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什麼是資料模型化?

資料模型化程序分析和定義了企業所收集和產生的所有不同資料,以及這些資料之間的關係。資料模型化程序建立了資料在企業中使用方式的視覺表示法,並且該程序本身就是理解和闡明資料需求的演練。

為什麼資料模型化很重要

透過資料模型化,您將記錄擁有哪些資料、資料使用方式,以及在使用、保護和治理方面的要求。資料模型化可讓組織達成以下目標:

  • 建立 IT 團隊和業務團隊之間的協作結構。

  • 透過定義資料需求和用途,顯現出改進商務程序的機會。

  • 透過提前適當的規劃,節省 IT 和程序投資的時間和金錢。

  • 減少錯誤 (和容易出錯的冗餘資料輸入),同時提高資料完整性。

  • 透過規劃產能和成長,提高資料擷取和分析的速度和效能。

所以,重要的不只是透過資料模型化所得的內容,取得方式也很重要。資料模型化程序本身提供了顯著好處。

資料模型化範例

您已經了解什麼是資料模型化及其重要性,現在讓我們檢視三種不同類型的資料模型,以做為資料模型化範例。

概念

概念資料模型定義了企業和資料的整體結構。它用於組織企業概念 (由您的企業利害關係人和資料架構師所定義)。例如,您可能擁有客戶、員工和產品資料,而每個資料貯體 (稱為實體) 都與其他實體有關係。實體和實體關係都在概念模型中定義。

邏輯

邏輯資料模型建立在概念模型的基礎上,每個實體內具有特定的資料屬性,在這些屬性之間具有特定關係。例如,客戶 A 向銷售助理 C 購買產品 B。這是規則和資料結構的技術模型 (由資料架構師和商務分析師所定義),它有助於推動有關資料和業務需求所需實體模型的決策。

實體

實體資料模型是邏輯資料模型的特定實作,它是由資料庫管理員和開發人員所建立。它是為特定的資料庫工具、資料儲存技術而開發的,可搭配使用資料連接器,以根據需要在整個商務系統中為使用者提供資料。這項功能是其他模型所致的結果,即資料資產的實際實作。

資料模型化如何影響分析

資料模型化和資料分析齊頭並進,因為您需要優質的資料模型,取得影響深遠的商業智慧分析,以做出明智的決策。 資料模型建立程序是一種強制函數 (Forcing Function),它使每個業務單位了解如何為整體業務目標做出貢獻。此外,可靠的資料模型意味著無論資料資產有多大或多複雜,都有優化的分析效能。

明確定義所有資料後,準確分析所需的資料變得更加容易。因為您已經設定了資料屬性之間的關係,所以在變更程序、價格或人員配置時,可以輕鬆地分析和查看影響。

選擇資料模型化工具

好消息是,優質的商業智慧工具將包含您所需的所有資料模型化工具 (用來建立實體模型的所選特定軟體產品和服務除外)。因此,您可以自由選擇最適合您的業務需求和現有基礎結構的工具。評估資料分析工具的資料模型化和分析潛力時,問自己這些問題。

操作上直覺嗎?

實作模型的技術人員對所提供的各種工具可能都會運用自如,但是如果工具不易使用,您的商務策略師和日常分析使用者 (以及整個企業) 將無法從工具中獲得最佳價值。尋找操作上直覺簡單的使用者體驗。

效能如何?

另一個重要屬性是效能,也就是速度和效率,這轉化為在使用者執行分析時保持業務順利運作的能力。若無法在真實狀況的壓力下執行 (在理想狀況下涉及業務成長和不斷增加的資料量、擷取和分析),最佳規劃的資料模型就不是最好的。

維護又如何呢?

如果每次變更商業模式,資料模型都需要進行繁瑣的變更,那麼企業將無法充分利用資料模型或相關分析。尋找一種可以輕鬆維護和更新的工具,這樣您的企業就可以根據需要進行轉型,同時仍然可以存取最新資料。

我的資料安全嗎?

政府法規要求您保護客戶的資料,但所有資料都應視為寶貴資產加以保護,是企業賴以生存的命脈。您需要確保所選的工具有強大的內建安全措施,包括將存取權限授予需要者和封鎖不需要者的控制項。

如何開始進行

無論您選擇哪種資料模型化工具,都要確保它是高效能、直覺好用且易於維護,以便您的企業從這項重要的商業活動中獲得全部好處。現在您已了解資料模型化的重要性及其作用,這意味著您已準備好進行下一步。了解領先的商業智慧和資料模型化解決方案 Microsoft Power BI 如何幫助您優化資料使用。