Co to jest modelowanie danych?

Modelowanie danych to proces analizowania oraz definiowania wszystkich typów danych zbieranych i tworzonych w firmie, a także relacji między tymi danymi. W toku modelowania danych wykorzystuje się tekst, symbole i wykresy, by tworzyć wizualne reprezentacje danych rejestrowanych, przechowywanych i wykorzystywanych w firmie. Firma może zrozumieć, jak i kiedy są wykorzystywane dane — w tym kontekście proces modelowania danych sprzyja zrozumieniu i wyjaśnieniu wymagań dotyczących tych danych.

Korzyści płynące z modelowania danych

Modelując dane, możesz dokumentować typy swoich danych, sposób ich używania oraz wymagania dotyczące zarządzania nimi, ich użycia, ochrony i ładu. Korzyści płynące z modelowania danych:

  • Tworzy strukturę współpracy między zespołem IT i zespołami biznesowymi.

  • Ujawnia 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.

  • 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.

  • Ustawia i śledzi docelowe kluczowe wskaźniki wydajności dostosowane do Twoich celów biznesowych.

Nie chodzi wyłącznie o wyniki modelowania danych, ale o sposób ich uzyskania.

Przykłady różnych podejść do modelowania danych

Teraz, gdy wiesz już, co to jest modelowanie danych i dlaczego jest ważne, przyjrzyjmy się przykładom trzech różnych podejść do modelowania danych.

Koncepcyjne modelowanie danych

Koncepcyjny 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 modelowanie danych

Logiczny model danych opiera się na modelu koncepcyjnym z określonymi atrybutami danych w obrębie poszczególnych encji oraz 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 modelowanie danych

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 różne podejścia do modelowania danych wpływają na analitykę

Modelowanie danych i analiza danych idą w parze — potrzebujesz modelu danych wysokiej jakości, dzięki któremu uzyskasz najbardziej wpływową analitykę dla analizy biznesowej pozwalającą na podejmowanie uzasadnionych decyzji. Proces tworzenia modelu danych zakłada zmuszenie każdej jednostki biznesowej do sprawdzenia, jaki wpływ na całościowe cele organizacji 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.

Jak wybrać narzędzie modelowania danych

Dobra wiadomość jest taka, że wysokiej jakości narzędzie do analizy biznesowej 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 narzędzie do analizy danych pod kątem potencjału w zakresie analityki i modelowania danych.

Czy to narzędzie do modelowania danych jest intuicyjne?

Członkowie zespołu 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. Poszukaj intuicyjnego i prostego środowiska pracy użytkownika, które pomoże zespołowi w realizowaniu opowiadanie historii opartych na danych i pulpity nawigacyjne danych.

Jaka jest wydajność tego narzędzia do modelowania danych?

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.

Czy to narzędzie do modelowania danych wymaga konserwacji?

Jeśli każda zmiana modelu biznesowego wymaga skomplikowanej zmiany modelu danych, firma nie wykorzysta maksymalnie zalet modelu lub skojarzonej z nim 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 to narzędzie do modelowania danych zapewni bezpieczeństwo Twoim danym?

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. Upewnij się, 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.

Rozpocznij pracę z modelowaniem danych

Bez względu na to, które narzędzie do modelowania danych wybierzesz, upewnij się, że zapewnia 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.

Dowiedz się więcej o usłudze Power BI

Często zadawane pytania

Na co należy zwracać największą uwagę w modelowaniu danych?

Najważniejszą kwestią, jaką należy wziąć pod uwagę w związku z modelowaniem danych, jest utworzenie fundamentu bazy danych, który umożliwia szybkie ładowanie, pobieranie i analizowanie dużych zbiorów danych. Skuteczna koncepcja modelowania danych wymaga mapowania danych biznesowych, połączenia relacji między danymi oraz zrozumienia tego, jak dane są używane.

Jak często należy wykonywać ponowny trening modelu danych?

Częstotliwość ponownego trenowania modelu danych zależy od samego modelu oraz problemu, które ma on rozwiązywać — model może wymagać ponownego trenowania codziennie, co tydzień lub z inną częstotliwością, np. co miesiąc albo raz do roku zależnie od tego, jak często zmieniają się zestawy danych treningowych, czy wydajność modelu zmalała i innych uwarunkowań związanych z obszarem nauki o danych.

Co to znaczy, że muszę weryfikować model danych?

Proces walidacji modelu danych sprowadza się do potwierdzenia, że model danych jest właściwie uporządkowany i nadaje się do określonego celu. Efektywne narzędzie do modelowania danych ułatwia proces walidacji za pośrednictwem zautomatyzowanych wiadomości, które podpowiadają, jak naprawiać błędy, obsługiwać zapytania oraz optymalizować opcje przechowywania pod kątem redukowania ilości danych.

Jakie są trzy podstawowe podejścia do modelowania danych?

Wyróżnia się trzy podejścia do modelowania danych: koncepcyjne, logiczne i fizyczne. Modelowanie danych tworzy szablon organizacji danych — od abstrakcyjnych po konkretne — i zarządzania nimi w organizacji.