Trace Id is missing

Mitä tietojen mallinnus on?

Tietojen mallintaminen on prosessi, jossa analysoidaan ja määritetään kaikki yrityksesi keräämät ja tuottamat tietotyypit sekä kyseisten tietojen väliset suhteet. Tietojen mallinnuksen käsitteet luovat tiedoista visuaalisia esityksiä tekstin, symbolien ja kaavioiden avulla, kun tietoja tallennetaan, säilötään ja käytetään yrityksessäsi. Kun yrityksesi määrittää, miten tietoja käytetään ja milloin, tietojen mallinnusprosessista tulee tietovaatimusten ymmärtämisen ja selventämisen harjoitus.
Mies osoittaa näyttöä, jossa lukee RENDIMENTO.
 

Tietojen mallinnuksen edut

Mallintamalla tietoja voit dokumentoida, mitä tietoja sinulla on, miten niitä käytetään ja millaiset ovat tietojen käyttöä, suojausta ja hallintoa koskevat tiedonhallintavaatimukset. Tietojen mallinnuksen avulla voit esimerkiksi:

  • luoda IT- ja liiketoimintatiimien välisen yhteistyön rakenteen
  • paljastaa liiketoimintaprosessien parantamisen mahdollisuuksia määrittämällä tietotarpeet ja tietojen käyttötarkoitukset
  • säästää tietotekniikkaan ja prosessien sijoituksiin käytettyä aikaa ja rahaa tekemällä suunnitelmia
  • vähentää virheitä (sekä virheille alttiita tarpeettomien tietojen syöttöjä) ja parantaa tietojen eheyttä
  • nopeuttaa ja parantaa tietojen noutamisen ja analytiikan suorituskykyä tekemällä suunnitelmia kapasiteetin ja kasvun varalta
  • asettaa ja seurata tavoitteen keskeisiä suorituskykyilmaisimia, jotka on räätälöity liiketoimintatavoitteiden mukaan.

Tietojen mallinnuksessa on tärkeä tietää, miten mallinnuksen tulokset saadaan.

Luo laadukkaita tietomalleja Power BI:n avulla

Saat lisätietoja tiedoistasi Microsoft Power BI:n avulla, joka on helppokäyttöinen liiketoimintatietojen ja datan mallinnustyökalu. Auta tiimiäsi nopeasti valmistelemaan, yhdistämään ja muotoilemaan tietoja analyysia varten ja varmistamaan optimoidut mallit.
Kokeile maksutta

Esimerkkejä tietojen mallinnuksen käsitteistä

 

Nyt kun tiedät, mitä tietojen mallinnus on ja miksi se on tärkeää, tarkastellaan kolmea erilaista tietojen mallinnuksen käsitettä esimerkkeinä.

 

Käsitteellinen tietojen mallinnus

 

 Käsitteellinen tietomalli määrittää yrityksen ja tietojen yleisen rakenteen. Liiketoimintakäsitteiden järjestämiseen käytetään yrityksen sidosryhmien ja tietoteknikkojen tai arkkitehtien määrittämää käsitteellistä tietomallia. Sinulla voi olla esimerkiksi asiakas-, työntekijä- ja tuotetietoja, ja kullakin tietosäilöllä eli entiteetillä on suhteita muihin entiteetteihin. Sekä entiteetit että niiden väliset suhteet määritetään käsitteellisessä tietomallissa.

 

Looginen tietojen mallinnus

 

Looginen tietomalli laajentaa käsitteellistä tietomallia lisäämällä erityisiä tietomääritteitä jokaiseen entiteettiin sekä suhteita määritteiden välille. Otetaan esimerkki, jossa asiakas A ostaa tuotteen B myyntiedustajalta C. Tämä on sääntöjen ja tietorakenteiden tekninen malli, jonka data-asiantuntijat, tietoarkkitehdit ja yritysanalyytikot ovat määrittäneet. Malli auttaa tekemään päätöksiä siitä, minkä fyysisen mallin tiedot ja liiketoiminta vaativat.

