Дані змінюють те, як працює світ. Дані відповідають за все, незалежно від того, чи йдеться про дослідження ліків від хвороб, стратегію доходів компанії, ефективне будівництво будівель чи цільову рекламу на вашій сторінці в соціальній мережі. Ці дані є інформацією, яка читається машиною, а не людиною. Саме тоді на сцену з’являється моделювання даних. Це процес, за допомогою якого даним призначаються реляційні правила. Модель даних спрощує дані та перетворює їх на значущу інформацію, яку компанії можуть використовувати для прийняття рішень і стратегії. Ця стаття надасть вам повне та широке пояснення того, як працює моделювання даних, численні типи моделювання даних і те, як воно може допомогти вашому бізнесу.
Що таке модель даних?
Хороші дані дозволяють організаціям встановлювати базові показники, контрольні показники та цілі, щоб продовжувати рухатися вперед. Щоб дозволити це вимірювання, дані повинні бути організовані за допомогою опису даних, семантики даних і обмежень узгодженості даних. Модель даних — це абстрактна модель, яка дозволяє безперервно розвивати концептуальні моделі та встановлювати зв’язки між об’єктами даних.
Компанія може мати величезний банк даних, але якщо немає стандарту для перевірки основної якості та інтерпретації даних, він марний. Надійна модель даних забезпечує дієві вихідні дані, знання найкращих методів роботи з даними та доступ до найкращих інструментів.
Давайте тепер розглянемо багато типів і процедур моделювання даних.
Що таке моделювання даних?
У розробці програмного забезпечення моделювання даних — це процес спрощення діаграми або моделі даних програмної системи за допомогою формальних методів. Це передбачає передачу даних та інформації за допомогою тексту та символів. Модель даних служить шаблоном для розробки нових баз даних або реінжинірингу застарілих програм.
З огляду на вищесказане, це перший і найважливіший етап у встановленні структури наявних даних. Моделювання даних — це процес розробки моделей даних, у яких зв’язки даних і обмеження документуються, а потім кодуються для повторного використання. Щоб відобразити взаємозв’язок, він теоретично виражає дані за допомогою діаграм, символів або тексту.
Таким чином, моделювання даних допомагає підвищити узгодженість номенклатури, правил, семантики та безпеки. Як результат, покращується аналіз даних. Акцент робиться на необхідності наявності та організації даних, незалежно від того, як вони використовуються.
Процес моделювання даних
Моделювання даних — це процес розробки концептуального представлення об’єктів даних та їхніх взаємозв’язків. Процес моделювання даних зазвичай складається з багатьох частин, включаючи збір вимог, концептуальний дизайн, логічне проектування, фізичне проектування та впровадження.
Розробники моделей даних співпрацюють із зацікавленими сторонами на кожному етапі процесу, щоб зрозуміти вимоги до даних, визначити сутності та атрибути, встановити зв’язки між об’єктами даних і створити модель, яка точно представляє дані таким чином, щоб розробники програм, адміністратори баз даних, та інші зацікавлені сторони можуть використовувати.
Чому моделювання даних є важливим?
Ви опишете, які дані у вас є, як ви їх використовуєте та які ваші вимоги до використання, захисту та управління шляхом моделювання ваших даних. Ваша компанія може використовувати моделювання даних, щоб:
- Створює основу для співпраці між вашим ІТ-відділом і бізнес-відділами.
- Визначає потенціал для покращення бізнес-операцій шляхом визначення вимог до даних і програм.
- Завчасна підготовка економить час і гроші на ІТ та процесах.
- Кількість помилок (і надлишкового введення даних, схильних до помилок) зменшується, а цілісність даних покращується.
- Плануючи потужність і розвиток, він покращує швидкість і продуктивність пошуку та аналітики даних.
- Встановлює та контролює цільові ключові показники ефективності на основі цілей вашої компанії.
Отже, справа не лише в тому, що ви отримуєте за допомогою моделювання даних, а й у тому, як ви їх отримуєте. Сам процес має численні переваги.
Переваги моделювання даних
Моделювання даних є важливим процесом у створенні будь-якої програми або системи баз даних. Серед переваг моделювання даних:
- Моделювання даних допомагає зацікавленим сторонам краще зрозуміти структуру та зв’язки даних, що може допомогти вплинути на рішення про те, як використовувати та зберігати дані.
