Vad är datamodellering?

Datamodellering är processen att analysera och definiera alla olika datatyper som ditt företag samlar in och producerar, samt relationerna mellan dessa data. Genom att använda text, symboler och diagram skapar datamodelleringskoncepten visuella representationer av data när de registreras, lagras och används i företaget. Eftersom företaget avgör hur och när data används blir datamodelleringen en övning i att förstå och förtydliga dina databehov.

Fördelarna med datamodellering

Genom att modellera dina data dokumenterar du vilka typer av data du har, hur du använder dem och vilka datahanteringskrav som gäller för användning, skydd och styrning. Med datamodellering kan du:

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

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

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

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

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

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

Det handlar inte bara om resultatet av datamodelleringen, utan även om hur du kommer fram till resultatet.

Exempel på datamodelleringskoncept

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

Konceptuell datamodellering

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

Logisk datamodellering

En logisk datamodell skapas utifrån den konceptuella datamodellen med specifika dataattribut i varje entitet och relationerna mellan dessa attribut. Kund A köper exempelvis produkt B från säljaren C. Det är den tekniska modellen för de regler och datastrukturer som definieras av dataingenjörer, dataarkitekter och affärsanalytiker. Modellen hjälper dig fatta beslut om vilken fysisk modell som krävs för dina data och ditt företag.

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 en specifik datalagringsteknik, med dataanslutningsprogram som levererar data från dina affärssystem till användarna efter behov. Det här är ”den sak” som de andra modellerna har lett till – den faktiska implementeringen av din dataegendom.

Hur datamodelleringskoncept påverkar analys

Datamodellering, datavetenskap och dataanalys går hand i hand, eftersom det krävs en kvalitetsdatamodell för att få den mest effektiva dataanalysen för business intelligence som informerar ditt framtida beslutsfattande. I processen att skapa en datamodell ingår att varje affärsenhet måste granska hur den bidrar till de övergripande affärsmålen. En solid datamodell innebär också optimerad analysprestanda, oavsett hur stor och komplex din dataegendom är – eller blir.

Om alla dina data är tydligt definierade blir det enklare att analysera exakt vilka data du behöver. Eftersom du redan har konfigurerat relationerna mellan dataattributen i din datamodell 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 av hög kvalitet innehåller alla datamodelleringsverktyg du behöver, 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 dig själv följande frågor om bästa praxis när du bedömer ett dataanalysverktyg utifrån dess potential för datamodellering och analys.

Är det här datamodelleringsverktyget intuitivt?

Det tekniska team som implementerar datamodellen kanske kan hantera alla verktyg som du ger dem. Men affärsstrateger och vanliga analysanvändare, i praktiken hela företaget, får inte ut något optimalt värde av datamodelleringsverktyget om det inte är enkelt att använda. Du behöver ett datamodelleringsverktyg med en intuitiv, enkel användarupplevelse som hjälper ditt team med databerättande och datainstrumentpaneler.

Är bra är verktyget för datamodellering?

Ett annat viktigt attribut är prestanda – det vill säga 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 datamodelleringsverktyget underhållas?

Om varje ändring i din affärsmodell kräver omständliga ändringar i din datamodell får inte ditt företag ut det bästa av modellen eller dess analys. Du behöver ett datamodelleringsverktyg 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 med det här datamodelleringsverktyget?

Myndighetsregleringar kräver att du skyddar dina kunddata, men för din verksamhet krävs det att alla data skyddas som den värdefulla tillgång de är. Se till att de datamodelleringsverktyg 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.

Kom igång med datamodellering

Vilket datamodellverktyg du än väljer ska du se till att det har hög prestanda, är lättanvänt och enkelt att underhålla, så att verksamheten kan utnyttja alla fördelar med datamodellering. 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 använder dina data.

Läs mer om Power BI

Vanliga frågor och svar

Vilka är de viktigaste övervägandena vid datamodellering?

Det viktigaste övervägandet vid datamodellering är att lägga en grund för en databas som snabbt kan läsa in, hämta och analysera stora datamängder. För ett effektivt datamodelleringskoncept krävs mappning av affärsdata, att koppla ihop relationerna mellan dessa data och att förstå 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 datamodellens 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 datamodelleringsverktyg underlättar valideringen genom automatiserade meddelanden som uppmanar användarna att korrigera fel, sortera frågor och optimera lagringsalternativen för datareduktion.

Vilka är de tre viktigaste koncepten inom datamodellering?

Det finns tre koncept för datamodellering: Konceptuell datamodellering, logistisk datamodellering och fysisk datamodellering. Koncepten kan vara såväl abstrakta som diskreta och utgör en riktning för hur data ska struktureras och hanteras i en organisation.