En person som använder en bärbar dator på ett bord

Tio fördelar med verktyg för datamodellering

Hur du får bättre Business Intelligence med programvara för datamodellering.


Varför är datamodellering viktigt?

När ungefär 2,5 triljoner byte information flödar genom olika organisationer varje dag är det ingen liten uppgift att hantera dem. De insikter du kan få från dina data kan ha avgörande betydelse för hela verksamheten, från en bättre kundtjänst till en mer motståndskraftig försörjningskedja. Men för att på lång sikt få fram de bästa analyserna behöver du en plan som står sig över tiden.

Programvaruverktyg för Datamodellering är appar som hjälper dig att skapa databasstrukturer med hjälp av en enkel och visuellt tilltalande datamodell – en modell som visar hur din verksamhet bör strukturera och hantera data för att uppnå affärsmålen. Datamodellering jämförs ofta med att skapa en ritning innan man bygger ett hus. Om det inte finns en plan som tar hänsyn till hemmets infrastruktur, och hur de som bor där behöver använda rummen, blir resultatet inte bra.

Med datamodellering får intressenter från hela organisationen en bra överblick över de typer av data som du samlar in, hur de ska hanteras och vad du vill uppnå med dem. Datamodelleringsbegrepp återges som lättlästa visuella representationer, till exempel enkla diagram, datatyper med etiketter och relationerna mellan dem. Detta görs på ett enkelt och verklighetsnära språk, som kunder, leverantörer och produkter. Utvecklare och icke-teknisk personal kan samarbeta under modelleringsprocessen på naturligt språk. Genom modellering kan alla få en gemensam förståelse för företagets behov och hur slutanvändarna kommer att använda informationen för att fatta dataunderbyggda beslut när de behöver det. Detta är ett viktigt första steg mot bättre Business Intelligence.


Fördelarna för dig med hanteringsverktyg för datamodellering

Det kan vara frestande att dyka rätt ned i ett datahanteringsprojekt utan att först vidta det proaktiva steget att skapa en modell. Men om du lägger tid på att först skapa en strategi för dina data kommer du slippa mycket huvudvärk längre fram. Här är tio anledningar till att du tjänar på att använda ett verktyg för logisk datamodellering för att lägga grunden för hur företaget ska använda sina data.

1. Få alla på samma spår

Med verktyg för datamodellering kan utvecklare beskriva organisationens stora mängder information på ett sätt som är lätt att förstå, som både den tekniska och den icke-tekniska personalen kan ha givande diskussioner om.

Utvecklare har inte alltid den fulla förståelsen för vilka typer av beslut som intressenter på olika avdelningar måste fatta, eller vilka typer av rapporter som slutanvändarna kommer att generera med verktyg för företagsanalys. De som har den bästa kunskapen om affärsprocesser kanske heller inte har en fullständig förståelse för datahantering. Datamodellering är en samarbetsprocess mellan personer från olika områden, som utgår från verksamhetens kärna, så att den modell ni skapar tillsammans blir en skräddarsydd lösning – inte en fast struktur som bygger på felaktiga förutsättningar.

2. Förtydliga projektets omfattning

Det finns mängder av data, men med ett verktyg för logisk datamodellering blir relationerna mellan respektive dataobjekt tydliga och lätta att förstå. När en datamodell har skapats fastställer den de konceptuella, logiska och fysiska begrepp som ligger till grund för databasdesignen, på ett sätt som inte är öppet för tolkning. Genom modellering kan utvecklare, affärsanalytiker och dataarkitekter arbeta effektivare, eftersom det blir tydligare för dem vad de behöver leverera.

3. Förbättra datakvaliteten

Genom datamodelleringsprocessen upprättas regler för hur datakvaliteten ska övervakas, och i den identifieras eventuella överlappningar och luckor. Dina dataobjekt representeras nu så exakt som möjligt med färre fel – vilket innebär att de som använder dina affärsanalysverktyg kan fatta dataunderbyggda beslut med större självförtroende. Enkelt uttryckt skapar korrekta data korrekta rapporter – felaktiga data kan leda till dåligt underbyggda beslut.

4. Spara tid och pengar

Planeringsstadiet där datamodellen tas fram utgör bara en liten del av din totala projektbudget, men i detta stadium kan du upptäcka betydande problem som skulle bli mycket dyrare att lösa i genomförandestadiet. Att planera i förväg är alltid billigare – och mindre frustrerande – än att rätta felen i efterhand. Se datamodellering som en dos förebyggande medicin som hjälper dig att undvika kostsamma problem längre fram.