- Покращена якість даних: моделювання даних може допомогти у виявленні недоліків і невідповідностей у даних, що може покращити загальну якість даних і запобігти проблемам у майбутньому.
- Моделювання даних полегшує спілкування та співпрацю між зацікавленими сторонами, що може призвести до більш ефективного прийняття рішень і кращих результатів.
- Підвищення ефективності: моделювання даних може допомогти оптимізувати процес розробки, надаючи розробникам, адміністраторам баз даних та іншим зацікавленим сторонам чітке та узгоджене представлення даних.
Обмеження моделювання даних
Незважаючи на численні переваги моделювання даних, існують деякі обмеження та перешкоди, про які слід знати. Деякі з обмежень моделювання даних такі:
- Негнучкі моделі даних: Моделі даних можуть бути жорсткими, що ускладнює адаптацію до мінливих вимог або форматів даних.
- Складність: Оскільки моделі даних можуть бути складними та складними для сприйняття, зацікавленим сторонам може бути важко надавати вхідні дані або ефективно співпрацювати. Моделювання даних може бути трудомістким процесом, особливо для великих або складних наборів даних.
Типи моделювання даних
Організації використовують три різні типи моделей даних. Вони створюються на етапах планування аналітичного проекту. Вони охоплюють від абстрактних до дискретних вимог, передбачають внески від визначеної підмножини зацікавлених сторін і виконують різні функції.
#1. Концептуальна модель
Це графічне зображення ідей бази даних та їхніх взаємозв’язків, що вказує на перспективу високого рівня користувача щодо даних. Він зосереджується на встановленні сутностей, атрибутів сутності та зв’язків між ними, а не на тонкощах самої бази даних.
#2. Логічна модель
Ця модель детальніше визначає структуру об’єктів даних та їхні зв’язки. Логічна модель даних зазвичай використовується для конкретного проекту, оскільки метою є створення технічної карти правил і структур даних.
#3. Фізична модель
Це структура або схема, яка визначає, як дані фізично зберігаються в базі даних. Він використовується для моделювання бази даних, у якому стовпці містять точні типи та властивості. Внутрішня схема розроблена фізичною моделлю. Мета полягає в тому, щоб фактично реалізувати базу даних.
Розрізнення між логічною та фізичною моделлю даних відрізняється тим фактом, що логічна модель детально пояснює дані, але не бере участі в реалізації бази даних, тоді як фізична модель робить це. Іншими словами, логічна модель даних служить основою для створення фізичної моделі, яка забезпечує абстракцію бази даних і допомагає у створенні схеми.
Системи управління співробітниками, прості управління замовленнями, бронювання готелів тощо є прикладами концептуального моделювання даних. Ці приклади демонструють, як ця модель даних використовується для передачі даних і визначення бізнес-вимог до бази даних, а також для представлення концепцій. Це не технічний, а досить простий.
Давайте тепер розглянемо техніку.
Методи моделювання даних
Існують три основні методи моделювання даних. Діаграма сутності-зв’язку, або ERD, є технікою для моделювання та проектування реляційних або звичайних баз даних. По-друге, діаграми класів уніфікованої мови моделювання, або UML, є стандартизованою сім’єю нотацій для моделювання та проектування інформаційних систем. Нарешті, остання техніка моделювання – це моделювання словника даних, яке включає табличне визначення або представлення ресурсів даних.
Найкращі практики моделювання даних у 2023 році
Починаючи проект моделювання даних або завдання, пам’ятайте про такі рекомендовані практики:
#1. Створіть модель даних для візуалізації.
Навряд чи споглядання нескінченних стовпчиків і рядків буквено-цифрових записів призведе до прозріння. Багато споживачів почуваються спокійно, коли бачать графічні візуалізації даних, які підкреслюють будь-які аномалії, або коли вони використовують прості екранні інтерфейси з перетягуванням і скиданням для швидкої оцінки та об’єднання таблиць даних.
