Veri modelleme nedir?

Veri modelleme, işletmenizin topladığı ve ürettiği tüm farklı veri türlerini ve bu veri bitleri arasındaki ilişkileri analiz etme ve tanımlama işlemidir. Veri modelleme kavramları; metin, sembol e şemalar kullanarak veriler şirketinizde yakalandığında, depolandığında ve kullanıldığında verilerin görsel bir temsilini oluşturur. Şirketiniz verilerin nasıl ve ne zaman kullanılacağını belirlediğinde veri modelleme işlemi, veri gereksinimlerinizi anlamada ve netleştirmede bir alıştırma haline gelir.

Veri modellemenin avantajları

Verilerinizi modelleyerek, sahip olduğunuz verileri, bunları kullanma biçiminizi ve kullanım, koruma ve idare ile ilgili veri yönetimi gereksinimlerinizi belgeleyebilirsiniz. Veri modellemenin avantajları şu şekildedir:

BT ekibiniz ile kurumsal ekipleriniz arasındaki işbirliği için bir yapı oluşturma.
Veri ihtiyaçlarını ve kullanımlarını tanımlayarak iş süreçlerini geliştirme fırsatlarını ortaya koyma.
Uygun planlama yoluyla BT ve süreç yatırımlarında zaman ve para tasarrufu sağlama.
Veri bütünlüğünü iyileştirirken hataları (ve hataya açık gereksiz veri girişini) azaltma.
Kapasite ve büyüme için planlama yaparak veri alma işleminin ve analizlerin hızını ve performansını artırma.
İş hedeflerinize göre özelleştirilmiş hedef ana performans göstergelerini ayarlama ve izleme.

Yalnızca veri modellemesinin sonuçlarıyla ilgili değil, bu sonuçları nasıl elde ettiğinizle ilgilidir.

Veri modelleme kavramı örnekleri

Artık veri modellemenin ne olduğunu ve neden önemli olduğunu bildiğinize göre şimdi de örnek olarak üç farklı veri modelleme kavramına bakalım.

Kavramsal veri modelleme

kavramsal veri modeli, işletmenizin ve verilerinizin genel yapısını tanımlar. İş kavramlarını düzenlemek için kullanılan kavramsal veri modeliniz, iş paydaşlarınız ve veri mühendisleriniz veya mimarlarınız tarafından tanımlanır. Örneğin müşteri, çalışan ve ürün verileriniz olabilir ve varlıklar olarak bilinen bu veri demetlerinin her birinin diğer varlıklarla ilişkileri vardır. Bu varlıklar ve varlık ilişkileri, kavramsal veri modelinizde tanımlanır.

Mantıksal veri modelleme

Mantıksal bir veri modeli, her varlık içinde belirli veri özniteliklerine ve bu öznitelikler arasındaki ilişkilere sahip kavramsal model üzerinde oluşturulur. Örneğin Müşteri A, Satış Temsilcisi C'den Ürün B'yi satın alır. Bu, veri mimarları ve iş analistleri tarafından tanımlandığı üzere kurallara ve veri yapılarına dair teknik modelinizdir; verilerinizin ve kurumsal ihtiyaçlarınızın gerektirdiği fiziksel model hakkında karar vermenize yardımcı olur.

Fiziksel veri modelleme

Fiziksel veri modeli, mantıksal veri modeline dair özel uygulamanızdır ve veritabanı yöneticileri ile geliştiriciler tarafından oluşturulur. Verileri kurumsal sistemleriniz boyunca kullanıcılara gerektiği şekilde sunmak üzere veri bağlayıcıları ile birlikte belirli bir veritabanı aracı ve veri depolama teknolojisi için geliştirilir. Diğer modeller de aynı şekilde veri varlığınızın gerçek uygulaması yönünde ilerleme göstermiştir.

Veri modelleme, analizleri nasıl etkiler?

Veri modelleme, veri bilimi ve veri analizi, karar verme sürecine bilgi sağlayan iş zekası için en etkili analizleri elde etmek üzere bir kalite veri modeline ihtiyacınız olduğundan paralel şekilde ilerler. Veri modeli oluşturma işlemi, her departmanın bütünsel iş hedeflerine nasıl katkıda bulunduklarına bakmasını sağlayan zorlayıcı bir işlevdir. Ayrıca sağlam bir veri modeli, veri varlığınızın ne kadar büyük veya karmaşık olduğuna bakılmaksızın, optimize edilmiş analiz performansı anlamına gelir.

Tüm verileriniz açıkça tanımlandıktan sonra, ihtiyacınız olan verileri tam olarak analiz etmek çok daha kolay olur. Veri öznitelikleri arasındaki ilişkileri zaten ayarlamış olduğunuzdan süreçleri, fiyatları veya personeli değiştirirken analiz yapmak ve etkileri görmek kolaydır.

