Mi az az adatmodellezés?

Az adatmodellezés az a folyamat, amely az üzlet által gyűjtött és létrehozott összes különböző adattípust, valamint az adatbitek közötti kapcsolatokat elemzi és definiálja. Szöveg, szimbólumok és diagramok használatával az adatmodellezés fogalmai vizuálisan ábrázolják az adatokat a vállalatnál rögzített, tárolt és használt adatok alapján. Ahogy a vállalat meghatározza az adatok felhasználási módját és idejét, az adatmodellezési folyamat gyakorlattá válik az adatkövetelmények megértésében és tisztázásában.

Egy férfi egy a RENDIMENTO szöveget megjelenítő képernyőre mutat.

Struktúra létrehozása az IT- és az üzleti csoportjai közötti együttműködéshez.
Lehetőségteremtés az üzleti folyamatok javítására az adatszükségletek és az adat felhasználásának meghatározásával.
Idő és pénz megtakarítása az IT- és a folyamatberuházások terén, megfelelő előzetes tervezés által.
Hibák csökkentése (és a hibára hajlamosító felesleges adatbevitelt) és az adatok integritásának javítása.
Az adatkeresés és az analitikák sebességének és teljesítményének növelése a kapacitás és a növekedés megtervezésével.
Az üzleti célkitűzéseire szabott megcélzott, fő teljesítménymutatók meghatározása és nyomon követése.

nem csak az adatmodellezés eredményeiről van szó, hanem arról, hogyan kapja meg ezeket az eredményeket.

Példák adatmodellezési koncepcióra

Most, hogy már tudja, mi az adatmodellezés, és miért fontos, nézzük meg a három különböző típusú adatmodellezés koncepciót példaként.

Konceptuális adatmodellezés

Az elméleti adatmodell meghatározza az üzlet és az adatok általános struktúráját. Az üzleti fogalmak rendszerezéséhez használt elméleti adatmodellt az üzletben érdekelt felek, az adatmérnökök vagy a tervezők határozzák meg. Előfordulhat például, hogy Ön ügyfél-, alkalmazott- és termékadatokkal rendelkezik, és minden adatgyűjtő, más néven entitás kapcsolatban van más entitásokkal. Az entitások és az entitáskapcsolatok is a elméleti adatmodellben vannak definiálva.

Logikai adatmodellezés

Egy logikus adatmodell az elméleti modellre épül, az egyes entitásokon belüli adatok meghatározott attribútumaival és az attribútumok közötti kapcsolatokkal. Például A Ügyfél a B terméket vásárolja meg a C értékesítési munkatárstól. Ez az adattervezők és üzleti elemzők által meghatározott szabályok és adatszerkezetek technikai modellje, ami segít döntéseket hozni arról, milyen az adatok és az üzleti igények által megkövetelt tényleges modell.

Fizikai adatmodellezés

A fizikai adatmodell az adatbázis-rendszergazdák és -fejlesztők által létrehozott logikai adatmodell adott implementációja. Egy adott adatbázis-eszközhöz és adattárolási technológiához fejlesztették, és adatösszekötőket tartalmaz, hogy az üzleti rendszerekben lévő adatokat szükség szerint szolgáltassa a felhasználók számára. Ez az a „dolog”, amely felé a többi modell tartott: az adat tulajdon tényleges implementációja.

Az adatmodellezési koncepciók hatása az analitikára

Az adatmodellezés, az adattudomány és az adatelemzés kéz a kézben jár – minőségi adatmodellre van szüksége ahhoz, hogy a leghatékonyabb adatelemzést érhesse el a hatékony üzleti intelligenciához, amely a jövőbeni döntéshozatalt is támogatja információval. Egy adatmodell létrehozásának folyamata magában foglalja az egyes üzleti egységek kényszerítését arra, hogy megfigyeljék, hogyan járulnak hozzá a szervezeti célokhoz. Egy szilárd adatmodell emellett optimalizált elemzési teljesítményt is jelent, függetlenül attól, hogy az adattulajdon milyen nagy és összetett – vagy milyen naggyá és összetetté válik.

Ha az összes adatot egyértelműen meghatározta, sokkal könnyebben tudja elemezni pontosan azokat az adatokat, melyekre szüksége van. Mivel már beállította az adatattribútumok közötti kapcsolatokat, egyszerűen elemezheti és láthatja a hatásokat, miközben módosítja a folyamatokat, az árakat vagy a személyi állományt.

Az adatmodellezés első lépései

Bármelyik adatmodellezési eszközt is választja, győződjön meg arról, hogy nagy teljesítményű, intuitív és könnyen karbantartható, hogy a vállalkozása teljes mértékben kihasználhassa ennek a létfontosságú üzleti gyakorlatnak a előnyeit. Most, hogy megismerte az adatmodellezés fontosságát és azt, hogy mire használhatja azokat, készen áll a következő lépésre. Megtudhatja, hogyan segíthet a Microsoft Power BI – egy vezető üzletiintelligencia- és adatmodellező megoldás – az adatok felhasználásának optimalizálásában.

