Данные меняют то, как устроен мир. Данные отвечают за все, будь то исследование средств от болезней, стратегия доходов компании, эффективное строительство зданий или таргетированная реклама на вашей странице в социальной сети. Эти данные представляют собой информацию, которая может быть прочитана машиной, а не человеком. Это когда моделирование данных входит в картину. Это процесс, посредством которого к данным присваиваются реляционные правила. Модель данных упрощает данные и превращает их в значимую информацию, которую предприятия могут использовать для принятия решений и разработки стратегии. Эта статья предоставит вам полное и широкое объяснение того, как работает моделирование данных, многочисленные типы моделирования данных и как это может помочь вашему бизнесу.
Что такое модель данных?
Надежные данные позволяют организациям устанавливать базовые, ориентировочные и целевые показатели, чтобы двигаться вперед. Чтобы обеспечить это измерение, данные должны быть организованы с помощью описания данных, семантики данных и ограничений согласованности данных. Модель данных — это абстрактная модель, которая позволяет продолжать разработку концептуальных моделей и устанавливать связи между объектами данных.
У компании может быть огромный банк данных, но если нет стандарта для проверки базового качества и интерпретируемости данных, он бесполезен. Надежная модель данных обеспечивает действенные последующие результаты, знание передовых методов работы с данными и доступ к лучшим инструментам.
Давайте теперь посмотрим на многие типы и процедуры моделирования данных.
Что такое моделирование данных?
В программной инженерии моделирование данных — это процесс упрощения схемы программной системы или модели данных с использованием формальных методов. Это влечет за собой передачу данных и информации с использованием текста и символов. Модель данных служит шаблоном для разработки новых баз данных или реинжиниринга устаревших приложений.
Учитывая вышеизложенное, это первый и самый важный этап в установлении структуры имеющихся данных. Моделирование данных — это процесс разработки моделей данных, в которых отношения данных и ограничения документируются, а затем кодируются для повторного использования. Чтобы изобразить взаимосвязь, он теоретически выражает данные с помощью диаграмм, символов или текста.
Таким образом, моделирование данных помогает повысить согласованность номенклатуры, правил, семантики и безопасности. В результате улучшается аналитика данных. Акцент делается на необходимости доступности и организации данных, независимо от того, как они используются.
Процесс моделирования данных
Моделирование данных — это процесс разработки концептуального представления объектов данных и их взаимосвязей. Процесс моделирования данных обычно состоит из множества частей, включая сбор требований, концептуальное проектирование, логическое проектирование, физическое проектирование и реализацию.
Разработчики моделей данных сотрудничают с заинтересованными сторонами на каждом этапе процесса, чтобы понять требования к данным, определить сущности и атрибуты, установить отношения между объектами данных и создать модель, которая точно представляет данные таким образом, чтобы разработчики приложений, администраторы баз данных, и другие заинтересованные стороны могут использовать.
Почему важно моделирование данных?
Вы описываете, какие данные у вас есть, как вы их используете и каковы ваши требования к использованию, защите и управлению путем моделирования ваших данных. Ваша компания может использовать моделирование данных для:
- Создает основу для сотрудничества между вашими ИТ-отделами и бизнес-подразделениями.
- Выявляет потенциал для улучшения бизнес-операций путем указания требований к данным и приложений.
- Экономит время и деньги на инвестициях в ИТ и процессы благодаря заблаговременной подготовке.
- Ошибки (и подверженный ошибкам избыточный ввод данных) уменьшаются, а целостность данных повышается.
- Планируя емкость и развитие, он повышает скорость и производительность поиска и аналитики данных.
- Устанавливает и отслеживает целевые ключевые показатели эффективности на основе целей вашей компании.
Таким образом, речь идет не только о том, что вы получаете посредством моделирования данных, но и о том, как вы это получаете. Сам процесс имеет множество преимуществ.
Преимущества моделирования данных
Моделирование данных является важным процессом при создании любой программы или системы баз данных. Среди преимуществ моделирования данных:
- Моделирование данных помогает заинтересованным сторонам лучше понять структуру и взаимосвязи данных, что может помочь повлиять на решения о том, как использовать и хранить данные.
