Gegevens veranderen de manier waarop de wereld werkt. Gegevens zijn verantwoordelijk voor alles, of het nu gaat om een onderzoek naar remedies tegen ziekten, de inkomstenstrategie van een bedrijf, een efficiënte bouwconstructie of die gerichte advertenties op uw sociale netwerkpagina. Deze gegevens zijn informatie die machinaal leesbaar is in plaats van door mensen leesbaar. Dit is wanneer datamodellering in beeld komt. Het is het proces waarbij aan gegevens relationele regels worden toegewezen. Een gegevensmodel vereenvoudigt gegevens en verandert deze in zinvolle informatie die bedrijven kunnen gebruiken voor besluitvorming en strategie. Dit artikel geeft u een volledige en brede uitleg over hoe gegevensmodellering werkt, de vele soorten gegevensmodellering en hoe dit uw bedrijf kan helpen.
Wat is een datamodel?
Goede data stelt organisaties in staat om baselines, benchmarks en doelen te stellen om vooruit te blijven komen. Om deze meting mogelijk te maken, moeten gegevens worden georganiseerd door middel van gegevensbeschrijving, gegevenssemantiek en gegevensconsistentiebeperkingen. Een datamodel is een abstract model dat de doorontwikkeling van conceptuele modellen en het leggen van verbanden tussen data-objecten mogelijk maakt.
Een bedrijf kan een enorme databank hebben, maar als er geen standaard is om de basiskwaliteit en interpreteerbaarheid van de gegevens te verifiëren, is het nutteloos. Een solide datamodel zorgt voor bruikbare downstream-output, kennis van best practices voor data en toegang tot de beste tools.
Laten we nu eens kijken naar de vele soorten en procedures van gegevensmodellering.
Wat is datamodellering?
In software engineering is datamodellering het proces waarbij het diagram of datamodel van een softwaresysteem wordt vereenvoudigd met behulp van formele technieken. Het gaat om het communiceren van gegevens en informatie met behulp van tekst en symbolen. Het datamodel dient als sjabloon voor het ontwikkelen van nieuwe databases of het opnieuw ontwerpen van legacy-applicaties.
Gezien het voorgaande is dit de eerste en belangrijkste fase bij het vaststellen van de structuur van beschikbare gegevens. Datamodellering is het proces van het ontwikkelen van datamodellen waarin datarelaties en beperkingen worden gedocumenteerd en vervolgens gecodeerd voor hergebruik. Om de onderlinge relatie weer te geven, drukt het theoretisch gegevens uit met diagrammen, symbolen of tekst.
Zo helpt datamodellering bij het vergroten van de consistentie in nomenclatuur, regels, semantiek en beveiliging. Als gevolg hiervan verbetert de data-analyse. De nadruk ligt op de noodzaak van beschikbaarheid en organisatie van gegevens, ongeacht hoe deze worden gebruikt.
Proces van gegevensmodellering
Datamodellering is het proces van het ontwikkelen van een conceptuele representatie van data-objecten en hun onderlinge relaties. Het datamodelleringsproces bestaat doorgaans uit verschillende onderdelen, waaronder het verzamelen van vereisten, conceptueel ontwerp, logisch ontwerp, fysiek ontwerp en implementatie.
Gegevensmodelleurs werken in elke fase van het proces samen met belanghebbenden om de gegevensvereisten te begrijpen, de entiteiten en attributen te definiëren, de relaties tussen de gegevensobjecten vast te stellen en een model te maken dat de gegevens nauwkeurig weergeeft op een manier die toepassingsontwikkelaars, databasebeheerders, en andere belanghebbenden kunnen gebruiken.
Waarom is datamodellering belangrijk?
U beschrijft welke gegevens u heeft, hoe u deze gebruikt en wat uw vereisten zijn voor gebruik, bescherming en beheer door uw gegevens te modelleren. Uw bedrijf kan datamodellering gebruiken om:
- Creëert een raamwerk voor samenwerking tussen uw IT- en bedrijfsafdelingen.
- Identificeert mogelijkheden voor het verbeteren van de bedrijfsvoering door gegevensvereisten en toepassingen te specificeren.