Ви можете очистити свої дані за допомогою таких методів візуалізації даних, щоб зробити їх повними, без помилок і надлишків. Крім того, вони допомагають розпізнавати різні типи записів даних, які відповідають тому самому фізичному об’єкту, щоб їх можна було перевести в стандартизовані поля та формати для злиття кількох джерел даних.
#2. Визнавати потреби компанії та прагнути до значущих результатів.
Мета моделювання даних — допомогти організації працювати успішніше. З точки зору кваліфікованого експерта, найбільш серйозною проблемою, яку створює моделювання даних, є точне врахування бізнес-вимог. Це необхідно для визначення того, які дані потрібно збирати, зберігати, оновлювати та надавати користувачам.
Ви можете отримати повне уявлення про вимоги, опитуючи користувачів і зацікавлених сторін про результати, які вони вимагають від даних. Почніть упорядковувати свої дані, пам’ятаючи про ці цілі. Бажано почати стратегічне проектування наборів даних з урахуванням потреб користувачів і зацікавлених сторін.
#3. Створіть єдине джерело правди.
Перенесіть усі необроблені дані зі своїх джерел у свою базу даних або сховище даних. Якщо ви покладаєтеся лише на «спеціальне» вилучення даних із джерела, потік вашої моделі даних може бути ускладнений. Якщо ви використовуєте весь пул необроблених даних, що зберігається у вашому централізованому центрі, ви матимете доступ до всіх попередніх даних.
Застосування логіки до даних, отриманих безпосередньо з джерела, і виконання обчислень на них може мати серйозний вплив, якщо не зруйнувати, всю вашу модель. Його також неймовірно важко ремонтувати або підтримувати, якщо щось піде не так протягом усього процесу.
#4. Почніть із елементарного моделювання даних і просувайтеся далі.
Дані можуть стати надзвичайно складними дуже швидко через такі фактори, як кількість, природа, структура, швидкість зростання та мова запитів. Коли моделі даних спочатку зберігаються простими та скромними, легше вирішувати проблеми та вживати правильних заходів.
Після того, як ви переконаєтеся, що ваші оригінальні моделі є правильними та значущими, ви можете додати нові набори даних, усуваючи будь-які розбіжності на цьому шляху. Шукайте програму, яка спочатку проста у використанні, але згодом може підтримувати дуже великі моделі даних. Це також повинно дозволити вам швидко збирати дані з кількох фізичних місць.
#5. Перш ніж продовжити, ще раз перевірте кожен етап процесу моделювання даних.
Перш ніж перейти до наступного етапу, кожну дію слід ще раз перевірити, починаючи з пріоритетів моделювання даних на основі бізнес-потреб. Вибір первинного ключа для набору даних, наприклад, гарантує однозначне розпізнавання значення первинного ключа в цьому записі.
Той самий метод можна використовувати для інтеграції двох наборів даних, щоб визначити, чи мають вони зв’язок «один-до-одного» чи «один-до-багатьох», і щоб уникнути взаємодії «багато-до-багатьох», яка призводить до надто складних або некерованих моделей даних.
#6. Сортуйте бізнес-запити за розмірами, даними, фільтрами та порядком.
Зрозумівши, як ці чотири змінні можна використовувати для пояснення бізнес-запитів, добре організовані набори даних допоможуть у формулюванні бізнес-запитань. Наприклад, якщо роздрібна компанія має представництва по всьому світу, можна визначити найефективніші за попередній рік.
Факти — це набори історичних даних про продажі, параметри — це продукт і місцезнаходження магазину, фільтр — «останні 12 місяців», а порядок — «п’ять найкращих магазинів у порядку зменшення продажів». Ретельно організувавши свої набори даних і використовуючи різні таблиці для параметрів і фактів, ви можете допомогти в дослідженні, визначаючи найбільших продажів за кожен квартал і точно відповідаючи на додаткові запити бізнес-аналітики.
#7. Зробіть розрахунки заздалегідь, щоб уникнути розбіжностей з кінцевими користувачами.
Дуже важливо мати єдину правдиву версію, на основі якої користувачі можуть працювати. Навіть якщо люди не згодні щодо того, як його слід використовувати, не повинно бути розбіжностей щодо основної інформації чи математики, використаної для отримання відповіді. Наприклад, обчислення може знадобитися для перетворення щоденних даних про продажі в місячні значення, які потім можна порівняти, щоб визначити найкращий і найгірший місяці.