- Улучшение качества данных. Моделирование данных может помочь в выявлении недостатков и несоответствий в данных, что может повысить общее качество данных и предотвратить проблемы в будущем.
- Моделирование данных облегчает общение и сотрудничество между заинтересованными сторонами, что может привести к более эффективному принятию решений и лучшим результатам.
- Повышенная эффективность. Моделирование данных может помочь оптимизировать процесс разработки, предоставляя разработчикам, администраторам баз данных и другим заинтересованным сторонам четкое и согласованное представление данных.
Ограничения моделирования данных
Несмотря на многочисленные преимущества моделирования данных, существуют некоторые ограничения и препятствия, о которых следует помнить. Вот некоторые из ограничений моделирования данных:
- Негибкие модели данных: Модели данных могут быть жесткими, что затрудняет их адаптацию к изменяющимся требованиям или форматам данных.
- Сложность: Поскольку модели данных могут быть сложными и трудными для понимания, заинтересованным сторонам может быть сложно внести свой вклад или эффективно сотрудничать. Моделирование данных может занять много времени, особенно для больших или сложных наборов данных.
Типы моделирования данных
Организации используют три различных типа моделей данных. Они создаются на этапах планирования аналитического проекта. Они варьируются от абстрактных до дискретных требований, влекут за собой вклад определенного подмножества заинтересованных сторон и выполняют различные функции.
№1. Концептуальная модель
Это графическое изображение идей базы данных и их взаимосвязей, показывающее высокоуровневую точку зрения пользователя на данные. Он концентрируется на установлении сущностей, атрибутов сущности и отношений между ними, а не на тонкостях самой базы данных.
№ 2. Логическая модель
Эта модель более подробно определяет структуру объектов данных и их отношения. Логическая модель данных обычно используется для конкретного проекта, поскольку цель состоит в том, чтобы создать техническую карту правил и структур данных.
№3. Физическая модель
Это структура или схема, которая определяет, как данные физически хранятся в базе данных. Он используется для моделирования базы данных, в котором столбцы содержат точные типы и свойства. Внутренняя схема разработана по физической модели. Цель состоит в том, чтобы фактически реализовать базу данных.
Различие между логической и физической моделями данных заключается в том, что логическая модель подробно объясняет данные, но не участвует в реализации базы данных, в отличие от физической модели. Другими словами, логическая модель данных служит основой для создания физической модели, которая обеспечивает абстракцию базы данных и помогает в создании схемы.
Системы управления персоналом, простые управление заказами, бронирование отелей и т. д. — примеры концептуального моделирования данных. Эти примеры демонстрируют, как эта модель данных используется для связи и определения бизнес-требований к базе данных, а также для представления концепций. Он не предназначен для технических целей, а скорее прост.
Давайте теперь посмотрим на техники.
Методы моделирования данных
Существуют три основных метода моделирования данных. Диаграмма Entity-Relationship Diagram, или ERD, представляет собой метод моделирования и проектирования реляционных или обычных баз данных. Во-вторых, диаграммы классов унифицированного языка моделирования, или UML, представляют собой стандартизированное семейство нотаций для моделирования и проектирования информационных систем. Наконец, последний метод моделирования — это моделирование по словарю данных, которое включает табличное определение или представление ресурсов данных.
Лучшие практики моделирования данных в 2023 году
Приступая к проекту или заданию по моделированию данных, помните о следующих рекомендуемых практиках.
№1. Создайте модель данных для визуализации.
Маловероятно, что созерцание бесконечных столбцов и строк буквенно-цифровых записей приведет к просветлению. Многие потребители чувствуют себя непринужденно, когда они видят графические визуализации данных, которые выделяют любые отклонения, или когда они используют простые экранные интерфейсы с перетаскиванием для быстрой оценки и объединения таблиц данных.
