Osoba przedstawiająca prezentację na dużym ekranie dotykowym

Co to jest modelowanie danych?

Modelowanie danych to proces analizowania oraz definiowania wszystkich danych zbieranych i tworzonych w firmie, a także relacji między tymi danymi. Proces modelowania danych tworzy graficzną reprezentację danych używanych w firmie, a sam proces ułatwia zrozumienie i objaśnianie wymagań dotyczących tych danych.

Dlaczego modelowanie danych jest ważne

Modelując dane, udokumentujesz swoje dane, sposób ich używania oraz wymagania dotyczące użycia, ochrony i ładu. Dzięki modelowaniu danych Twoja organizacja:

  • Tworzy strukturę współpracy między zespołem IT i zespołami biznesowymi.

  • Uwidacznia możliwości udoskonalania procesów biznesowych dzięki zdefiniowaniu potrzeb i zastosowań dotyczących danych.

  • Umożliwia zaoszczędzenie czasu i pieniędzy na inwestycje związane z przetwarzaniem i infrastrukturą IT dzięki odpowiedniemu planowaniu z wyprzedzeniem.

  • Zmniejsza liczbę błędów (i nadmiarowych, podatnych na błędy wpisów danych), zwiększając równocześnie integralność danych.

  • Zwiększa szybkość i wydajność pobierania danych oraz ich analityki dzięki planowaniu pojemności i rozwoju.

Liczy się nie tylko to, co zyskujesz w procesie modelowania danych, ale także sposób uzyskiwania takich korzyści. Sam proces przynosi znaczące korzyści.

Przykłady modelowania danych

Teraz, gdy wiesz, co to jest modelowanie danych i dlaczego jest ważne, przyjrzyjmy się trzem różnym modelom danych jako przykładom modelowania danych.

Koncepcyjne

Koncepcyjnych model danych definiuje ogólną strukturę firmy i danych. Służy on do organizowania koncepcji biznesowych, zdefiniowanych przez interesariuszy firmy oraz architektów danych. Na przykład masz dane klientów, pracowników etatowych i produktów, a każdy z tych zasobników danych, zwanych encjami, ma relacje z innymi encjami. Zarówno encje, jak i relacje encji są definiowane w modelu koncepcyjnym.

Logiczne

Logiczny model danych opiera się na modelu koncepcyjnym z określonymi atrybutami danych w obrębie poszczególnych encji oraz określonymi relacjami między tymi atrybutami. Na przykład klient A kupuje produkt B od sprzedawcy C. Jest to techniczny model reguł i struktur danych zdefiniowany przez architektów danych i analityków biznesowych. Ten model pomaga podejmować decyzje dotyczące fizycznego modelu wymaganego na podstawie potrzeb danych i firmy.

Fizyczne

Fizyczny model danych to określona implementacja logicznego modelu danych. Jest on tworzony przez deweloperów i administratorów baz danych. Model tego typu jest opracowywany z myślą o wybranym narzędziu do obsługi baz danych, technologii magazynowania danych oraz konektorów danych, które umożliwiają zarządzanie danymi na platformach biznesowych w sposób wybrany przez użytkowników. Oto „cel”, do którego prowadzą inne modele — faktyczna implementacja Twoich zasobów danych.

Jak modelowanie danych wpływa na analitykę

Modelowanie danych i analiza danych idą w parze, ponieważ potrzebujesz modelu danych wysokiej jakości, dzięki któremu uzyskasz najbardziej wpływową analitykę dla analizy biznesowej pozwalającą na podejmowanie uzasadnionych decyzji. Proces tworzenia modeli danych to funkcja wymuszająca, która powoduje, że każda jednostka biznesowa sprawdza, jaki wpływ na całościowe cele biznesowe ma jej praca. Ponadto niezawodny model danych oznacza zoptymalizowaną wydajność analityki, niezależnie od tego, jak duże i złożone są zasoby danych — lub jak duże i złożone się staną.

Gdy wszystkie dane są jasno zdefiniowane, analizowanie dokładnie tych danych, których potrzebujesz, staje się o wiele łatwiejsze. Ponieważ już skonfigurowano relacje między atrybutami danych, można łatwo je analizować i sprawdzać wpływ zmian procesów, cen lub personelu.

Wybieranie narzędzia do modelowania danych

Dobra wiadomość jest taka, że narzędzie do analizy biznesowej wysokiej jakości będzie uwzględniać wszystkie potrzebne narzędzia do modelowania danych, inne niż określone produkty i usługi programowe wybrane do utworzenia modelu fizycznego. Możesz zatem wybrać takie, które najlepiej odpowiada potrzebom biznesowym i istniejącej infrastrukturze. Zadaj sobie te pytania, wypróbowując narzędzia do analizy danych pod kątem potencjału w zakresie analityki i modelowania danych.

Czy jest intuicyjne?

Pracownicy działu technicznego, którzy implementują model, mogą być w stanie obsłużyć każde udostępnione im narzędzie, ale stratedzy biznesowi i regularni użytkownicy analityki — oraz firma jako całość — nie będą mogli uzyskać optymalnej wartości narzędzia, które nie jest łatwe w użyciu. Dlatego warto szukać intuicyjnego i prostego środowiska pracy użytkownika.

Jaka jest wydajność?

Kolejnym ważnym atrybutem jest wydajność — szybkość i wydajność, które przekładają się na zdolność do bezproblemowego działania firmy w czasie wykonywania analiz przez użytkowników. Najlepiej zaplanowany model danych nie jest tak naprawdę najlepszy, jeśli nie działa w wymagających warunkach rzeczywistych — które w idealnej sytuacji obejmują rozwój firmy oraz coraz większe ilości danych i zakres pobierania oraz analityki.

Co z konserwacją?

Jeśli każda zmiana modelu biznesowego wymaga skomplikowanej zmiany modelu danych, firma nie wykorzysta maksymalnie zalet modelu lub skojarzonej analityki. Dlatego warto szukać narzędzia, które ułatwia konserwację i aktualizacje, dzięki czemu firma może odpowiednio modyfikować swoją działalność, nie tracąc dostępu do najbardziej aktualnych danych.

Czy moje dane będą bezpieczne?

Regulacje rządowe wymagają od Ciebie ochrony danych klientów, ale po to, aby firma mogła utrzymać się na rynku, musi chronić wszystkie danych jako swoje wartościowe aktywa. Musisz się upewnić, że wybierane narzędzia mają wbudowane zaawansowane środki zabezpieczeń, w tym opcje kontroli praw dostępu osobom, które ich potrzebują, i blokowania osób, które tych praw nie potrzebują.

Jak zacząć

Bez względu na to, które narzędzie do modelowania danych wybierzesz, upewnij się, że oferuje ono wysoką wydajność, jest intuicyjne w użyciu i proste w konserwacji, dzięki czemu firma może pełni korzystać z tych ważnych możliwości biznesowych. Teraz, gdy wiesz już, jak ważne jest modelowanie danych i co może dla Ciebie zrobić, możesz przejść do następnego kroku. Dowiedz się, jak usługa Microsoft Power BI — wiodące rozwiązanie do analizy biznesowej i modelowania danych — może pomóc Ci zoptymalizować wykorzystanie danych.