数据建模工具的 10 大好处

数据建模管理工具可以为您带来哪些好处

不首先执行创建模型这一主动性步骤，而是径直启动数据管理项目，似乎更符合常人的心理。但是，提前花时间创建数据策略，将能够为后续过程避免很多让人头疼的问题。为什么值得使用逻辑数据建模工具来建立牢固根基，以使您的业务更好地使用数据，下面说明了十点原因。

1. 使所有人保持步调一致

通过数据建模工具，开发人员可以用易于理解的词汇来描述您组织的广泛信息环境，技术人员和非技术人员都可以对此进行有价值的讨论。

开发人员并非总是一开始就完全了解各个部门中的相关决策者的类型，或者最终用户将使用商业分析工具生成的报表类型。同样，十分了解业务流程的人员可能并不完全了解数据管理。数据建模是所有不同领域的人员之间的协作过程，始终以满足核心业务需求为主要目标，因此您创建的模型为定制解决方案，而非基于错误假设构建的、千篇一律的结构。

2. 阐明您的项目范围

数据的量巨大并且难以控制，但是利用逻辑数据建模工具可以使每个数据对象之间的关系变得具体并且易于理解。数据模型在创建后，将建立整体性、逻辑性和物理性概念，这为以非可公开解读的方式设计数据库奠定基础。因为建模将使开发人员、业务分析师和数据架构师能够充分掌握需要交付哪些内容，这样将加快这些人员的工作速度。

3. 改进数据质量

数据建模流程将建立相关规则，用于监视数据质量以及确定任何冗余或遗漏。您的数据对象现在将尽可能准确且错误更少地进行表示，这确保使用商业分析工具的人员将能够自信地做出数据驱动型决策。简而言之，准确的数据将生成准确的报告；数据不准确可能会导致做出不够明智的决策。

4. 节省时间和金钱

生成数据模型的计划阶段代表您的总体项目预算的一小部分，但它可以揭示重大的问题，如果在执行阶段解决这些问题，所需付出的代价将要大得多。相对于反向工程，正向工程需要的成本始终要小得多，给人的挫败感也更少。将数据建模视为一剂预防药物，可帮助您避免以后在工作现场进行成本高昂的问题筛查。

使用数据建模工具打造数据策略，可以帮助您的企业通过提前发现错误来实现更快产品上市。无论您的数据资产多么复杂或其增长程度如何，都可以经常返回到您的数据模型，并重新访问您设置用于治理数据的基本规则。

不成熟的编码会导致许多软件开发工作失败。但是，适当的数据建模可以防止不必要的延迟以及对提升工作效率的阻碍。

5. 提高数据库性能

基于强大的基础构建的、精心整理的数据库，更易于调整，并且需要更少的反向工程工作，即 从长期来看，将避免重蹈覆辙。通过为在业务中使用信息的方式制定蓝图，因此更容易诊断低效问题。同样，当您的业务需要做出改变时，利用蓝图可以更容易找到需要优化的地方。

6. 创建更出色的文档

您的业务不可避免地会出现员工流动。如果您使用数据建模管理工具制定信息环境规划，则能创建一致的文档，新入职人员也可以轻松理解。一致的文档将简化持续的数据库维护任务，可保持整个组织的运营效率。

7. 改进应用程序质量

通过数据建模过程，您的组织能够清晰地了解数据如何满足您的业务需求。开发人员和业务决策者使用模型来消除错误认识，尽量保证以后只出现易于解决的小问题，而不出现大难题。

8. 改进监管合规性

您在建模阶段中建立的数据管理规则利于遵守政府法规和行业标准。企业需要遵守多个实体的数据监管标准并非少见，而且这些要求的复杂性在全球呈上升趋势。逻辑数据建模工具可以帮助您的组织提高数据治理的标准，同时仍然保持数据的易用性。

9. 奠定数据挖掘基础

数据建模工具有助于自动执行和扩展分析，这样当您的业务发生变化时，您可以使用数据完成更多工作。数据挖掘涉及捕获和处理专用数据仓库中的信息，以揭示人类可能无法发现的隐藏关系。数据挖掘可以帮助组织提前获悉趋势并发现全新的业务发展商机。

10. 为业务的后续行动做好准备

关于技术，唯一可以确定的就是，技术会不断大踏步向前发展。如果您根据一组明确的规则整理和管理数据，那么在经历下一个重大的 IT 基础结构变革时就不会太困难。无论下一步是进行一些微调、少量主动维护还是重大升级，良好的数据模型都将帮助您用更低的成本和更少的停机时间来完成该工作。