Вы можете очистить свои данные, используя подобные методы визуализации данных, чтобы сделать их полными, безошибочными и свободными от избыточности. Кроме того, они помогают распознавать различные типы записей данных, которые равны одному и тому же физическому элементу, чтобы их можно было преобразовать в стандартизированные поля и форматы, чтобы обеспечить объединение нескольких источников данных.
№ 2. Признавайте потребности компании и стремитесь к значимым результатам.
Цель моделирования данных — помочь организации работать более успешно. Самая главная проблема, связанная с моделированием данных, с точки зрения квалифицированного эксперта, заключается в точном учете бизнес-требований. Это необходимо для определения того, какие данные следует собирать, хранить, обновлять и предоставлять пользователям.
Вы можете получить полное представление о требованиях, расспросив пользователей и заинтересованных лиц о результатах, которые им требуются от данных. Начните организовывать свои данные с учетом этих целей. Рекомендуется начать стратегическое проектирование наборов данных с учетом потребностей пользователей и заинтересованных сторон.
№3. Создайте единый источник правды.
Перенесите все необработанные данные из ваших источников в свою базу данных или хранилище данных. Если вы полагаетесь только на «специальное» извлечение данных из источника, поток вашей модели данных может быть затруднен. Если вы используете весь пул необработанных данных, хранящихся в вашем централизованном хабе, у вас будет доступ ко всем прошлым данным.
Применение логики к данным, полученным непосредственно из источника, и выполнение расчетов по ним может серьезно повлиять на всю вашу модель, если не разрушить ее. Также невероятно сложно восстановить или поддерживать, если что-то пойдет не так на протяжении всего процесса.
№ 4. Начните с простейшего моделирования данных и продвигайтесь дальше.
Данные могут очень быстро стать чрезвычайно сложными из-за таких факторов, как количество, характер, структура, скорость роста и язык запросов. Когда модели данных изначально остаются простыми и скромными, легче решать проблемы и принимать правильные меры.
После того, как вы убедитесь, что ваши исходные модели верны и значимы, вы можете добавить новые наборы данных, устраняя любые несоответствия на этом пути. Ищите программу, которая поначалу проста в использовании, но впоследствии может поддерживать очень массивные модели данных. Это также должно позволить вам быстро агрегировать данные из нескольких физических мест.
№ 5. Прежде чем продолжить, дважды проверьте каждый этап процесса моделирования данных.
Каждое действие следует перепроверить, прежде чем переходить к следующему этапу, начиная с приоритетов моделирования данных, основанных на бизнес-потребностях. Например, выбор первичного ключа для набора данных гарантирует, что значение первичного ключа в этой записи может быть однозначно распознано.
Тот же метод можно использовать для интеграции двух наборов данных, чтобы определить, имеют ли они отношения «один к одному» или «один ко многим», и избежать взаимодействий «многие ко многим», которые приводят к чрезмерно сложным или неуправляемым моделям данных.
№ 6. Сортируйте бизнес-запросы по параметрам, данным, фильтрам и порядку.
Понимая, как эти четыре переменные можно использовать для объяснения бизнес-запросов, хорошо организованные наборы данных помогут в формулировании бизнес-вопросов. Например, если розничная компания имеет офисы по всему миру, можно определить самые эффективные за предыдущий год.
Фактами будут наборы исторических данных о продажах, размерами будут продукт и местоположение магазина, фильтром будет «последние 12 месяцев», а порядком будет «пять лучших магазинов в порядке убывания продаж». Тщательно организовав свои наборы данных и используя отдельные таблицы для измерений и фактов, вы можете помочь исследованию, выявляя лучших продавцов за каждый квартал и точно отвечая на дополнительные запросы бизнес-аналитики.
№ 7. Делайте расчеты заранее, чтобы избежать разногласий с конечными пользователями.
Крайне важно иметь единую истинную версию, с которой пользователи могут вести бизнес. Даже если люди не согласны с тем, как ее следует использовать, не должно быть разногласий по поводу лежащей в основе информации или математических расчетов, использованных для получения ответа. Например, может потребоваться вычисление для преобразования ежедневных данных о продажах в месячные значения, которые затем можно сравнить, чтобы определить лучший и худший месяцы.
