Что такое моделирование данных?

Моделирование данных — это процесс анализа и определения всех различных типов данных, которые собирает и производит ваш бизнес, а также взаимосвязей между этими фрагментами данных. Используя текст, символы и диаграммы, концепции моделирования данных создают визуальное представление данных по мере их сбора, хранения и использования в вашем бизнесе. Поскольку ваш бизнес определяет, как и когда будут использоваться данные, процесс моделирования данных становится упражнением на понимание и уточнение требований к данным.

Мужчина указывает на экран, на котором отображается RENDIMENTO.

Преимущества моделирования данных

В процессе моделирования можно указать, какие типы данных у вас есть, как вы их используете и каковы ваши требования к управлению данными, связанные с их использованием, защитой и управлением ими. К преимуществам моделирования данных относятся:

Создание структуры для совместной работы ИТ-отдела и бизнес-подразделений.
Поиск возможностей по улучшению бизнес-процессов путем определения потребностей и способов использования данных.
Экономия времени и бюджета на ИТ и процессы благодаря грамотному планированию.
Уменьшение количества ошибок (и связанного с ними избыточного ввода данных), улучшение целостности данных.
Быстрое и эффективное получение данных и аналитика за счет планирования емкости и роста.
Установление и отслеживание целевых ключевых показателей эффективности в соответствии с вашими бизнес-целями.

Дело не только в результатах моделирования данных, но и в том, как вы их получаете.

Создавайте качественные модели данных с помощью Power BI

Узнайте больше из своих данных с помощью Microsoft Power BI, простого в использовании инструмента бизнес-аналитики и моделирования данных. Предоставьте своей команде возможность быстро подготавливать, связывать и формировать данные для анализа, помогая при этом оптимизировать модели.

Попробовать бесплатно

Примеры концепций моделирования данных

Теперь, когда вы знаете, что такое моделирование данных и почему оно так важно, давайте рассмотрим для примера три типа концепций моделирования.

Концептуальное моделирование данных

Концептуальная модель данных определяет общую структуру вашего бизнеса и данных. Концептуальная модель данных, используемая для организации бизнес-концепций, определяется заинтересованными сторонами бизнеса и инженерами или архитекторами данных. Например, у вас могут быть данные о клиентах, сотрудниках и продуктах, и каждый блок данных, называемый сущностями, имеет связи с другими сущностями. Как сущности, так и отношения между ними определяются в вашей концептуальной модели данных.

Логическое моделирование данных

Логическая модель данных основывается на концептуальной модели данных и содержит конкретные атрибуты данных в каждой сущности и связи между этими атрибутами. Например, клиент A покупает продукт Б у менеджера по продажам В. Так выглядит техническая модель правил и структур данных, определенных инженерами, архитекторами данных и бизнес-аналитиками. Это поможет подобрать физическую модель согласно данным и бизнес-потребностям.

Физическое моделирование данных

Физическая модель данных — это конкретная реализация логической модели данных, созданная администраторами и разработчиками баз данных. Она разработана для конкретного инструмента базы данных и технологии хранения данных, а также оснащена соединителями данных для предоставления данных пользователям по мере необходимости во всех ваших бизнес-системах. Это то, к чему вели другие модели — фактическая реализация вашего хранилища данных.

Как концепции моделирования данных влияют на аналитику

Моделирование данных, обработка и анализ данных и аналитика данных идут рука об руку — вам нужна качественная модель данных, чтобы получить наиболее эффективный анализ данных для эффективнойбизнес-аналитики, которая будет учитываться при принятии будущих решений. Процесс создания модели данных подразумевает необходимость заставить каждую бизнес-единицу оценить свой вклад в достижение целостных организационных целей. Кроме того, надежная модель данных означает оптимальную производительность аналитики, независимо от того, насколько велики и сложны ваши данные — или насколько они станут такими в будущем.

Когда все ваши данные четко определены, становится намного проще анализировать только необходимую информацию. Поскольку связь между атрибутами данных в модели уже установлена, теперь легко анализировать и отслеживать, как повлияет изменение процессов, цен или персонала.