 

Fyysinen tietojen mallinnus

 

Fyysinen tietomalli on tietokannan järjestelmänvalvojien ja kehittäjien luoman loogisen tietomallin erityinen toteutus. Se on kehitetty tiettyä tietokantatyökalua ja tietojen tallennustekniikkaa varten, ja sen tietoyhdistimet varmistavat, että tiedot voidaan tarjota käyttäjille tarpeen mukaan kaikissa yrityksen järjestelmissä. Tämä on se asia, johon muut mallit johtavat – tietotilan todellinen toteutus.

 

Tietojen mallinnuksen käsitteiden vaikutus analytiikkaan

Tietojen mallinnus, tietojenkäsittelytiede ja tietoanalytiikka kulkevat käsi kädessä. Tarvitset siis laadukkaan tietomallin, jotta saat pätevistä liiketoimintatiedoista tehokkaimman mahdollisen tietoanalytiikan ja voit käyttää sitä päätöksenteossa. Tietomallin luontiprosessi edellyttää kunkin liiketoimintayksikön pakottamista tarkastelemaan, miten ne vaikuttavat kokonaisvaltaisiin organisaatiotavoitteisiin. Lisäksi vakaa tietomalli tarkoittaa optimoitua analytiikan suorituskykyä huolimatta siitä, kuinka suuri ja monimutkainen tietotila on tai millaiseksi se tulee.

 

Kun kaikki tiedot on määritetty selkeästi, tarvitsemiesi tietojen täsmällinen analysointi on paljon helpompaa. Koska olet jo määrittänyt tietomallin tietomääritteiden väliset suhteet, voit helposti analysoida ja tarkastella niiden vaikutuksia, kun teet muutoksia prosesseihin, hintoihin tai henkilökuntaan.

 

Aloita tietojen mallinnuksen käyttö

Huolimatta siitä, minkä tietojen mallinnustyökalun valitset, varmista, että se on suorituskykyinen, intuitiivinen ja helppokäyttöinen. Näin yrityksesi saa kaikki edut tästä tärkeästä liiketoiminnan tehtävästä. Nyt kun ymmärrät tietojen mallinnuksen tärkeyden ja sen käsittelemät asiat, olet valmis seuraavaan vaiheeseen. Ota selvää, miten johtava liiketoimintatietojen ja tietojen mallinnuksen ratkaisu Microsoft Power BI voi auttaa tietojen käytön optimoimisessa.
Lisätietoja Power BI:stä
 

Miten valita tietojen mallinnustyökalu

Hyvä uutinen on se, että laadukas liiketoimintatietotyökalu sisältää kaikki tarvitsemasi tietojen mallinnustyökalut, lukuun ottamatta tiettyjä ohjelmistotuotteita ja -palveluita, joilla luot fyysisen mallin. Voit siis vapaasti valita sen, joka sopii parhaiten yrityksesi tarpeisiin ja nykyiseen infrastruktuuriin. Kysy itseltäsi seuraavat tietojen mallinnuksen parhaiden käytäntöjen kysymykset arvioidessasi tietoanalytiikan työkalua sen tietojen mallinnus- ja analytiikkapotentiaalin osalta.

 

Onko tämä tietojen mallinnustyökalu intuitiivinen?

 

Tietomallin toteuttava tekninen tiimi osaa ehkä käsitellä mitä tahansa työkalua, jonka annat heille. Liiketoiminnan strategit ja päivittäiset analytiikan käyttäjät – eli liiketoiminta kokonaisuudessaan – eivät kuitenkaan saa optimaalista arvoa tietojen mallinnustyökalusta, jos sitä ei ole helppo käyttää. Kannattaa valita tietojen mallinnustyökalu, jossa on intuitiivinen ja yksinkertainen käyttökokemus, jotta tiimi saa tietojen tarinankerronnan ja tietojen koontinäytöt avukseen.

 

Kuinka tämä tietojen mallinnustyökalu suoriutuu?