Вместо того, чтобы требовать, чтобы каждый использовал свои собственные калькуляторы или инструменты для работы с электронными таблицами, компания может избежать трудностей, заранее включив эти вычисления в свое моделирование данных.
№8. Ищите связь, а не корреляцию.
Инструкции по использованию смоделированных данных включены в моделирование данных. Предоставление потребителям возможности самостоятельного доступа к бизнес-аналитике является важным шагом, но столь же важно, чтобы они не делали поспешных выводов.
Это осуществимо, например, если мы посмотрим, как продажи двух несвязанных продуктов увеличиваются и падают вместе. Влияют ли доходы от одного товара на продажи другого или они колеблются в зависимости от внешних факторов, таких как экономика и погода? В этом случае непонятная ссылка и соединение могут быть неправильно сфокусированы, потребляя ресурсы.
№ 9. Используйте современные инструменты и стратегии для выполнения сложных задач.
Перед выполнением более обширного моделирования данных можно использовать программирование для подготовки наборов данных для анализа. Но что, если бы существовал инструмент или приложение, которое могло бы управлять такими сложными задачами? Людям больше не нужно изучать несколько языков программирования, что высвобождает ваше время, чтобы сосредоточиться на задачах, которые приносят пользу вашей компании.
Специализированное программное обеспечение, такое как инструменты извлечения, преобразования и загрузки (ETL), может упростить или автоматизировать все процессы извлечения, преобразования и загрузки данных. Интерфейс перетаскивания также можно использовать для объединения множества источников данных, а моделирование данных можно даже автоматизировать.
№10. Улучшенное моделирование данных для улучшения бизнес-результатов
Моделирование данных, помогающее пользователям быстро получать ответы на свои бизнес-задачи, может улучшить показатели компании в таких областях, как эффективность, доходность, компетентность и удовлетворенность клиентов, среди прочих.
Технологии можно использовать для ускорения этапов исследования наборов данных для ответов на все запросы, а также в отношении корпоративных целей, бизнес-целей и инструментов. Это также влечет за собой распределение приоритетов данных для конкретных корпоративных задач. После того, как вы выполните эти сценарии, ваша компания сможет более надежно прогнозировать важные ценности и преимущества производительности, которые обеспечит моделирование данных.
№ 11. Проверьте и протестируйте свое приложение для анализа данных.
Протестируйте свою систему аналитики так же, как и любую другую встроенную и реализованную функциональность. Его следует оценить, чтобы убедиться, что общий объем и точность собранных данных верны. Подумайте, хорошо ли организованы ваши данные и позволяют ли вы достичь критических показателей. Вы также можете написать несколько запросов, чтобы лучше понять, как это будет работать и применяться. Кроме того, мы рекомендуем разработать ряд проектов, чтобы проверить ваше исполнение и реализацию.
Как моделирование данных влияет на аналитику?
Моделирование данных и аналитика данных неразрывно связаны, поскольку для получения наиболее эффективной аналитики для бизнес-аналитики, которая помогает принимать решения, требуется качественная модель данных. Процесс разработки моделей данных является принуждением, которое заставляет каждое бизнес-подразделение учитывать, как они способствуют достижению общих корпоративных целей. Кроме того, хорошая модель данных обеспечивает эффективную аналитику независимо от того, насколько огромным и сложным является ваше хранилище данных.
Когда все ваши данные правильно определены, оценка только тех данных, которые вам нужны, становится значительно проще. Поскольку вы заранее установили связи между атрибутами данных, легко оценить и увидеть последствия изменения процессов, цен или штатного расписания.
Выбор инструмента моделирования данных
Хорошей новостью является то, что отличный инструмент бизнес-аналитики будет включать в себя все инструменты моделирования данных, которые вам нужны, за исключением конкретных программных продуктов и услуг, которые вы выбираете для разработки своей физической модели. Таким образом, вы можете выбрать тот, который наилучшим образом соответствует потребностям вашей компании и существующей инфраструктуре. При рассмотрении инструмента анализа данных с точки зрения его возможностей моделирования и анализа данных задайте себе эти вопросы.