- Bespaart tijd en geld op IT- en procesinvesteringen door tijdig voorbereidingen te treffen.
- Fouten (en foutgevoelige redundante gegevensinvoer) worden verminderd, terwijl de gegevensintegriteit wordt verbeterd.
- Planning voor capaciteit en ontwikkeling, het verbetert de snelheid en prestaties van het ophalen en analyseren van gegevens.
- Stelt en bewaakt target key performance indicators op basis van de doelstellingen van uw bedrijf.
Het gaat dus niet alleen om wat u via datamodellering binnenkrijgt, maar ook om hoe u het verkrijgt. Het proces zelf heeft tal van voordelen.
De voordelen van gegevensmodellering
Gegevensmodellering is een essentieel proces bij het maken van elk softwareprogramma of databasesysteem. Een van de voordelen van datamodellering zijn:
- Gegevensmodellering helpt belanghebbenden bij het beter begrijpen van de structuur en relaties van gegevens, wat kan helpen bij het beïnvloeden van beslissingen over het gebruik en de opslag van gegevens.
- Verbeterde gegevenskwaliteit: gegevensmodellering kan helpen bij het identificeren van gebreken en inconsistenties in gegevens, wat de algehele gegevenskwaliteit kan verbeteren en problemen in de toekomst kan voorkomen.
- Datamodellering vergemakkelijkt de communicatie en samenwerking tussen belanghebbenden, wat kan leiden tot effectievere besluitvorming en betere resultaten.
- Verhoogde efficiëntie: gegevensmodellering kan helpen het ontwikkelingsproces te stroomlijnen door ontwikkelaars, databasebeheerders en andere belanghebbenden een duidelijke en consistente weergave van de gegevens te bieden.
Beperkingen van gegevensmodellering
Ondanks de vele voordelen van datamodellering, zijn er enkele beperkingen en obstakels waarmee u rekening moet houden. Enkele van de limieten van gegevensmodellering zijn als volgt:
- Inflexibele datamodellen: Datamodellen kunnen rigide zijn, waardoor het moeilijk is om zich aan te passen aan veranderende vereisten of dataformaten.
- complexiteit: Omdat datamodellen complex en moeilijk te begrijpen kunnen zijn, kunnen belanghebbenden moeite hebben om input te leveren of effectief samen te werken. Datamodellering kan een tijdrovend proces zijn, vooral voor grote of complexe datasets.
Typen gegevensmodellering
Organisaties gebruiken drie verschillende soorten datamodellen. Deze worden gemaakt tijdens de planningsfase van een analyseproject. Ze variëren van abstracte tot discrete vereisten, brengen input met zich mee van een gespecificeerde subset van belanghebbenden en vervullen verschillende functies.
#1. Conceptueel model
Het is een grafische weergave van database-ideeën en hun relaties, waarmee het gebruikersperspectief van gegevens op hoog niveau wordt weergegeven. Het concentreert zich op het vaststellen van entiteiten, attributen van een entiteit en relaties daartussen in plaats van de fijne kneepjes van de database zelf.
#2. Logisch model
Dit model specificeert de structuur van de gegevensentiteiten en hun relaties in meer detail. Een logisch gegevensmodel wordt meestal gebruikt voor een specifiek project, aangezien het doel is om een technische kaart van regels en gegevensstructuren te maken.
#3. Het fysieke model
Dit is een raamwerk of schema dat definieert hoe gegevens fysiek worden opgeslagen in een database. Het wordt gebruikt voor database-specifieke modellering waarin de kolommen nauwkeurige typen en eigenschappen bevatten. Het interne schema is ontworpen door een fysiek model. Het doel is om de database daadwerkelijk te implementeren.
Het onderscheid tussen logisch en fysiek gegevensmodel onderscheidt zich door het feit dat het logisch model de gegevens uitgebreid uitlegt, maar niet deelneemt aan de database-implementatie, terwijl het fysieke model dat wel doet. Met andere woorden, het logische gegevensmodel dient als basis voor het maken van het fysieke model, dat een abstractie van de database biedt en helpt bij het genereren van het schema.