 

Toinen tärkeä määrite on suorituskyky, joka tarkoittaa nopeutta ja tehokkuutta. Se muuttuu kyvyksi pitää liiketoiminta sujuvana käyttäjien suorittaessa analyyseja. Parhaiten suunniteltu tietomalli ei ole oikeasti paras, jos se ei voi suoriutua reaalimaailman olosuhteissa, joihin toivottavasti sisältyy liiketoiminnan kasvua ja tietojen määrän, noutamisen ja analysoinnin määrän nousua.

 

Vaatiiko tämä tietojen mallinnustyökalu ylläpitoa?

 

Jos jokainen liiketoimintamalliin tehty muutos edellyttää työläitä muutoksia tietomalliin, yrityksesi ei saa mallista tai siihen liittyvästä analytiikasta parhaita tuloksia. Etsi tietojen mallinnustyökalu, joka tekee ylläpidosta ja päivityksistä helppoa, jotta yrityksesi voi uudistua tarpeen mukaan ja silti käyttää kaikista ajantasaisimpia tietoja.

 

Ovatko tiedot turvassa tässä tietojen mallinnustyökalussa?

 

Julkishallinnon säädökset edellyttävät asiakastietojen suojaamista, mutta yrityksesi elinkelpoisuus edellyttää kaikkien tietojesi suojaamista arvokkaana resurssina. Varmista, että valitsemissasi tietojen mallinnustyökaluissa on valmiina vahvat suojaustoimet, mukaan lukien hallintatoimet käyttöoikeuksien myöntämiseen ja sellaisten käyttäjien estämiseen, jotka eivät tarvitse oikeutta.

 

Usein kysytyt kysymykset

 

Mikä on tärkein huomioitava seikka tietojen mallintamisessa?

 

Tärkein huomioitava seikka tietojen mallintamisessa on luoda perusta tietokannalle, joka voi ladata, noutaa ja analysoida suuria tietomääriä nopeasti. Tehokas tietojen mallinnuksen käsite edellyttää liiketoimintatietojen kartoittamista, näiden tietojen välisten suhteiden yhdistämistä ja tietojen käytön ymmärtämistä.

 

Kuinka usein tietomalli tulisi kouluttaa uudelleen?

 

Tietomallin uudelleenkoulutuksen tiheys vaihtelee mallin ja sen ratkaisua vaativan ongelman mukaan. Mallia on ehkä koulutettava uudelleen päivittäin, viikoittain tai kausittain, kuten kuukausittain tai vuosittain, sen mukaan, kuinka usein koulutustietojoukot muuttuvat ja onko mallin suorituskyky heikentynyt sekä muiden tietojenkäsittelyyn liittyvien huomioiden perusteella.

 

Mitä tietomallin vahvistaminen tarkoittaa?

 

Tietomallin vahvistaminen tarkoittaa sen varmistamista, että tietomalli on jäsennetty oikein ja että se voi suorittaa halutun tarkoituksensa. Tehokas tietojen mallinnustyökalu helpottaa vahvistusprosessia automaattisten viestien avulla, jotka kehottavat käyttäjiä korjaamaan virheitä, lajittelemaan kyselyitä ja optimoimaan tallennusasetuksia tietojen vähentämistä varten.

 

Mitkä ovat tietojen mallinnuksen kolme avainkäsitettä?

 

Tietojen mallinnuksen käsitteitä on kolme: Käsitteellinen tietojen mallinnus, looginen tietojen mallinnus ja fyysinen tietojen mallinnus. Abstraktista erilliseen tietojen mallinnukseen vaihtelevat käsitteet luovat suunnitelman sille, miten tietoja järjestetään ja hallitaan organisaatiossa.

 

Ota yhteyttä myyntiin

Pyydä yhteydenottoa

Pyydä Power BI -myyntiasiantuntijaa ottamaan yhteyttä sinuun.
Lähetä pyyntö

Seuraa Power Platformia