Dữ liệu đang thay đổi cách thế giới hoạt động. Dữ liệu chịu trách nhiệm cho mọi thứ, cho dù đó là nghiên cứu về phương pháp chữa bệnh, chiến lược doanh thu của công ty, xây dựng tòa nhà hiệu quả hay những quảng cáo được nhắm mục tiêu trên trang mạng xã hội của bạn. Dữ liệu này là thông tin mà máy có thể đọc được chứ không phải con người có thể đọc được. Đây là lúc Mô hình hóa dữ liệu đi vào hình ảnh. Đó là quá trình mà dữ liệu được gán các quy tắc quan hệ. Mô hình dữ liệu đơn giản hóa dữ liệu và biến nó thành thông tin có ý nghĩa mà doanh nghiệp có thể sử dụng để ra quyết định và chiến lược. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn giải thích đầy đủ và khái quát về cách hoạt động của mô hình hóa dữ liệu, nhiều loại mô hình hóa dữ liệu và cách mô hình này có thể hỗ trợ doanh nghiệp của bạn.
Mô hình dữ liệu là gì?
Dữ liệu tốt cho phép các tổ chức thiết lập đường cơ sở, điểm chuẩn và mục tiêu để tiếp tục tiến về phía trước. Để cho phép phép đo này, dữ liệu phải được tổ chức thông qua mô tả dữ liệu, ngữ nghĩa dữ liệu và các ràng buộc về tính nhất quán của dữ liệu. Mô hình Dữ liệu là một mô hình trừu tượng cho phép phát triển liên tục các mô hình khái niệm và thiết lập các mối liên kết giữa các đối tượng dữ liệu.
Một công ty có thể có một ngân hàng dữ liệu khổng lồ, nhưng nếu không có tiêu chuẩn để xác minh chất lượng cơ bản và khả năng diễn giải của dữ liệu, thì điều đó là vô ích. Một mô hình dữ liệu vững chắc đảm bảo các kết quả đầu ra xuôi dòng có thể thực hiện được, kiến thức về các phương pháp hay nhất đối với dữ liệu và quyền truy cập vào các công cụ tốt nhất.
Bây giờ chúng ta hãy xem xét nhiều loại và quy trình lập mô hình dữ liệu.
Mô hình hóa dữ liệu là gì?
Trong công nghệ phần mềm, mô hình hóa dữ liệu là quá trình đơn giản hóa sơ đồ hoặc mô hình dữ liệu của hệ thống phần mềm bằng các kỹ thuật chính thức. Nó đòi hỏi phải truyền đạt dữ liệu và thông tin bằng cách sử dụng văn bản và ký hiệu. Mô hình dữ liệu đóng vai trò là khuôn mẫu để phát triển cơ sở dữ liệu mới hoặc tái cấu trúc các ứng dụng kế thừa.
Với những điều đã nói ở trên, đây là giai đoạn đầu tiên và quan trọng nhất trong việc thiết lập cấu trúc của dữ liệu có sẵn. Mô hình hóa dữ liệu là quá trình phát triển các mô hình dữ liệu trong đó các mối quan hệ và hạn chế dữ liệu được ghi lại và sau đó được mã hóa để sử dụng lại. Để mô tả mối quan hệ qua lại, về mặt lý thuyết, nó thể hiện dữ liệu bằng sơ đồ, ký hiệu hoặc văn bản.
Do đó, hỗ trợ mô hình hóa dữ liệu trong việc tăng tính nhất quán trong danh pháp, quy tắc, ngữ nghĩa và bảo mật. Kết quả là, phân tích dữ liệu được cải thiện. Trọng tâm là sự cần thiết về tính sẵn có và tổ chức của dữ liệu, bất kể nó được sử dụng như thế nào.
Quá trình mô hình hóa dữ liệu
Mô hình hóa dữ liệu là quá trình phát triển biểu diễn khái niệm của các đối tượng dữ liệu và mối quan hệ qua lại của chúng. Quá trình mô hình hóa dữ liệu thường bao gồm nhiều phần, bao gồm thu thập yêu cầu, thiết kế khái niệm, thiết kế logic, thiết kế vật lý và triển khai.
Người lập mô hình dữ liệu cộng tác với các bên liên quan ở từng giai đoạn của quy trình để hiểu các yêu cầu dữ liệu, xác định các thực thể và thuộc tính, thiết lập mối quan hệ giữa các đối tượng dữ liệu và tạo một mô hình biểu diễn chính xác dữ liệu theo cách mà các nhà phát triển ứng dụng, quản trị viên cơ sở dữ liệu, và các bên liên quan khác có thể sử dụng.
Tại sao Mô hình hóa dữ liệu lại quan trọng?