Personeelsbeheersystemen, simpel orderbeheer, hotelreserveringen enzovoort zijn voorbeelden van conceptuele datamodellering. Deze voorbeelden laten zien hoe dit gegevensmodel wordt gebruikt om de zakelijke vereisten van de database te communiceren en te definiëren, en om concepten te presenteren. Het is niet bedoeld om technisch te zijn, maar eerder eenvoudig.
Laten we nu eens kijken naar de technieken.
Technieken voor gegevensmodellering
Er bestaan drie fundamentele datamodelleringstechnieken. Het Entity-Relationship Diagram, of ERD, is een techniek voor het modelleren en ontwerpen van relationele of conventionele databases. Ten tweede zijn de Unified Modeling Language Class Diagrams, of UML, een gestandaardiseerde familie van notaties voor het modelleren en ontwerpen van informatiesystemen. Ten slotte is de laatste modelleringstechniek Data Dictionary-modellering, waarbij een tabellaire definitie of representatie van gegevensactiva wordt gebruikt.
Beste praktijken voor gegevensmodellering in 2023
Houd bij het starten van een datamodelleringsproject of -opdracht rekening met de volgende aanbevolen werkwijzen:
#1. Maak een gegevensmodel voor visualisatie.
Het is onwaarschijnlijk dat het staren naar eindeloze kolommen en rijen met alfanumerieke invoer tot verlichting zal leiden. Veel consumenten voelen zich op hun gemak als ze grafische datavisualisaties zien die eventuele afwijkingen benadrukken of als ze eenvoudige drag-and-drop scherminterfaces gebruiken om snel datatabellen te beoordelen en samen te voegen.
U kunt uw gegevens opschonen met behulp van gegevensvisualisatietechnieken zoals deze om ze volledig, foutloos en overbodig te maken. Bovendien helpen ze bij het herkennen van verschillende typen gegevensrecords die gelijk zijn aan hetzelfde fysieke item, zodat ze kunnen worden vertaald in gestandaardiseerde velden en formaten om de fusie van meerdere gegevensbronnen mogelijk te maken.
#2. Erken de behoeften van het bedrijf en streef naar betekenisvolle resultaten.
Het doel van datamodellering is om een organisatie te helpen succesvoller te presteren. Het belangrijkste probleem van datamodellering, vanuit het perspectief van een gekwalificeerde expert, is het nauwkeurig vastleggen van de zakelijke behoeften. Dit is vereist om te bepalen welke gegevens moeten worden verzameld, opgeslagen, bijgewerkt en beschikbaar gesteld aan gebruikers.
U kunt de eisen volledig begrijpen door gebruikers en belanghebbenden te ondervragen over de resultaten die zij van de gegevens verlangen. Begin met het organiseren van uw gegevens met deze doelstellingen in gedachten. Het is raadzaam om bij het strategisch ontwerpen van uw datasets te beginnen met de behoeften van gebruikers en belanghebbenden in gedachten.
#3. Creëer een enkele bron van waarheid.
Breng alle ruwe data uit uw bronnen naar uw database of datawarehouse. Als u alleen vertrouwt op "ad-hoc" gegevensextractie uit de bron, kan de stroom van uw gegevensmodel worden belemmerd. Als u de hele pool van onbewerkte gegevens gebruikt die in uw gecentraliseerde hub worden bewaard, heeft u toegang tot alle gegevens uit het verleden.
Logica toepassen op gegevens die rechtstreeks uit een bron zijn verkregen en er berekeningen op uitvoeren, kan uw hele model ernstig beïnvloeden, zo niet vernietigen. Het is ook ongelooflijk moeilijk te repareren of in stand te houden als er tijdens het hele proces iets misgaat.
#4. Begin met rudimentaire datamodellering en werk je omhoog.
Gegevens kunnen zeer snel extreem gecompliceerd worden door factoren als kwantiteit, aard, structuur, groeisnelheid en zoektaal. Wanneer datamodellen in eerste instantie eenvoudig en bescheiden worden gehouden, is het gemakkelijker om problemen aan te pakken en de juiste maatregelen te nemen.