További információ a Power BI-ról

Az adatmodellező eszköz kiválasztása

A jó hír, hogy egy minőségi üzletiintelligencia-eszköz, tartalmazza az összes szükségesadatmodellezési eszközt, a fizikai modell létrehozásához kiválasztott konkrét szoftvertermékeken és szolgáltatásokon kívül. Így szabadon kiválaszthatja az üzleti igényeinek és a meglévő infrastruktúrának legjobban megfelelőt. Tegye fel magának ezeket az adatmodellezéssel összefüggő, ajánlott eljárásokkal kapcsolatos kérdéseket egy adatelemzési eszköz kiértékelésekor, az adatmodellezés és az elemzési lehetőségek szempontjából.

Intuitív-e az adatmodellező eszköz?

Előfordulhat, hogy az adatmodellt implementáló technikai csapat bármilyen eszközt képes kezelni. Azonban az üzleti stratégiai szakértők és a mindennapos elemzési felhasználók – alapvetően az Ön egész vállalkozása – nem tudja kihasználni az adatmodellezési eszköz optimális értéket, ha azt nem könnyű használni. Szüksége lesz egy intuitív, egyszerű felhasználói felülettel rendelkező adatmodellező eszközre, amely adattörténet-meséléssel és adat-irányítópultokkal segíti csapatát.

Hogyan teljesít az adatmodellező eszköz?

Egy másik fontos attribútum a teljesítmény – azaz a sebesség és a hatékonyság, amely lehetővé teszi, hogy a felhasználói elemzések futtatásakor zökkenőmentesen működjön az üzlet. A legjobban tervezett adatmodell nem feltétlenül a legjobb, ha a valós körülmények között előforduló stresszben nem tud teljesíteni – ami remélhetőleg az üzleti növekedéssel és az adatmennyiség növelésével, lekérésével és elemzésével jár együtt.

Szükség van-e az adatmodellező eszköz karbantartására?

Ha az üzleti modell minden módosítása nehézkes változtatásokat igényel az adatmodellen, a vállalkozás nem a legjobb eredményeket nyeri ki a modellből vagy a hozzá tartozó elemzésből. Olyan adatmodellező eszközt keressen, amely megkönnyíti a karbantartást és a frissítéseket, így vállalkozása szükség szerint változtathat, miközben továbbra is hozzáférhet a legfrissebb adatokhoz.

Biztonságban lesznek adatai ezzel az adatmodellező eszközzel?

A kormányzati szabályozások megkövetelik az ügyféladatok védelmét, de a vállalkozása működőképessége megköveteli, hogy az összes adatát értékes eszközként védje. Győződjön meg arról, hogy a kiválasztott adatmodellezési eszközök beépítetten erős biztonsági intézkedésekkel rendelkeznek, beleértve a hozzáférést biztosító vezérlőket, amelyek hozzáférést adnak azoknak, akiknek szüksége van rájuk, és letiltják azokat, akiknek nincs.

Gyakori kérdések

Mit kell elsősorban szem előtt tartani az adatmodellezés során?

Az adatmodellezés legfontosabb szempontja egy olyan adatbázis alapjainak létrehozása, amely gyorsan be tud tölteni, visszakapcsolni és elemezni nagy adatmennyiségeket. Egy hatékony adatmodellezési koncepcióhoz szükség van az üzleti adatok leképezésére, az adatok közötti kapcsolatok összekapcsolására, valamint az adatok felhasználásának megértésére.

Milyen gyakran kell újból betanítani egy adatmodellt?

Az adatmodell újbóli betanításának gyakorisága a modelltől és az általa megoldott problémától függően változik – ez azt jelentheti, hogy naponta, hetente vagy időszakonként, például havonta vagy évente újból be kell tanítani, attól függően, hogy milyen gyakran változnak a betanítási adatkészletek, csökkent-e a modell teljesítménye, illetve és egyéb szempontok is felmerülhetnek.

Mit jelent az adatmodell ellenőrzése?

Az adatmodell ellenőrzése annak megerősítését jelenti, hogy az adatmodell megfelelően van strukturálva, és képes végrehajtani a rendeltetésszerű célját. A hatékony adatmodellező eszköz automatizált üzenetekkel segíti elő az ellenőrzési folyamatot, amelyek a felhasználókat a hibák kijavítására, a lekérdezések rendezésére és a tárolási beállítások optimalizálására kérik az adatcsökkentés érdekében.

Mi az adatmodellezés három fő fogalma?

Három adatmodellezési fogalom létezik: elméleti adatmodellezés, logisztikai adatmodellezés és fizikai adatmodellezés. Az absztrakttól a diszkrétig terjedő adatmodellezési fogalmak egy tervet hoznak létre az adatok szervezetben való rendszerezésének és kezelésének módjáról.

Kapcsolatfelvétel az értékesítési csapattal

Kérje, hogy vegyük fel Önnel a kapcsolatot

Kérjen meg egy Power BI értékesítési szakértőt, hogy vegye fel Önnel a kapcsolatot.

Kérés küldése