Что такое моделирование данных?

Моделирование данных — это анализ и определение всех типов данных, которые собирает и производит ваш бизнес, а также взаимосвязей между этими фрагментами данных. Используя текст, символы и диаграммы, концепции моделирования создают визуальные представления данных, которые собираются, хранятся и используются в вашей организации. Поскольку вы сами определяете, как и когда используются данные, процесс моделирования превращается в попытку понять и уточнить ваши требования к данным.

Преимущества моделирования данных

В процессе моделирования вы можете указать, какие типы данных у вас есть, как вы их используете и каковы ваши требования к управлению данными, связанные с их использованием, защитой и администрированием. К преимуществам моделирования данных относятся:

  • Создание структуры для совместной работы ИТ-отдела и бизнес-подразделений.

  • Поиск возможностей по улучшению бизнес-процессов путем определения потребностей и способов использования данных.

  • Экономия времени и бюджета на ИТ и процессы благодаря грамотному планированию.

  • Уменьшение количества ошибок (и связанного с ними избыточного ввода данных), улучшение целостности данных.

  • Быстрое и эффективное получение данных и аналитика за счет планирования емкости и роста.

  • Установление и отслеживание целевых ключевых показателей эффективности в соответствии с вашими бизнес-целями.

Дело не только в результатах моделирования данных, но и в том, как вы их получаете.

Примеры концепций 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 данных 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 («сущность») 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 инженерами, 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 данных, создаваемая администраторами и разработчиками баз данных. Она 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 концепции моделирования данных влияют на аналитику

Моделирование, аналитика, обработка и анализ данных тесно связаны, поскольку вам нужна качественная модель данных, чтобы получать наиболее значимые аналитические сведения для бизнес-аналитика и принимать взвешенные решения. Процесс создания моделей данных заставляет бизнес-подразделения объективно взглянуть на их вклад в общие цели организации. 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 в модели 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 данных, 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 из списка рекомендаций по моделированию, когда будете оценивать средства аналитики данных на предмет моделирования и аналитики данных.

Удобно ли это средство моделирования данных?

Техническая команда, реализующая модель данных, может справиться с любыми средствами. Однако бизнес-стратеги, постоянные пользователи аналитики и компания в целом не извлекут максимум пользы из сложного средства моделирования данных. Выбирайте интуитивно понятный и простой в использовании инструмент, который поможет вашей команде в сторителлинге и создании панелей мониторинга.

Эффективно ли это средство моделирования данных?

Другая важная характеристика — 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 это 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 моделирования данных, которое упрощает обслуживание и обновление, чтобы компания могла работать гибко, сохраняя при этом доступ к актуальным данным.

Гарантирует ли это средство моделирования безопасность ваших данных?

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.

Начните работу с моделированием данных

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

Узнайте больше о Power BI

Часто задаваемые вопросы

Какая наиболее важная цель моделирования данных?

Наиболее важным аспектом моделирования данных считается создание основы для базы данных, которая может быстро загружать, извлекать и анализировать большие объемы данных. Эффективная концепция моделирования требует сопоставления бизнес-данных, установления взаимосвязей между ними и анализа способов их использования.

Как часто следует повторно обучать модель данных?

Частота повторного обучения зависит от самой модели и ее предназначения. Это значит, что повторное обучение может требоваться каждый день, неделю или через большие периоды, например каждый месяц или год. Все зависит от того, как часто меняются используемые для обучения наборы данных, снизилась ли производительность модели, а также от других причин, связанных с обработкой и анализом данных.

Что подразумевает под собой проверка модели данных?

Проверить модель данных — значит подтвердить, что модель правильно структурирована и может выполнять свое предназначение. Эффективное средство моделирования облегчает проверку за счет автоматических сообщений, которые побуждают пользователей исправлять ошибки, сортировать запросы и оптимизировать варианты хранения для уменьшения объема данных.

Каковы три ключевые концепции моделирования данных?

Существует три концепции моделирования данных: концептуальная, логистическая и физическая. Концепции моделирования, которые варьируются от абстрактных до дискретных, определяют структуру организации данных в компаниях.