Trace Id is missing
تخطي إلى المحتوى الرئيسي
Power Platform

ما المقصود بنمذجة البيانات؟

إن تصميم البيانات هو عملية تحليل كل أنواع البيانات المختلفة التي تقوم شركتك بجمعها وإنتاجها وتحديدها، بالإضافة إلى العلاقات بين وحدات البت هذه للبيانات. من خلال استخدام النصوص والرموز والرسوم البيانية، تعمل مفاهيم نمذجة البيانات على إنشاء تمثيلات مرئية للبيانات أثناء التقاطها وتخزينها واستخدامها في شركتك. مع قيام شركتك بتحديد كيفية استخدام البيانات ومتى يتم ذلك، تصبح عملية نمذجة البيانات بمثابة تمرينًا لفهم متطلبات البيانات وتوضيحها.
رجل يشير إلى شاشة تعرض RENDIMENTO.
 

فوائد نمذجة البيانات

يمكنك توثيق أنواع البيانات التي لديك من خلال نمذجة بياناتك وكيفية استخدامها ومتطلبات إدارة البيانات المتعلقة باستخدامها وحمايتها وإدارتها. فوائد نمذجة البيانات تشمل ما يلي:

  • إنشاء هيكل للتعاون بين فريق تكنولوجيا المعلومات وفِرق العمل.
  • الكشف عن فرص لتحسين العمليات التجارية من خلال تحديد احتياجات البيانات واستخداماتها.
  • توفير الوقت والمال على تكنولوجيا المعلومات ومعالجة الاستثمارات من خلال التخطيط المناسب.
  • تقليل الأخطاء (وإدخال البيانات الزائدة المعرضة للخطأ)، مع تحسين تكامل البيانات.
  • زيادة سرعة استرجاع البيانات والتحليلات وأدائها من خلال التخطيط للقدرة والنمو.
  • تعيين مؤشرات الأداء الرئيسية المستهدفة المصممة خصيصًا لأهداف عملك وتتبعها.

لا يتعلق الأمر فقط بنتائج نمذجة البيانات، ولكن بكيفية الحصول على هذه النتائج.

إنشاء نماذج بيانات عالية الجودة باستخدام Power BI

تعرّف على المزيد من بياناتك باستخدام Microsoft Power BI، وهي أداة سهلة الاستخدام لذكاء الأعمال وأداة نمذجة البيانات. مكّن فريقك من إعداد البيانات وتوصيلها وتشكيلها بسرعة من أجل التحليل، مع ضمان تحسين النماذج.

أمثلة على مفهوم نمذجة البيانات

 

الآن بعد أن عرفت ماهية نمذجة البيانات وسبب أهميتها، دعنا نلقي نظرة على ثلاثة مفاهيم مختلفة لنمذجة البيانات كأمثلة.

 

نمذجة البيانات المفاهيمية

 

يحدد نموذج البيانات المفاهيمي البنية الإجمالية لأعمالك وبياناتك. يتم استخدامه لتنظيم مفاهيم الأعمال، ويتم تحديد نموذج البيانات المفاهيمي الخاص بك من قِبل أصحاب المصلحة في عملك ومهندسي البيانات أو مهندسي البُنى التحتية. على سبيل المثال، قد يكون لديك بيانات العميل والموظف والمنتج ولكل مستودع بيانات، يُعرف بالكيانات، علاقات مع كيانات أخرى. يتم تعريف كل من الكيانات وعلاقات الوحدة داخل نموذج البيانات التصوري لديك.

 

نمذجة البيانات المنطقية

 

يعتمد نموذج البيانات المنطقي على النموذج المفاهيمي بسمات محددة للبيانات داخل كل كيان وعلاقات بين تلك السمات. على سبيل المثال، يشتري العميل (أ) المنتج (ب) من مساعد المبيعات (ج). هذا هو نموذجك الفني للقواعد وهياكل البيانات على النحو المحدد بواسطة مهندسي البيانات ومحللي الأعمال، مما يساعد في اتخاذ القرارات بشأن النموذج المادي الذي تتطلبه بياناتك واحتياجات عملك.