Bạn sẽ mô tả dữ liệu bạn có, cách bạn sử dụng dữ liệu đó và yêu cầu của bạn đối với việc sử dụng, bảo vệ và quản trị bằng cách lập mô hình dữ liệu của bạn. Công ty của bạn có thể sử dụng mô hình hóa dữ liệu để:
- Tạo khuôn khổ cho sự cộng tác giữa bộ phận CNTT và doanh nghiệp của bạn.
- Xác định tiềm năng cải thiện hoạt động kinh doanh bằng cách chỉ định các yêu cầu và ứng dụng dữ liệu.
- Tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho CNTT và xử lý các khoản đầu tư bằng cách chuẩn bị trước.
- Lỗi (và mục nhập dữ liệu dư thừa dễ bị lỗi) được giảm bớt, trong khi tính toàn vẹn của dữ liệu được cải thiện.
- Lập kế hoạch cho năng lực và phát triển, nó cải thiện tốc độ và hiệu suất của việc truy xuất và phân tích dữ liệu.
- Đặt và theo dõi các chỉ số hiệu suất chính của mục tiêu dựa trên các mục tiêu của công ty bạn.
Vì vậy, vấn đề không chỉ là những gì bạn nhận được thông qua mô hình hóa dữ liệu mà còn là cách bạn có được dữ liệu đó. Bản thân quá trình này có rất nhiều lợi thế.
Lợi ích của việc lập mô hình dữ liệu
Mô hình hóa dữ liệu là một quy trình thiết yếu trong việc tạo ra bất kỳ chương trình phần mềm hoặc hệ thống cơ sở dữ liệu nào. Trong số các ưu điểm của mô hình hóa dữ liệu là:
- Mô hình hóa dữ liệu hỗ trợ các bên liên quan hiểu rõ hơn về cấu trúc và mối quan hệ của dữ liệu, điều này có thể giúp tác động đến các quyết định về cách sử dụng và lưu trữ dữ liệu.
- Cải thiện chất lượng dữ liệu: Mô hình hóa dữ liệu có thể hỗ trợ xác định các lỗi và sự không nhất quán trong dữ liệu, điều này có thể nâng cao chất lượng dữ liệu tổng thể và ngăn ngừa các sự cố trong tương lai.
- Mô hình hóa dữ liệu tạo điều kiện giao tiếp và cộng tác giữa các bên liên quan, điều này có thể dẫn đến việc ra quyết định hiệu quả hơn và kết quả tốt hơn.
- Tăng hiệu quả: Mô hình hóa dữ liệu có thể giúp hợp lý hóa quy trình phát triển bằng cách cung cấp cho các nhà phát triển, quản trị viên cơ sở dữ liệu và các bên liên quan khác một bản trình bày dữ liệu rõ ràng và nhất quán.
Hạn chế của mô hình hóa dữ liệu
Mặc dù có rất nhiều ưu điểm của mô hình hóa dữ liệu, nhưng vẫn có một số hạn chế và trở ngại cần lưu ý. Một số giới hạn của mô hình hóa dữ liệu như sau:
- Các mô hình dữ liệu không linh hoạt: Các mô hình dữ liệu có thể cứng nhắc, gây khó khăn cho việc điều chỉnh các yêu cầu hoặc định dạng dữ liệu thay đổi.
- Phức tạp: Vì các mô hình dữ liệu có thể phức tạp và khó nắm bắt nên các bên liên quan có thể gặp khó khăn trong việc cung cấp đầu vào hoặc cộng tác hiệu quả. Mô hình hóa dữ liệu có thể là một quá trình tốn nhiều thời gian, đặc biệt đối với các tập dữ liệu lớn hoặc phức tạp.
Các loại mô hình hóa dữ liệu
Các tổ chức sử dụng ba loại mô hình dữ liệu khác nhau. Chúng được tạo ra trong các giai đoạn lập kế hoạch của một dự án phân tích. Chúng mở rộng từ các yêu cầu trừu tượng đến rời rạc, đòi hỏi các đầu vào từ một nhóm nhỏ các bên liên quan được chỉ định và thực hiện các chức năng khác nhau.
#1. Mô hình khái niệm
Nó là một mô tả đồ họa về các ý tưởng cơ sở dữ liệu và các mối quan hệ của chúng, cho thấy quan điểm của người dùng cấp cao về dữ liệu. Nó tập trung vào việc thiết lập các thực thể, các thuộc tính của một thực thể và các mối quan hệ giữa chúng hơn là sự phức tạp của chính cơ sở dữ liệu.
#2. Mô hình logic
Mô hình này chỉ định cấu trúc của các thực thể dữ liệu và các mối quan hệ của chúng một cách chi tiết hơn. Một mô hình dữ liệu logic thường được sử dụng cho một dự án cụ thể vì mục tiêu là tạo ra một bản đồ kỹ thuật về các quy tắc và cấu trúc dữ liệu.