№1. Ваш инструмент моделирования данных прост в использовании?
Технические специалисты, внедряющие модель, могут справиться с любым инструментом, который вы им предложите, но ваши бизнес-стратеги и пользователи повседневных аналитических данных — и вся ваша организация — не получат максимальную отдачу от инструмента, если им сложно пользоваться. Ищите простой в использовании пользовательский интерфейс, который поможет вашей команде с рассказыванием историй данных и информационными панелями данных.
№ 2. Насколько эффективен ваш инструмент моделирования данных?
Еще одной важной характеристикой является производительность — скорость и эффективность, которые обеспечивают бесперебойную работу бизнеса, пока ваши пользователи выполняют анализ. Лучше всего спланированная модель данных не является лучшей, если она не может выдержать суровые условия реальных ситуаций, которые должны включать корпоративное развитие и увеличение объемов данных, поиск и анализ.
№3. Ваш инструмент моделирования данных нуждается в обслуживании?
Если каждое изменение вашей бизнес-модели требует трудоемких изменений в вашей модели данных, ваша компания не получит выгоды от этой модели или связанной с ней аналитики. Ищите решение, упрощающее техническое обслуживание и обновление, чтобы ваша компания могла вносить изменения по мере необходимости, сохраняя при этом доступ к самым последним данным.
№ 4. Будут ли ваши данные защищены?
Государственные требования требуют от вас защиты данных ваших клиентов, но жизнеспособность вашей компании требует, чтобы вы защищали все свои данные как ценный актив. Вы должны убедиться, что выбранные вами инструменты включают в себя надежные функции безопасности, такие как элементы управления для предоставления доступа тем, кто в нем нуждается, и запрета для тех, кто в нем не нуждается.
Какой самый важный фактор следует учитывать при моделировании данных?
Основная цель моделирования данных — заложить основу для базы данных, которая может быстро загружать, извлекать и анализировать огромные объемы данных. Идея эффективного моделирования данных требует сопоставления корпоративных данных, связей данных и способов использования данных.
Как часто следует переобучать модель данных?
Частота повторного обучения модели данных зависит от модели и проблемы, которую она помогает решить. В зависимости от того, как часто меняются наборы обучающих данных, упала ли производительность модели и других факторов, может потребоваться повторное обучение модели ежедневно, еженедельно или чаще, например ежемесячно или ежегодно.
Что такое проверка модели данных?
Процесс проверки модели данных гарантирует, что модель построена надлежащим образом и может выполнять предназначенную для нее функцию. Хороший инструмент моделирования данных упрощает процесс проверки, отправляя автоматические уведомления, которые предлагают пользователям исправить проблемы, улучшить запросы и внести другие корректировки.
Каковы основные концепции моделирования данных?
Существует три типа концепций моделирования баз данных: концептуальное моделирование данных, моделирование логистических данных и моделирование физических данных. Концепции моделирования данных, которые варьируются от абстрактных до дискретных, устанавливают схему организации данных и управления ими в организации.
Обзор
Хорошо спланированная и всеобъемлющая модель данных необходима для создания действительно эффективной, полезной, безопасной и точной базы данных.
Хорошее моделирование данных и проектирование базы данных имеют решающее значение для разработки функциональных, надежных и безопасных систем приложений и баз данных, которые хорошо работают с хранилищами данных и аналитическими инструментами, а также упрощают обмен данными с деловыми партнерами и между многочисленными наборами приложений. Хорошо продуманные модели данных помогают обеспечить целостность данных, повышая ценность и надежность данных вашей компании.
Статьи по теме
- Прогнозная аналитика: определение, примеры и преимущества
- Аналитик бизнес-аналитики: описание работы, сертификаты и зарплата в США
- Лучшее программное обеспечение для управления данными для вашего малого бизнеса в 2023 году
- Роли, структура и преимущества IASB (Совет по международным стандартам финансовой отчетности)
Рекомендации