Начните работу с моделированием данных

Какой бы инструмент моделирования данных вы ни выбрали, убедитесь, что он высокопроизводительный, интуитивно понятный и простой в обслуживании, чтобы ваш бизнес получил все преимущества этого важного бизнес-упражнения. Теперь, когда вы понимаете важность моделирования данных и то, что оно может вам дать, вы готовы к следующему шагу. Узнайте, как Microsoft Power BI — ведущее решение для бизнес-аналитики и моделирования данных — может помочь вам оптимизировать использование данных.

Подробнее о Power BI

Как выбрать средство моделирования данных

Хорошая новость заключается в том, что качественный инструмент бизнес-аналитики будет включать в себя все необходимые вам инструменты моделирования данных, помимо конкретных программных продуктов и услуг, которые вы выберете для создания своей физической модели. Таким образом, вы можете выбрать тот вариант, который лучше всего соответствует потребностям вашего бизнеса и существующей инфраструктуре. Задайте себе эти вопросы по передовой практике моделирования данных при оценке инструмента аналитики данных с точки зрения его потенциала моделирования и аналитики.

Удобно ли в использовании это средство моделирования данных?

Техническая группа, реализующая модель данных, может справиться с любым инструментом, который вы ей предоставите. Однако ваши бизнес-стратеги и обычные пользователи аналитики (по сути, ваш бизнес в целом) не получат максимальной отдачи от вашего инструмента моделирования данных, если его будет сложно использовать. Вам понадобится инструмент моделирования данных с интуитивно понятным и простым пользовательским интерфейсом, который поможет вашей команде с повествованием на основе данных и панелями мониторинга данных.

Эффективно ли это средство моделирования данных?

Другим важным атрибутом является производительность, то есть скорость и эффективность, которые обеспечивают бесперебойную работу бизнеса, пока пользователи выполняют анализ. Самая лучшая из запланированных моделей данных не будет лучшей, если она не сможет работать в реальных условиях, которые, как мы надеемся, включают рост бизнеса и увеличение объемов данных, их поиск и анализ.

Требуется ли обслуживание для этого средства моделирования данных?

Если каждое изменение вашей бизнес-модели требует громоздких изменений в вашей модели данных, ваш бизнес не получит наилучших результатов от этой модели или связанной с ней аналитики. Найдите инструмент моделирования данных, который упрощает обслуживание и обновление, чтобы ваш бизнес мог при необходимости меняться, сохраняя при этом доступ к самым актуальным данным.

Гарантирует ли это средство моделирования безопасность ваших данных?

Правительственные постановления требуют, чтобы вы защищали данные клиентов, но для жизнеспособности вашего бизнеса необходимо защищать все данные как ценный актив, которым они являются. Убедитесь, что выбранные вами инструменты моделирования данных имеют надежные встроенные меры безопасности, включая средства управления для предоставления доступа тем, кому он нужен, и блокировки тех, кому он не нужен.

Вопросы и ответы

Какая наиболее важная цель моделирования данных?

Наиболее важным моментом при моделировании данных является создание основы для базы данных, которая может быстро загружать, извлекать и анализировать большие объемы данных. Эффективная концепция моделирования данных требует картирования бизнес-данных, установления связей между этими данными и понимания того, как эти данные используются.

Как часто следует повторно обучать модель данных?

Частота повторного обучения зависит от самой модели и ее предназначения. Это значит, что повторное обучение может требоваться каждый день, неделю или через большие периоды, например каждый месяц или год. Все зависит от того, как часто меняются используемые для обучения наборы данных, снизилась ли производительность модели, а также от других причин, связанных с обработкой и анализом данных.

Что подразумевает под собой проверка модели данных?

Проверка модели данных означает подтверждение того, что модель данных правильно структурирована и может выполнять свое предназначение. Эффективный инструмент моделирования данных упрощает процесс проверки с помощью автоматических сообщений, предлагающих пользователям исправить ошибки, отсортировать запросы и оптимизировать параметры хранения для сокращения объема данных.

Каковы три ключевые концепции моделирования данных?

Существует три концепции моделирования данных: Концептуальное моделирование данных, логистическое моделирование данных и физическое моделирование данных. Концепции моделирования данных, от абстрактных до дискретных, создают схему организации и управления данными в организации.

Связаться с отделом продаж

Отправить запрос, чтобы мы связались с вами

Попросите специалиста по продажам Power BI связаться с вами.

Отправить запрос