 

نمذجة البيانات الفعلية

 

نموذج البيانات الفعلي هو تنفيذك المحدد لنموذج البيانات المنطقي الذي تم إنشاؤه بواسطة مسؤولي قاعدة البيانات والمطورين. تم تطويره لأداة قاعدة بيانات محددة وتقنية تخزين البيانات، مع موصلات البيانات لخدمة البيانات في جميع أنظمة عملك للمستخدمين حسب الحاجة. هذا هو "الشيء" الذي كانت النماذج الأخرى تؤدي إليه - التنفيذ الفعلي لمجموعة البيانات الخاصة بك.

 

كيف تؤثر مفاهيم نمذجة البيانات على التحليلات

إن نمذجة البيانات وعلوم البيانات وتحليلات البيانات كلها تسير جنباً إلى جنب—لذلك فأنت بحاجة إلى نموذج بيانات عالي الجودة للحصول على تحليلات البيانات الأكثر تأثيراً للمعلومات المهنية الفعّالة التي ستفيد عملية اتخاذ القرارات المستقبلية. تتضمن عملية إنشاء نموذج بيانات إجبار كل وحدة عمل على النظر في كيفية مساهمتها في أهدافها التنظيمية الشاملة. بالإضافة إلى ذلك، فإن نموذج البيانات القوي يعني أداءً تحليليًا محسّنًا، بغض النظر عن مدى ضخامة وتعقيد مجموعة البيانات لديك أو مدى تقدمها.

 

مع تحديد جميع بياناتك بوضوح، يصبح تحليل البيانات التي تحتاجها بالضبط أسهل بكثير. نظرًا لأنك أعددت بالفعل العلاقات بين سمات البيانات، من السهل تحليل التأثيرات ورؤيتها أثناء تغيير العمليات أو الأسعار أو التوظيف.

 

بدء استخدام نمذجة البيانات

أيًا كانت أداة نمذجة البيانات التي تختارها، تأكد من أنها عالية الأداء وبسيطة وسهلة الصيانة حتى تحصل شركتك على الفوائد الكاملة لهذا التمرين الحيوي لشركتك. الآن بعد أن فهمتَ أهمية نمذجة البيانات وما يمكنها أن تفعله من أجلك، فأنت مستعد للخطوة التالية. اكتشف كيف يمكن لـ Microsoft Power BI—وهو حل رائد في مجال المعلومات المهنية ونمذجة البيانات، أن يساعدك على تحسين استخدامك للبيانات.
 

كيفية اختيار أداة نمذجة البيانات

الخبر السار هو أن أداة المعلومات المهنية عالية الجودة ستتضمن جميع أدوات نمذجة البيانات التي تكون بحاجة إليها، بخلاف منتجات وخدمات البرامج المحددة التي تختارها لإنشاء نموذجك المادي. لذا، يمكنك اختيار الحل الذي يناسب احتياجات عملك والبنية الأساسية الحالية بشكل أفضل. اسأل نفسك هذه الأسئلة المتعلقة بأفضل ممارسات نمذجة البيانات عند تقييم أداة تحليل البيانات لإمكاناتها في نمذجة البيانات والتحليلات.

 

هل أداة نمذجة البيانات هذه بديهية؟

 

قد يكون الفريق الفني الذي ينفّذ نموذج البيانات قادراً على التعامل مع أي أداة تقدمها لهم. لكن استراتيجييّ الأعمال لديك ومستخدمي التحليلات اليوميين - أي عملك ككل - لن يحصلوا على القيمة المثلى من أداة نمذجة البيانات الخاصة بك إذا لم تكن سهلة الاستخدام. إنك ستحتاج إلى أداة نمذجة بيانات ذات تجربة مستخدم بسيطة ومباشرة يمكنها مساعدة فريقك في سرد ​​القصص المتعلقة بالبيانات ولوحات معلومات البيانات.