Nadat u er zeker van bent dat uw originele modellen correct en significant zijn, kunt u nieuwe datasets toevoegen, waardoor eventuele discrepanties worden geëlimineerd. Zoek naar een programma dat in eerste instantie eenvoudig te gebruiken is, maar vervolgens zeer massieve datamodellen kan ondersteunen. Het zou u ook in staat moeten stellen om snel gegevens van verschillende fysieke plaatsen samen te voegen.
#5. Voordat u doorgaat, moet u elke fase van uw gegevensmodelleringsproces dubbel controleren.
Elke activiteit moet dubbel worden gecontroleerd voordat u doorgaat naar de volgende fase, te beginnen met de prioriteiten voor gegevensmodellering op basis van zakelijke behoeften. Het kiezen van een primaire sleutel voor een dataset zorgt er bijvoorbeeld voor dat de waarde van de primaire sleutel in dat record op unieke wijze kan worden herkend.
Dezelfde methode kan worden gebruikt om twee datasets te integreren om te bepalen of ze een een-op-een- of een-op-veel-relatie hebben en om veel-op-veel-interacties te vermijden die resulteren in te complexe of onhandelbare datamodellen.
#6. Sorteer zakelijke vragen op dimensies, gegevens, filters en volgorde.
Door te begrijpen hoe deze vier variabelen kunnen worden gebruikt om zakelijke vragen uit te leggen, kunnen goed georganiseerde datasets helpen bij het formuleren van zakelijke vragen. Als een retailbedrijf bijvoorbeeld vestigingen heeft over de hele wereld, kunnen de best presterende vestigingen van het voorgaande jaar worden geïdentificeerd.
De feiten zouden sets van historische verkoopgegevens zijn, de dimensies zouden het product en de winkellocatie zijn, het filter zou "laatste 12 maanden" zijn en de bestelling zou "beste vijf winkels in afnemende volgorde van verkoop" zijn. Door uw datasets zorgvuldig te ordenen en gebruik te maken van afzonderlijke tabellen voor dimensies en feiten, kunt u het onderzoek helpen door de beste verkopers voor elk kwartaal te identificeren en nauwkeurig te reageren op aanvullende vragen over bedrijfsinformatie.
#7. Maak vooraf berekeningen om meningsverschillen met eindgebruikers te voorkomen.
Het is van cruciaal belang om één enkele waarheidsversie te hebben waarmee gebruikers zaken kunnen doen. Zelfs als mensen het niet eens zijn over hoe het moet worden gebruikt, mag er geen onenigheid zijn over de onderliggende informatie of de wiskunde die is gebruikt om tot het antwoord te komen. Er kan bijvoorbeeld een berekening nodig zijn om dagelijkse verkoopgegevens om te zetten in maandelijkse waarden die vervolgens kunnen worden vergeleken om de beste en slechtste maanden te bepalen.
In plaats van van iedereen te eisen dat hij zijn eigen rekenmachines of spreadsheettools gebruikt, kan een bedrijf problemen voorkomen door deze berekening vooraf in zijn gegevensmodellering op te nemen.
#8. Zoek naar een relatie in plaats van een correlatie.
Instructies voor het gebruik van de gemodelleerde gegevens zijn opgenomen in gegevensmodellering. Consumenten zelf toegang geven tot bedrijfsanalyses is een belangrijke stap, maar het is net zo belangrijk dat ze geen overhaaste conclusies trekken.
Het is bijvoorbeeld haalbaar als we kijken naar hoe de verkoop van twee niet-gerelateerde producten samen lijkt toe te nemen en af te nemen. Drijft de omzet van het ene item de verkoop van een ander item op, of fluctueren ze als reactie op externe factoren zoals de economie en het weer? In dit geval kan een verbijsterende koppeling en verbinding op de verkeerde manier worden gefocust, waardoor bronnen worden verbruikt.
#9. Gebruik moderne tools en strategieën om uitdagende taken uit te voeren.
Voordat uitgebreidere datamodellering wordt uitgevoerd, kan programmering worden gebruikt om datasets voor te bereiden voor analyse. Maar wat als er een tool of app was die dergelijke complexe taken zou kunnen uitvoeren? Mensen hoeven niet langer meerdere codeertalen te leren, waardoor u tijd vrijmaakt om u te concentreren op taken die uw bedrijf ten goede komen.