Veri modelleme aracı seçme

Neyse ki kaliteli bir iş zekası aracı, fiziksel modelinizi oluşturmak için seçtiğiniz belirli yazılım ürünleri ve hizmetlerinden farklı olarak, ihtiyacınız olan tüm veri modelleme araçlarını içermektedir. Böylece kurumsal ihtiyaçlarınıza ve mevcut altyapıya en uygun aracı seçebilirsiniz. Veri modelleme ve analiz potansiyeli için veri analizi aracı değerlendirirken kendinize şu soruları sorun.

Bu veri modelleme aracı sezgisel mi?

Veri modelini uygulayan teknik personel, kendilerine sağladığınız araçları işleyebilir ancak kurumsal strateji uzmanlarınız ve günlük analiz kullanıcılarınız (ve bir bütün olarak işletmeniz), kullanımı kolay değilse araçtan optimum değeri elde edemeyecektir. veri hikayesi anlatımı ve veri panoları ile ekibinize yardımcı olan sezgisel ve basit bir kullanıcı deneyimine sahip bir veri modelleme aracı istersiniz.

Bu veri modelleme aracı nasıl performans gösteriyor?

Diğer önemli bir özellik ise performanstır (hız ve verimlilik); bu, kullanıcılar analizleri çalıştırırken işinizin sorunsuzca sürdürülmesi anlamına gelir. En iyi planlanmış veri modeli; kurumsal büyümeyi ve veri birimlerinin artışını, veri alma işlemlerini ve analizi içerebilen gerçek dünya koşullarının stresi altında performans veremiyorsa gerçekten en iyi model değildir.

Bu veri modelleme aracı için bakım gerekiyor mu?

İş modelinizdeki her değişiklik veri modelinizde bazı değişiklikler gerektiriyorsa işletmeniz, modelden veya ilişkili analizden en iyi şekilde yararlanamaz. Bakım ve güncelleştirmeleri kolaylaştıran bir araç arayın, böylece işletmeniz en güncel verilere erişmeye devam ederken gerektiğinde harekete geçebilir.

Verileriniz bu veri modelleme aracıyla güvende olacak mı?

Kamu düzenlemeleri, müşteri verilerinizi korumanızı gerektirir ancak işletmenizin sürekliliği için tüm verilerinizin değerli varlık olarak korunması gerekir. Seçtiğiniz veri modelleme araçlarının, ihtiyacı olan kişilere erişim verme ve olmayanları engelleme denetimleri dahil olmak üzere, güçlü ve yerleşik güvenlik önlemlerine sahip olduğundan emin olmak istersiniz.

Veri modellemeyi kullanmaya başlayın

Seçtiğiniz veri modelleme aracı ne olursa olsun, yüksek performanslı, sezgisel ve bakımının kolay olduğundan emin olun; böylece işletmeniz bu çok önemli iş alıştırmasının tüm avantajlarından yararlanabilir. Artık veri modellemenin önemini ve neler yapabileceğini anladığınıza göre bir sonraki adıma hazırsınız demektir. Sektör lideri iş zekası ve veri modelleme çözümü olan Microsoft Power BI'nın veri kullanımınızı optimize etmede nasıl yardımcı olabileceğini öğrenin.

Power BI hakkında daha fazla bilgi edinin

Sık sorulan sorular

Veri modellemede en önemli husus nedir?

Veri modellemede dikkate alınması gereken en önemli konu, büyük veri hacimlerini hızla yükleyebilen, alabilen ve analiz edebilen bir veritabanı için temel oluşturmaktır. Etkili bir veri modelleme kavramı için iş verilerini, veriler arasındaki ilişkileri ve verilerin kullanılma biçimini eşlemek gerekir.

Veri modeli hangi sıklıkta yeniden eğitilmelidir?

Veri modelinin yeniden eğitilmesi gereken sıklık, modele ve çözeceği soruna göre değişir. Eğitim veri kümelerinin hangi sıklıkta değiştiğine, model performansının düşüp düşmediğine ve diğer veri bilimi hususlara bağlı olarak bir modelin günlük, haftalık veya aylık ya da yıllık gibi daha fazla süreyle düzenli şekilde yeniden eğitilmesi gerekebilir.

Veri modelini doğrulamak ne anlama gelir?

Veri modeli doğrulama işlemi, modelin uygun şekilde yapılandırıldığını ve hedeflenen amacı gerçekleştirebildiğini doğrular. Etkili bir veri modelleme aracı, kullanıcıları hataları düzeltmeye, sorguları sıralamaya ve veri azaltma için depolama seçeneklerini en iyi duruma getirmeye yönlendiren otomatik iletilerle doğrulama sürecini kolaylaştırır.

Veri modellemenin üç temel kavramı nelerdir?

Üç adet veri modelleme kavramı bulunur: Kavramsal veri modelleme, mantıksal veri modelleme ve fiziksel veri modelleme. Soyuttan ayrığa kadar değişiklik gösteren veri modelleme kavramları, bir kuruluşta verilerin nasıl organize edildiği ve yönetildiğine ilişkin ayrıntılı bir plan oluşturur.