Что такое моделирование данных?

Моделирование данных — это анализ и определение всех данных, которые собирает и производит ваш бизнес, а также взаимосвязей между ними. В процессе моделирования создается визуальное представление использования данных, выявляются и уточняются требования к ним.

Важность моделирования данных

В процессе моделирования данных вы прописываете, какие данные у вас существуют, как вы их используете и каковы ваши требования к их использованию, защите и администрированию. Благодаря моделированию данных ваша организация:

  • Создает структуру для совместной работы ИТ-отдела и бизнес-групп.

  • Открывает возможности для улучшения бизнес-процессов, определяя потребности и способы использования данных.

  • Экономит время и бюджет на ИТ и процессы благодаря упреждающему планированию.

  • Уменьшает количество ошибок (и сопровождающийся ими избыточный ввод данных) и улучшает целостность данных.

  • Повышает скорость и производительность получения и анализа данных благодаря планированию емкости и роста.

  • Устанавливает и отслеживает целевые ключевые показатели эффективности в соответствии с вашими бизнес-целями.

Поэтому преимущество состоит не только в результатах моделирования данных, но и в способе их получения. Сам процесс обеспечивает значительные преимущества.

Примеры моделирования данных

Теперь, когда вы знаете, что такое моделирование данных и почему оно так важно, давайте рассмотрим для примера три типа концепций моделирования.

Концептуальное моделирование данных

Концептуальная модель определяет общую структуру бизнеса и данных. Она используется для упорядочивания бизнес-концепций в соответствии с определениями заинтересованных лиц и архитекторов данных. Например, у вас могут быть данные о клиентах, сотрудниках и продуктах, и каждый контейнер данных (также называются "сущностями") связан с другими сущностями. В концептуальной модели определяются как сущности, так и взаимосвязи между ними.

Логическое моделирование данных

Логическая модель данных опирается на концептуальную модель с определенными атрибутами данных внутри каждой сущности и взаимосвязями между этими атрибутами. Например, клиент A покупает продукт Б у менеджера по продажам В. Так выглядит техническая модель правил и структур данных, определенных архитекторами данных и бизнес-аналитиками. Это поможет подобрать физическую модель согласно данным и бизнес-потребностям.

Физическое моделирование данных

Физическая модель данных — это реализация логической модели, выполняемая администраторами и разработчиками баз данных. Модель разрабатывается для определенных СУБД, технологий хранения и соединителей данных, чтобы по мере необходимости предоставлять данные через бизнес-системы пользователям. Это конечный результат всех остальных моделей — фактическая реализация массива данных.

Как моделирование данных влияет на аналитику

Моделирование и аналитика данных тесно связаны, поскольку вам нужна качественная модель данных, чтобы получить наиболее эффективную аналитику для бизнес-аналитика и принять взвешенное решение. Процесс создания моделей данных заставляет бизнес-подразделения объективно взглянуть на их вклад в общие бизнес-цели. Надежная модель данных оптимизирует эффективность аналитики независимо от объема и сложности хранилища.

Когда все данные четко определены, становится намного проще анализировать только необходимую информацию. Поскольку связь между атрибутами данных уже установлена, теперь легко анализировать и отслеживать, как повлияет изменение процессов, цен или персонала.

Как выбрать средство моделирования данных

Есть и хорошие новости. Качественные средства бизнес-аналитики включают все необходимые средства моделирования, кроме конкретных программных продуктов и служб для создания физической модели. Вы можете выбрать то, что лучше соответствует потребностям вашего бизнеса и существующей инфраструктуре. Задайте себе эти вопросы, когда будете оценивать средства аналитики данных на предмет моделирования и аналитики данных.

Удобно ли ваше средство моделирования данных?

Технические специалисты, реализующие модель, могут справиться с любыми средствами. Однако бизнес-стратеги, постоянные пользователи аналитики и компания в целом не извлекут максимум пользы из сложного средства. Ищите интуитивно понятное и простое в использовании средство, которое поможет вашей команде в сторителлинге и создании панелей мониторинга.

Эффективно ли ваше средство моделирования данных?

Другая важная характеристика — это производительность: бесперебойная работа компании зависит от скорости и эффективности аналитики. Даже идеально спланированная модель данных бесполезна, если она не способна работать в реальных условиях, которые связаны с развитием бизнеса, увеличением наборов данных, извлечением и анализом.

Требует ли ваше средство моделирования данных обслуживания?

Если каждое изменение бизнес-модели требует сложных изменений в модели данных, ваш бизнес не получит максимальную выгоду от модели данных или связанной с ней аналитики. Ищите средство, которое упрощает обслуживание и обновление, чтобы компания могла работать гибко, сохраняя при этом доступ к актуальным данным.

Будут ли ваши данные защищены?

Законы требуют защищать данные клиентов, однако для безопасности вашего бизнеса необходимо защищать все ваши данные как ценный ресурс. Выбирайте только средства со встроенной системой безопасности, включая управление предоставлением доступа и блокированием.

Как приступить к моделированию данных

Средство для моделирования данных должно быть высокопроизводительным, интуитивно понятным и простым в обслуживании, чтобы ваш бизнес извлек из него максимум. Теперь, когда вы понимаете важность моделирования данных и какую пользу оно приносит, можно переходить к следующему шагу. Узнайте, как ведущее решение для бизнес-аналитики и моделирования данных Microsoft Power BI, поможет оптимизировать использование данных.

Узнайте больше о Power BI

Часто задаваемые вопросы

Какая наиболее важная цель моделирования данных?

Наиболее важная цель моделирования данных заключается в создание основы базы данных, которая может быстро загружать, извлекать и анализировать большие объемы данных. Эффективная концепция моделирования требует сопоставления бизнес-данных, взаимосвязей между ними и их использования.

Как часто следует повторно обучать модель данных?

Частота повторного обучения зависит от самой модели и ее предназначения. Повторное обучение может требоваться каждый день, неделю или через большие периоды, например каждый месяц или год. Это зависимости от того, как часто меняются используемые для обучения наборы данных, снизилась ли производительность модели и других причин.

Что подразумевает под собой проверка модели данных?

В процессе проверки модели данных подтверждается, что модель правильно структурирована и может выполнять свое предназначение. Эффективное средство моделирования облегчает проверку с помощью автоматических сообщений с информацией об исправлении ошибок, оптимизации запросов и других изменениях.

Каковы ключевые концепции моделирования данных?

Моделирование баз данных делится на три категории: концептуальное, логистическое и физическое. Концепции моделирования, варьирующиеся от абстрактных до дискретных, определяют структуру организации данных. Управляют ими компании.