Замість того, щоб вимагати від кожного використання власних калькуляторів або інструментів для роботи з електронними таблицями, компанія може уникнути труднощів, заздалегідь включивши ці обчислення у своє моделювання даних.
#8. Шукайте зв’язок, а не кореляцію.
Інструкції щодо використання змодельованих даних включено до моделювання даних. Надання споживачам самостійного доступу до бізнес-аналітики є важливим кроком, але так само важливо, щоб вони не робили поспішних висновків.
Це можливо, наприклад, якщо ми подивимося, як здається, що продажі двох непов’язаних продуктів одночасно збільшуються та падають. Чи доходи від одного товару стимулюють продажі іншого, чи вони коливаються у відповідь на зовнішні фактори, такі як економіка та погода? У цьому випадку незрозуміле посилання та з’єднання можуть бути сфокусовані неправильно, споживаючи ресурси.
#9. Використовуйте сучасні інструменти та стратегії для виконання складних завдань.
Перед виконанням більш широкого моделювання даних, програмування може бути використано для підготовки наборів даних для аналізу. Але що, якби був інструмент або програма, які могли б керувати такими складними завданнями? Людям більше не потрібно вивчати кілька мов кодування, що звільняє ваш час, щоб зосередитися на завданнях, які приносять користь вашій компанії.
Спеціалізоване програмне забезпечення, таке як інструменти вилучення, перетворення та завантаження (ETL), може полегшити або автоматизувати всі процеси вилучення, перетворення та завантаження даних. Інтерфейс перетягування також можна використовувати для об’єднання багатьох джерел даних, а моделювання даних можна навіть автоматизувати.
#10. Покращене моделювання даних для кращих бізнес-результатів
Моделювання даних, яке допомагає користувачам швидко отримувати відповіді на їхні бізнес-проблеми, може покращити продуктивність компанії в таких сферах, як результативність, прибутковість, компетентність і задоволення клієнтів, зокрема.
Технологію можна використовувати для прискорення етапів дослідження наборів даних для відповідей на всі запити, а також щодо корпоративних цілей, бізнес-цілей та інструментів. Це також передбачає розподіл пріоритетів даних для конкретних корпоративних завдань. Після того, як ви познайомитеся з цими сценаріями, ваша фірма зможе більш надійно прогнозувати важливі значення та переваги продуктивності, які забезпечить моделювання даних.
#11. Перевірте та протестуйте свою програму аналізу даних.
Перевірте свою аналітичну систему так само, як і будь-яку іншу вбудовану та реалізовану функціональність. Слід оцінити, чи правильні загальна кількість і точність зібраних даних. Перевірте, чи ваші дані добре впорядковані та чи дозволяють вам досягти критичного показника. Ви також можете написати кілька запитів, щоб краще зрозуміти, як це буде працювати та застосовуватися. Крім того, ми рекомендуємо розробити ряд проектів, щоб перевірити ваше виконання та впровадження.
Як моделювання даних впливає на аналітику?
Моделювання та аналітика даних нерозривно пов’язані, оскільки якісна модель даних потрібна для отримання найефективнішої аналітики для бізнес-аналітики, яка керує прийняттям рішень. Процес розробки моделей даних є примусом, який змушує кожну бізнес-одиницю враховувати, як вони сприяють досягненню загальних цілей компанії. Крім того, хороша модель даних забезпечує ефективну аналітичну продуктивність незалежно від того, наскільки великими та складними є ваші дані.
Коли всі ваші дані правильно визначено, оцінка лише тих даних, які вам потрібні, стає значно легшою. Оскільки ви раніше встановили зв’язки між атрибутами даних, можна легко оцінити та побачити наслідки зміни процесів, цін або персоналу.
Вибір засобу моделювання даних
Хороша новина полягає в тому, що чудовий інструмент бізнес-аналітики включатиме всі необхідні інструменти моделювання даних, за винятком тих програмних продуктів і послуг, які ви виберете для розробки своєї фізичної моделі. Тож ви можете вибрати той, який найкраще відповідає потребам вашої компанії та наявній інфраструктурі. Розглядаючи інструмент аналізу даних з огляду на його можливості моделювання та аналізу даних, поставте собі ці запитання.
