założeniach.
2. Określ jasno zakres projektu
Danych jest mnóstwo i ciężko jest je opanować — narzędzie do logicznego modelowania danych umożliwia jednak przedstawienie w konkretny i zrozumiały sposób relacji między poszczególnymi obiektami danych. Utworzony model danych opiera się na konceptualnych, logicznych i fizycznych koncepcjach, dzięki którym struktura bazy danych jest jasna i konkretna. Modelowanie przyspiesza pracę programistów, analityków biznesowych i architektów danych, ponieważ daje im wiedzę w kwestii tego, co dokładnie mają dostarczyć.
3. Popraw jakość danych
Proces modelowania danych ustala zasady monitorowania jakości danych i identyfikuje wszelkie nadmiarowe lub brakujące informacje. Obiekty danych są teraz przedstawiane tak dokładnie, jak to możliwe, przy mniejszej liczbie błędów — dzięki temu możesz mieć pewność, że osoby używające narzędzi do analizy biznesowej będą mogły podejmować oparte na nich decyzje. Mówiąc prościej, dokładne dane to dokładne raporty; niedokładne dane to ryzyko decyzji podejmowanych w oparciu o niewystarczające informacje.
4. Oszczędzaj czas i pieniądze
Etap planowania, w ramach którego powstaje model danych, obejmuje jedynie niewielką część całkowitego budżetu projektu, jednak to właśnie na tym etapie mogą zostać ujawnione poważne problemy, których rozwiązanie na etapie wykonywania byłyby o wiele bardziej kosztowe. Działania prewencyjne realizowane w ramach inżynierii zawsze są tańsze i mniej frustrujące niż odtwarzanie. Modelowanie danych można porównać do prewencyjnego podawania medykamentów w celu uniknięcia kosztownego triażu na późniejszym etapie działania.
Użycie narzędzi do modelowania danych do stworzenia strategii dotyczącej danych umożliwia również firmie szybsze wejście na rynek dzięki wczesnemu wychwyceniu błędów. Niezależnie od tego, jak złożony jest zbiór danych i jak szybko się on rozrasta, do modelu danych można często powracać i dostosowywać podstawowe reguły, które zostały ustawione do zarządzania danym modelem.
Przedwczesne kodowanie jest przyczyną wielu niepowodzeń w obszarze dewelopmentu oprogramowania. Prawidłowe modelowanie danych pozwala natomiast zapobiec niepotrzebnym opóźnieniom i eliminuje problemy ograniczające produktywność.
5. Zwiększ wydajność bazy danych
W perspektywie długoterminowej dobrze zorganizowane bazy danych oparte na konkretnym fundamencie działają szybciej, są łatwiejsze do ulepszenia i wymagają mniej odtwarzania — czyli tzw. ponownego odkrywania koła. Dysponując strategią użycia informacji w firmie, można łatwiej eliminować obszary braku wydajności. Odpowiednia strategia ułatwia także wynajdywanie nowych możliwości optymalizacji w przypadku, gdy konieczne jest wprowadzenie zmian w firmie.
6. Umożliwiaj swojej organizacji tworzenie lepszej dokumentacji
W firmie nie da się także uniknąć rotacji pracowników etatowych. Odpowiedni plan środowiska informacyjnego opracowany z użyciem narzędzi do zarządzania modelowaniem danych umożliwia tworzenie spójnej dokumentacji zrozumiałej dla nowych pracowników. Spójność dokumentacji upraszcza stałą konserwację bazy danych i zapewnia efektywność operacyjną całej organizacji.
7. Popraw jakość aplikacji
Proces modelowania danych zapewnia organizacji jasny obraz tego, jak dane mogą przyczynić się do spełnienia potrzeb firmy. Deweloperzy i osoby odpowiedzialne za podejmowanie decyzji biznesowych używają modeli danych, aby jak najwcześniej rozprawić się z mylnymi wyobrażeniami — dzięki temu można uniknąć poważnych problemów. Dzięki modelom danych trudności, które pojawiają się na późniejszych etapach, ograniczają się do drobnych potknięć, które można łatwo wyeliminować.
8. Zwiększ stopień zgodności z przepisami
Reguły zarządzania danymi określone w fazie modelowania ułatwiają późniejsze zachowanie zgodności z obowiązującymi przepisami i normami branżowymi. Firmy nierzadko podlegają nakładanym przez wiele podmiotów standardom związanym z przepisami dotyczącymi danych, a złożoność wymagań w ich zakresie nieustannie rośnie na całym świecie. Narzędzie do logicznego modelowania danych może pomóc organizacji podnieść poprzeczkę, jeśli chodzi o zarządzanie danymi, jednocześnie zwiększając przystępność danych.
9. Przygotuj swoją firmę na wydobywanie danych
Narzędzia do modelowania danych ułatwiają automatyzowanie i skalowanie analiz, co daje więcej możliwości wykorzystania danych w miarę wprowadzania kolejnych zmian w firmie. Wydobywanie danych polega na przechwytywaniu i przetwarzaniu informacji w dedykowanych magazynach danych w celu ujawniania ukrytych relacji, które mogą pozostawać niezauważone przez ludzi. Wydobywanie danych może pomóc organizacjom wyprzedzać trendy i zawczasu identyfikować nowe możliwości rozwoju firmy.
10. Przygotuj firmę na kolejne etapy
Jedyną rzeczą, jakiej możemy być pewni w odniesieniu do technologii, jest to, że będzie się ona gwałtownie rozwijać. Porządkowanie danych i zarządzanie nimi zgodnie z czytelnym zestawem reguł powoduje, że kolejne poważne zmiany w infrastrukturze IT są znacznie mniej uciążliwe. Niezależnie od tego, czy następny krok to szczegółowe dostosowanie procesu, drobna proaktywna konserwacja, czy też istotne uaktualnienie, dobrze opracowany model danych pozwoli obniżyć koszty takiego kroju i skrócić przestoje.
Rozpocznij korzystanie z programowych narzędzi do modelowania danych
Jeśli Twoja firma jest gotowa na uzyskanie bardziej uporządkowanego widoku środowiska danych, czas zająć się eksplorowaniem i oceną dostępnych narzędzi do zarządzania modelowaniem danych, takich jak Microsoft Power BI. Microsoft Power BI upraszcza proces modelowania danych poprzez zastosowanie czytelnych wizualnych reprezentacji danych w celu ich przekształcenia w model danych. Na tym etapie uzyskany model można zastosować w usłudze Power BI do sortowania, rozmieszczania i prezentowania danych, generowania ich wizualnych reprezentacji oraz interaktywnych raportów, na podstawie których użytkownicy końcowi mogą codziennie podejmować decyzje oparte na danych.
Często zadawane pytania
Dlaczego modelowanie danych jest ważne?
Koncepty modelowania danych stanowią podstawę strategii porządkowania danych i zarządzania nimi w organizacji. Modele danych zapewniają deweloperom oraz mniej zaawansowanych technicznie interesariuszom łatwiejszy sposób prowadzenia sensownych konwersacji na temat potrzeb firmy oraz tego, w jaki sposób dane mogą napędzać podejmowanie lepszych decyzji.
Jakie korzyści oferują narzędzia do modelowania danych?
Narzędzia do modelowania danych wykorzystują język naturalny oraz czytelne elementy wizualne, które dokładnie przedstawiają obiekty danych i relacje między nimi. Narzędzia te upraszczają współpracę oraz poprawiają jakość danych i dokumentacji, co z kolei pozwala zaoszczędzić czas i pieniądze.