Gespecialiseerde software, zoals hulpprogramma's voor extraheren, transformeren en laden (ETL), kunnen alle processen voor het extraheren, transformeren en laden van gegevens vergemakkelijken of automatiseren. Een interface met slepen en neerzetten kan ook worden gebruikt om veel gegevensbronnen te combineren, en gegevensmodellering kan zelfs worden geautomatiseerd.
#10. Verbeterde gegevensmodellering voor betere bedrijfsresultaten
Gegevensmodellering die gebruikers ondersteunt bij het snel verkrijgen van antwoorden op hun zakelijke zorgen, kan de prestaties van het bedrijf verbeteren op het gebied van onder andere effectiviteit, opbrengst, competentie en klanttevredenheid.
Technologie kan worden gebruikt om de fasen van het onderzoeken van datasets te versnellen voor antwoorden op alle vragen, evenals met betrekking tot bedrijfsdoelstellingen, bedrijfsdoelen en hulpmiddelen. Het omvat ook het toewijzen van gegevensprioriteiten voor specifieke bedrijfstaken. Als u eenmaal aan deze scenario's hebt voldaan, zal uw bedrijf betrouwbaarder de belangrijke waarden en productiviteitsvoordelen kunnen voorspellen die gegevensmodellering zal bieden.
#11. Valideer en test uw toepassing voor gegevensanalyse.
Test uw analysesysteem op dezelfde manier als elke andere ingebouwde en geïmplementeerde functionaliteit. Het moet worden geëvalueerd om te zien of de totale hoeveelheid en nauwkeurigheid van de verzamelde gegevens correct zijn. Bedenk of je data goed geregeld is en je in staat stelt om een kritische maatregel te realiseren. U kunt ook enkele vragen schrijven om een beter begrip te krijgen van hoe het werkt en van toepassing is. Verder raden we aan om een aantal projecten te ontwikkelen om uw uitvoering en implementatie te verifiëren.
Welke invloed heeft datamodellering op analyse?
Datamodellering en data-analyse zijn onlosmakelijk met elkaar verbonden omdat een kwalitatief datamodel nodig is om de meest impactvolle analyses voor business intelligence te verkrijgen die de besluitvorming sturen. Het proces van het ontwikkelen van datamodellen is een dwang die elke bedrijfseenheid dwingt na te denken over hoe ze bijdragen aan de algemene bedrijfsdoelstellingen. Bovendien zorgt een goed datamodel voor efficiënte analyseprestaties, ongeacht hoe groot en complex uw databezit is of wordt.
Wanneer al uw gegevens correct zijn gedefinieerd, wordt het aanzienlijk eenvoudiger om alleen de gegevens te evalueren die u nodig heeft. Omdat u eerder de verbanden tussen gegevensattributen hebt gelegd, is het eenvoudig om de effecten van veranderende processen, prijzen of personeelsbezetting te evalueren en te zien.
Een tool voor gegevensmodellering selecteren
Het goede nieuws is dat een geweldige tool voor business intelligence alle tools voor gegevensmodellering bevat die u nodig hebt, met uitzondering van de exacte softwareproducten en -services die u selecteert om uw fysieke model te ontwikkelen. U kunt dus degene kiezen die het beste aansluit bij de behoeften van uw bedrijf en de bestaande infrastructuur. Stel uzelf deze vragen wanneer u een tool voor gegevensanalyse overweegt vanwege de mogelijkheden voor gegevensmodellering en analyse.
#1. Is uw tool voor gegevensmodellering gebruiksvriendelijk?
De technische mensen die het model implementeren, kunnen misschien omgaan met elke tool die u naar hen toe gooit, maar uw bedrijfsstrategen en gebruikers van dagelijkse analyses - en uw hele organisatie - zullen niet het meeste uit de tool halen als deze moeilijk te gebruiken is. Zoek naar een gebruiksvriendelijke gebruikersinterface die uw team helpt bij het vertellen van dataverhalen en datadashboards.