#1. Чи простий у використанні інструмент моделювання даних?
Технічні спеціалісти, які впроваджують модель, можуть впоратися з будь-яким інструментом, який ви їм надасте, але ваші бізнес-стратеги та повсякденні користувачі аналітики — і вся ваша організація — не отримають максимум від інструменту, якщо ним важко користуватися. Шукайте простий у використанні інтерфейс користувача, який допоможе вашій команді з оповіданням даних і інформаційними панелями даних.
#2. Наскільки ефективним є ваш інструмент моделювання даних?
Іншою важливою характеристикою є продуктивність — швидкість і ефективність, які перетворюються на здатність підтримувати безперебійну роботу бізнесу, поки ваші користувачі виконують аналіз. Найкраще спланована модель даних не є найкращою, якщо вона не може протистояти суворим ситуаціям реального світу, які мають включати корпоративний розвиток і збільшення обсягів даних, пошуку та аналізу.
#3. Ваш інструмент моделювання даних потребує обслуговування?
Якщо кожна зміна вашої бізнес-моделі потребує трудомістких модифікацій моделі даних, ваша компанія не отримає вигоди від моделі чи пов’язаної аналітики. Шукайте рішення, яке спрощує технічне обслуговування та оновлення, щоб ваша компанія могла змінюватись за потреби, маючи доступ до найновіших даних.
#4. Чи будуть ваші дані захищені?
Відповідно до державних вимог ви повинні захищати дані своїх клієнтів, але життєздатність вашої компанії вимагає захисту всіх ваших даних як цінного активу. Ви повинні переконатися, що вибрані вами інструменти включають надійні функції безпеки, такі як елементи керування для надання доступу тим, хто його потребує, і заборони для тих, хто цього не потребує.
Який найважливіший фактор слід враховувати під час моделювання даних?
Основна мета моделювання даних — закласти основу для бази даних, яка може швидко завантажувати, отримувати й аналізувати величезні обсяги даних. Ефективна ідея моделювання даних вимагає відображення корпоративних даних, зв’язків даних і того, як ці дані використовуються.
Як часто потрібно перенавчати модель даних?
Частота, з якою модель даних повинна перенавчатися, залежить від моделі та проблеми, яку вона допомагає вирішити. Залежно від того, як часто змінюються набори навчальних даних, чи впала продуктивність моделі та інших факторів, модель може потребувати повторного навчання щодня, щотижня або частіше, наприклад щомісяця чи року.
Що таке перевірка моделі даних?
Процес перевірки моделі даних гарантує, що модель створена належним чином і може виконувати призначену функцію. Хороший інструмент моделювання даних полегшує процес перевірки, надсилаючи автоматичні сповіщення, які пропонують користувачам виправити проблеми, покращити запити та внести інші зміни.
Що таке фундаментальні концепції моделювання даних?
Існує три типи концепцій моделювання баз даних: концептуальне моделювання даних, моделювання логістичних даних і моделювання фізичних даних. Концепції моделювання даних, які варіюються від абстрактних до дискретних, встановлюють схему організації та керування даними в організації.
Підсумки
Добре спланована та комплексна модель даних є важливою для створення дійсно ефективної, корисної, безпечної та точної бази даних.
Якісне моделювання даних і дизайн баз даних є критично важливими для розробки функціональних, надійних і безпечних прикладних систем і баз даних, які добре працюють зі сховищами даних і аналітичними інструментами – і полегшують обмін даними з діловими партнерами та між численними наборами програм. Добре продумані моделі даних допомагають забезпечити цілісність даних, підвищуючи цінність і надійність даних вашої компанії.
Статті по темі
- Прогнозна аналітика: визначення, приклади та переваги
- Аналітик Business Intelligence: опис роботи, сертифікати та зарплата в США
- Найкраще програмне забезпечення для керування даними для вашого малого бізнесу у 2023 році
- IASB (Рада з міжнародних стандартів бухгалтерського обліку) Ролі, структура та переваги
посилання
