Vad är datamodellering?

Datamodellering är processen för analys och definition av alla olika data som ditt företag samlar in och producerar, samt relationerna mellan dessa bitar av data. Datamodelleringen skapar visuella representationer av data att använda i verksamheten. Själva processen är en övning för att förstå och förtydliga dina databehov.

Varför datamodellering är viktigt

Genom att modellera dina data dokumenterar du vilka data du har, hur du använder dem och vilka krav du ställer på användning, skydd och styrning. Genom datamodellering kan organisationen:

  • Skapar en struktur för samarbete mellan IT-teamet och dina affärsteam.

  • Exponerar möjligheter att förbättra affärsprocesser genom att definiera databehov och dataanvändning.

  • Sparar tid och pengar på IT och bearbetar investeringar genom korrekt planering i förväg.

  • Minskar fel (och felbenägen överflödig datainmatning) samtidigt som dataintegriteten förbättras.

  • Ökar hastigheten och prestandan för datahämtning och analys genom att planera för kapacitet och utveckling.

  • Anger och spårar viktiga KPI:er som skräddarsys efter målen med din verksamhet.

Så det är inte bara det du får genom datamodellering, utan också hur du får det. Själva processen ger stora fördelar.

Datamodelleringsexempel

Nu när du nu vad datamodellering är och varför det är viktigt ska vi titta på tre olika typer av datamodeller som exempel.

Konceptuell datamodellering

En konceptuell datamodell definierar den övergripande strukturen för din verksamhet och dina data. Den används för att organisera affärskoncept som de definieras av företagets intressenter och dataarkitekter. Du kan exempelvis ha kund-, medarbetar- och produktdata och var och en av dessa datagrupper, som kallas för entiteter, har relationer till andra entiteter. Både entiteterna och entitetsrelationerna definieras i den konceptuella modellen.

Logisk datamodellering

En logisk datamodell skapas utifrån den konceptuella modellen med specifika dataattribut i varje entitet och specifika relationer mellan dessa attribut. Kund A köper exempelvis produkt B från säljaren C. Detta är den tekniska modellen för de regler och datastrukturer som definieras av dataarkitekter och affärsanalytiker. Modellen kommer att hjälpa dig att fatta beslut om vilken fysisk modell dina data och ditt företag behöver skaffa.

Fysisk datamodellering

En fysisk datamodell är en specifik implementering av den logiska datamodellen och den skapas av databasadministratörer och utvecklare. Den utvecklas för ett specifikt databasverktyg och datalagringsteknik, och med dataanslutningsprogram som levererar data i dina affärssystem till användarna efter behov. Detta är ”grejen” som de andra modellerna har lett till – den faktiska implementeringen av din dataegendom.

Hur datamodellering påverkar analys

Datamodellering och dataanalys går hand i hand eftersom det krävs en kvalitetsdatamodell för att få den mest effektiva analysen för business intelligence som informerar beslutsprocessen. Processen att skapa datamodeller är en tvingande funktion som får alla affärsenheter att granska hur de bidrar till holistiska affärsmålen. Plus att en solid datamodell innebär optimerad analysprestanda, oavsett hur stor och komplex din dataegendom är – eller blir.

Om du definierat alla dina data tydligt blir det enklare att analysera exakt vilka data du behöver. Eftersom du redan har konfigurerat relationerna mellan dataattributen är det enkelt att analysera och se effekterna när du ändrar processer, priser eller personal.

Så här väljer du verktyg för datamodellering

Den goda nyheten är att business intelligence-verktyg i hög kvalitet innehåller alla verktyg för datamodellering som du kan behöva, förutom specifika programprodukter och tjänster du väljer för att skapa din fysiska modell. Du kan välja den som passar bäst för ditt företags behov och för befintlig infrastruktur. Ställ följande frågor till dig själv när du bedömer dataanalysverktyg och dess potential för datamodellering och analys.

Är ditt verktyg för datamodellering intuitivt?

De tekniskt bevandrade som implementerar modellen kanske kan hantera alla verktyg som kommer till dem, men affärsstrateger och användare av dagliga analyser – och företaget som helhet – kommer inte att få ut optimalt värde av verktyg om de inte är lättanvända. Sök efter en användarvänlig, enkel användarupplevelse som hjälper ditt team med databerättande och datainstrumentpaneler.

Är bra är ditt verktyg för datamodellering?

Ett annat viktigt attribut är prestanda – hastighet och effektivitet. Det är enkelt uttryckt möjligheten att köra verksamheten störningsfritt när dina användare kör analyser. Den bäst planerade datamodellen är egentligen inte den bästa om den inte fungerar under verkliga förhållanden – som förhoppningsvis involverar affärsutveckling och ökande datamängder, hämtning och analys.

Måste ditt verktyg för datamodellering underhållas?

Om varje ändring i din affärsmodell kräver omständliga ändringar i din datamodell får inte ditt företag ut det bästa av modellen eller tillhörande analys. Sök efter ett verktyg som är enkelt att underhålla och uppdatera, så att företaget kan anpassa vid behov samtidigt som du har tillgång till senaste data.

Kommer dina data att vara säkra?

Myndighetsregleringar kräver att du skyddar dina kunddata, men för din verksamhet krävs det att alla data skyddas som den värdefulla tillgång de är. Du bör se till att de verktyg du väljer har inbyggd stark säkerhet, med exempelvis kontroller för att bevilja åtkomst till de som behöver det och spärrar de som inte behöver det.

Så här kommer du i gång med datamodellering

Vilket datamodellverktyg du än väljer ska du se till att det ger hög prestanda, är lättanvänt och enkelt att underhålla så verksamheten kan utnyttja alla fördelar med denna viktiga del. Nu när du är medveten om hur viktig datamodellering är och vad det kan göra för dig är du klar att ta nästa steg. Ta reda på hur Microsoft Power BI – en ledande lösning för business intelligence- och datamodellering – kan hjälpa dig att optimera hur du utnyttjar dina data.

Vanliga frågor och svar

Vilka är de viktigaste övervägandena vid datamodellering?

Det viktigaste målet med datamodellering är att lägga en grund för en databas som snabbt kan läsa in, hämta och analysera stora datamängder. För ett effektivt koncept för datamodellering krävs mappning av affärsdata, relationer mellan data och hur data används.

Hur ofta bör en datamodell tränas om?

Hur ofta en datamodell ska tränas om beror på vilken modell som används och vilket problem som ska lösas. En modell kanske måste tränas varje dag, vecka eller regelbundet varje månad eller år, beroende på hur ofta datauppsättningen för träning ändras, om modellens prestanda har sjunkit och andra faktorer.

Vad innebär det att validera en datamodell?

Valideringen av datamodellen bekräftar att modellen är strukturerad på rätt sätt och kan utföra sitt avsedda syfte. Ett effektivt verktyg för datamodellering underlättar valideringen genom automatiserade meddelanden som uppmanar användarna att korrigera fel, optimera frågor och göra andra ändringar.

Vilka är de viktigaste koncepten inom datamodellering?

Databasmodellering kan delas in i tre kategorier: Konceptuell datamodellering, logistisk datamodellering och fysisk datamodellering. Dessa koncept kan vara såväl abstrakta som diskreta och utgör en riktning för hur data ska struktureras och hanteras i en organisation.