#2. Hoe effectief is uw tool voor gegevensmodellering?
Een ander cruciaal kenmerk is prestatie: snelheid en efficiëntie, wat zich vertaalt in het vermogen om het bedrijf soepel te laten draaien terwijl uw gebruikers analyses uitvoeren. Het best geplande datamodel is niet het beste als het niet bestand is tegen de ontberingen van real-world situaties, waaronder bedrijfsontwikkeling en toenemende hoeveelheden gegevens, ophalen en analyseren.
#3. Heeft uw tool voor gegevensmodellering onderhoud nodig?
Als elke wijziging van uw businessmodel tijdrovende aanpassingen aan uw datamodel vereist, heeft uw bedrijf geen baat bij het model of de bijbehorende analyses. Zoek naar een oplossing die onderhoud en upgrades eenvoudig maakt, zodat uw bedrijf naar behoefte kan draaien en toch toegang heeft tot de meest recente gegevens.
#4. Worden uw gegevens beschermd?
Overheidsvereisten vereisen dat u de gegevens van uw klanten beveiligt, maar de levensvatbaarheid van uw bedrijf vereist dat u al uw gegevens beschermt als een waardevol bezit. U moet ervoor zorgen dat de tools die u kiest sterke beveiligingsfuncties bevatten, zoals controles om toegang te verlenen aan degenen die het nodig hebben en om degenen die dat niet doen te verbieden.
Wat is de belangrijkste factor waarmee rekening moet worden gehouden bij het modelleren van gegevens?
Het primaire doel van gegevensmodellering is om de basis te leggen voor een database die snel enorme hoeveelheden gegevens kan laden, ophalen en analyseren. Een effectief idee voor gegevensmodellering vereist het in kaart brengen van bedrijfsgegevens, gegevenskoppelingen en hoe de gegevens worden gebruikt.
Hoe vaak moet een datamodel worden bijgeschoold?
De frequentie waarmee een datamodel opnieuw moet worden getraind, is afhankelijk van het model en het probleem dat het helpt oplossen. Op basis van hoe vaak trainingsgegevenssets veranderen, of modelprestaties zijn afgenomen en andere factoren, moet een model mogelijk dagelijks, wekelijks of vaker, bijvoorbeeld maandelijks of jaarlijks, opnieuw worden getraind.
Wat is gegevensmodelvalidatie?
Het proces van datamodelvalidatie zorgt ervoor dat het model op de juiste manier is opgebouwd en zijn beoogde functie kan vervullen. Een goede tool voor gegevensmodellering maakt het validatieproces eenvoudiger door geautomatiseerde meldingen te verzenden die gebruikers ertoe aanzetten problemen op te lossen, zoekopdrachten te verbeteren en andere aanpassingen door te voeren.
Wat zijn de fundamentele concepten voor gegevensmodellering?
Er zijn drie soorten concepten voor databasemodellering: conceptuele gegevensmodellering, logistieke gegevensmodellering en fysieke gegevensmodellering. Concepten voor gegevensmodellering, die variëren van abstract tot discreet, vormen een blauwdruk voor hoe gegevens in een organisatie worden georganiseerd en beheerd.
Samengevat
Een goed gepland en uitgebreid gegevensmodel is essentieel voor het creëren van een echt effectieve, bruikbare, veilige en nauwkeurige database.
Goede datamodellering en databaseontwerp zijn van cruciaal belang voor het ontwikkelen van functionele, betrouwbare en veilige applicatiesystemen en databases die goed werken met datawarehouses en analytische tools - en het delen van gegevens met zakelijke partners en over tal van applicatiesets vergemakkelijken. Goed doordachte datamodellen helpen de data-integriteit te waarborgen, waardoor de waarde en betrouwbaarheid van de data van uw bedrijf toenemen.
Gerelateerde artikelen
- Predictive Analytics: definitie, voorbeelden en voordelen
- Business Intelligence-analist: functieomschrijving, certificeringen en salaris in de VS
- Beste software voor gegevensbeheer voor uw kleine onderneming in 2023
- IASB (International Accounting Standards Board) Rollen, kader en voordelen
Referenties
