Человек делает презентацию на большом сенсорном экране

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 данных создается визуальное представление их использования, выявляются и уточняются требования к данным.

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.

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 моделей данных.

Концептуальная модель

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.

Логическая модель

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.

Физическая модель

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 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.

Выбор средства 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, когда будете оценивать средства аналитики данных на предмет моделирования и аналитики данных.

Оно интуитивно понятно?

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.

Оно производительно?

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.

Насколько оно просто в обслуживании?

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 мои 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 работе

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.