 

كيف تعمل أداة نمذجة البيانات هذه؟

 

هناك سمة مهمة أخرى وهي الأداء، أي السرعة والكفاءة، والتي تترجم إلى القدرة على إبقاء العمل قيد التشغيل بسلاسة أثناء قيام المستخدمين بإجراء التحليلات. إن أفضل نموذج بيانات مخطط له ليس هو الأفضل حقًا إذا لم يتمكّن من الأداء تحت ضغط الظروف الواقعية—والتي من المأمول أن تنطوي على نمو الأعمال وزيادة أحجام البيانات والاسترداد والتحليل.

 

هل تتطلب أداة نمذجة البيانات هذه صيانة؟

 

إذا كان كل تغيير في نموذج عملك يتطلب تغييرات معقدة في نموذج البيانات لديك، فلن تحصل شركتك على أفضل النتائج من هذا النموذج أو التحليلات المرتبطة به. ابحث عن أداة نمذجة البيانات التي تجعل الصيانة والتحديثات سهلة، حتى تتمكّن شركتك من التكيف حسب الحاجة مع الاستمرار في الوصول إلى أحدث البيانات.

 

هل ستكون بياناتك آمنة مع أداة نمذجة البيانات هذه؟

 

تتطلب اللوائح الحكومية حماية بيانات عملائك، ولكن استمرارية عملك تتطلب حماية جميع بياناتك باعتبارها أصولاً قيّمة. تأكد من أن أدوات نمذجة البيانات التي تختارها تحتوي على تدابير أمنية قوية مدمجة، بما في ذلك عناصر التحكم في منح حق الوصول لأولئك الذين يحتاجون إليه وحظر أولئك الذين لا يحتاجون إليه.

 

الأسئلة المتداولة

 

ما هو أهم اعتبار في نمذجة البيانات؟

 

إن الاعتبار الأكثر أهمية في نمذجة البيانات هو إنشاء أساس لقاعدة بيانات يمكنها تحميل كميات كبيرة من البيانات واستردادها وتحليلها بسرعة. يتطلب مفهوم نمذجة البيانات الفعّال رسم خرائط بيانات الأعمال، وربط العلاقات بين تلك البيانات، وفهم كيفية استخدام البيانات.

 

كم مرة يجب إعادة تدريب نموذج البيانات؟

 

يختلف التكرار الذي يجب إعادة تدريب نموذج البيانات به بين النموذج والمشكلة التي يحلها - قد يعني هذا إعادة التدريب يوميًا أو أسبوعيًا أو أكثر بشكل دوري، على سبيل المثال شهريًا أو سنويًا، بناءً على عدد المرات التي تتغير فيها مجموعات بيانات التدريب، وما إذا كان نموذج البيانات قد انخفض أداؤه أم لا، واعتبارات علوم البيانات الأخرى.

 

ماذا يعني التحقق من صحة نموذج البيانات؟

 

إن التحقق من صحة نموذج البيانات يعني التأكد من أن نموذج البيانات منظم بشكل صحيح ويمكنه تحقيق الغرض المقصود منه. تسهل أداة نمذجة البيانات الفعالة عملية التحقق من خلال رسائل آلية تحث المستخدمين على إصلاح الأخطاء وفرز الاستعلامات وتحسين خيارات التخزين لتقليل البيانات.

 

ما المفاهيم الأساسية الثلاثة لنمذجة البيانات؟

 

هناك ثلاثة مفاهيم لنمذجة البيانات: نمذجة البيانات المفاهيمية، ونمذجة البيانات اللوجستية، ونمذجة البيانات المادية. تتراوح مفاهيم نمذجة البيانات من المفاهيم المجردة إلى المنفصلة، ​​ما يُنشئ مخططاً لكيفية تنظيم البيانات وإدارتها في مؤسسة.

 

الاتصال بقسم المبيعات

إرسال طلب للاتصال بك

اطلب من أحد خبراء مبيعات Power BI الاتصال بك.

متابعة Power Platform