Genom att använda verktyg för datamodellering för att ta fram en datastrategi, blir det också möjligt för din organisation att snabbare upptäcka misstag – och snabbare komma ut på marknaden. Oavsett hur komplexa dina datatillgångar är, eller hur mycket de växer, bör du ofta gå tillbaka till datamodellen och gå igenom de grundläggande regler du satt upp för att styra den.

Förhastad kodning gör att programutvecklingen ofta misslyckas. Med en bra datamodell kan du dock förhindra onödiga förseningar och hinder för produktiviteten.

5. Förbättra databasprestandan

Välorganiserade databaser som bygger på en starkt grund går snabbare, är enklare att justera och kräver mindre bakåtkompilering – det vill säga återuppfinna hjulet – i långa loppet. Om du har en ritning över hur informationen används i verksamheten, blir det också enklare att upptäcka ineffektivitet. En ritning gör det också enklare att identifiera nya optimeringsmöjligheter allteftersom verksamheten behöver förändras.

6. Skapa bättre dokumentation

För eller senare kommer en eller annan medarbetare att lämna företaget. Om du planerar informationslandskapet med hjälp av hanteringsverktyg för datamodellering, kan du ta fram konsekvent dokumentation som nyanställda har lätt att förstå. Med en konsekvent dokumentation kan man också förenkla löpande databasunderhåll och upprätthålla hela organisationens operativa effektivitet.

7. Förbättra apparnas kvalitet

Genom datamodellering får din organisationen en tydlig vision om hur data kan uppfylla verksamhetens behov. Utvecklare och beslutsfattare inom verksamheten använder modeller för att på ett tidigt stadium hantera missförstånd, så att eventuella problem som uppstår senare bara blir ett litet gupp på vägen som är lätta att rätta till – i stället för att bli stora fallgropar.

8. Förbättra regelefterlevnaden

De datahanteringsregler du skapar under modelleringsfasen gör det lättare att efterleva myndigheternas bestämmelser och branschstandarder. Det är inte ovanligt att ett företag är underkastat dataregleringsstandarder från flera olika organ, och dessa krav blir alltfler och alltmer komplexa. Med ett verktyg för logisk datamodellering blir det enklare för organisationen att höja ribban för sin datastyrning, och samtidigt göra data enkla att använda.

9. Skapa förutsättningar för datautvinning

Med verktyg för datamodellering blir det enklare att automatisera och anpassa analyserna, så att du kan göra mer med data allteftersom verksamheten förändras. Datautvinning omfattar att samla in och bearbeta information i särskilt avsedda informationslager, där det går att upptäcka dolda relationer som annars inte skulle framgå. Med datautvinning kan organisationer ligga steget före trender och identifiera helt nya möjligheter för tillväxt.

10. Förbered verksamheten på vad som komma skall

Den enda man med säkerhet vet om teknik är att den kommer fortsätta utvecklas i stora språng. Om du strukturerar och hanterar data enligt en tydlig uppsättning regler, blir nästa stora förändring av IT-infrastrukturen mycket mindre krävande. Oavsett om nästa steg handlar om en finjustering, ett litet förebyggande underhåll eller en större uppgradering, blir detta enklare att hantera med en vettig datamodell – och till mindre kostnad och med kortare driftavbrott.

Börja använda programvaruverktyg för datamodellering

Om det är dags för din verksamhet att skaffa en mer strukturerad bild av datalandskapet, bör du undersöka och utvärdera vilka hanteringsverktyg för datamodellering som finns, till exempel Microsoft Power BI. Microsoft Power BI förenklar datamodelleringen tack vare av lättlästa visuella representationer av data, så att de formas och omvandlas till en datamodell. Därifrån kan du använda din modell i Power BI för att sortera, ordna och presentera data, skapa visuella representationer och interaktiva rapporter som dina slutanvändare kan använda dagligen för att fatta databaserade beslut.


Vanliga frågor och svar

Varför är datamodellering viktigt?

Datamodellering innebär att skapa en ritning över hur data struktureras och hanteras i organisationen. Med datamodeller kan utvecklare och icke-tekniska användare på ett tydligare och mer meningsfullt sätt diskutera verksamhetens behov och hur datainsikter kan ligga till grund för bättre beslut.

Vilka är fördelarna med verktyg för datamodellering?

Verktygen för datamodellering använder naturligt språk och lättlästa visuella objekt som korrekt representerar dina dataobjekt och relationerna mellan dem. Dessa verktyg gör förenklar samarbetet och förbättrar datakvalitet och dokumentation, så att organisationen kan spara tid och pengar.