#3. Mô hình vật lý
Đây là một khung hoặc lược đồ xác định cách dữ liệu được lưu trữ vật lý trong cơ sở dữ liệu. Nó được sử dụng để lập mô hình cụ thể cho cơ sở dữ liệu trong đó các cột chứa các loại và thuộc tính chính xác. Lược đồ bên trong được thiết kế bởi một mô hình vật lý. Mục tiêu là thực sự triển khai cơ sở dữ liệu.
Sự khác biệt giữa mô hình dữ liệu logic và vật lý được phân biệt bởi thực tế là mô hình logic giải thích rộng rãi dữ liệu nhưng không tham gia triển khai cơ sở dữ liệu, trong khi mô hình vật lý thì có. Nói cách khác, mô hình dữ liệu logic đóng vai trò là nền tảng để tạo mô hình vật lý, mô hình này cung cấp sự trừu tượng hóa cơ sở dữ liệu và hỗ trợ việc tạo lược đồ.
Hệ thống quản lý nhân viên đơn giản quản lý đơn hàng, đặt phòng khách sạn, v.v. là những ví dụ về mô hình dữ liệu khái niệm. Những ví dụ này chứng minh cách mô hình dữ liệu này được sử dụng để giao tiếp và xác định các yêu cầu nghiệp vụ của cơ sở dữ liệu, cũng như để trình bày các khái niệm. Nó không nhằm mục đích kỹ thuật, mà khá đơn giản.
Bây giờ chúng ta hãy xem xét các kỹ thuật.
Kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu
Ba kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu cơ bản tồn tại. Sơ đồ mối quan hệ thực thể, hay ERD, là một kỹ thuật để lập mô hình và thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc cơ sở dữ liệu thông thường. Thứ hai, Sơ đồ lớp ngôn ngữ mô hình hóa thống nhất, hay UML, là một họ ký hiệu được tiêu chuẩn hóa để mô hình hóa và thiết kế hệ thống thông tin. Cuối cùng, kỹ thuật lập mô hình cuối cùng là mô hình hóa Từ điển dữ liệu, bao gồm định nghĩa dạng bảng hoặc biểu diễn nội dung dữ liệu.
Các phương pháp lập mô hình dữ liệu tốt nhất năm 2023
Khi bắt đầu một dự án hoặc nhiệm vụ lập mô hình dữ liệu, hãy ghi nhớ các phương pháp được đề xuất sau đây:
#1. Tạo một mô hình dữ liệu để trực quan hóa.
Không chắc rằng việc nhìn chằm chằm vào vô số cột và hàng mục chữ và số sẽ dẫn đến giác ngộ. Nhiều người tiêu dùng cảm thấy thoải mái khi họ nhìn thấy các hình ảnh trực quan hóa dữ liệu đồ họa làm nổi bật bất kỳ điểm bất thường nào hoặc khi họ sử dụng giao diện màn hình kéo và thả đơn giản để nhanh chóng đánh giá và hợp nhất các bảng dữ liệu.
Bạn có thể làm sạch dữ liệu của mình bằng các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu như thế này để làm cho dữ liệu hoàn chỉnh, không có lỗi và không dư thừa. Hơn nữa, chúng hỗ trợ nhận dạng các loại bản ghi dữ liệu khác nhau tương đương với cùng một mục vật lý để chúng có thể được dịch sang các trường và định dạng được tiêu chuẩn hóa để cho phép hợp nhất nhiều nguồn dữ liệu.
#2. Nhận biết nhu cầu của công ty và cố gắng đạt được kết quả có ý nghĩa.
Mục đích của mô hình hóa dữ liệu là giúp một tổ chức thực hiện thành công hơn. Vấn đề quan trọng nhất do mô hình hóa dữ liệu đặt ra, từ quan điểm của một chuyên gia có trình độ, là nắm bắt chính xác nhu cầu kinh doanh. Điều này là cần thiết để xác định dữ liệu nào sẽ được thu thập, lưu trữ, cập nhật và cung cấp cho người dùng.
Bạn có thể nắm bắt đầy đủ các yêu cầu bằng cách đặt câu hỏi cho người dùng và các bên liên quan về kết quả họ yêu cầu từ dữ liệu. Bắt đầu tổ chức dữ liệu của bạn với những mục tiêu này. Bạn nên bắt đầu thiết kế tập dữ liệu của mình một cách có chiến lược có tính đến nhu cầu của người dùng và các bên liên quan.
#3. Tạo ra một nguồn duy nhất của sự thật.
Mang tất cả dữ liệu thô từ các nguồn của bạn vào cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu của bạn. Nếu bạn chỉ dựa vào trích xuất dữ liệu "đặc biệt" từ nguồn, thì luồng mô hình dữ liệu của bạn có thể bị cản trở. Nếu bạn sử dụng toàn bộ nhóm dữ liệu thô được lưu trữ trong trung tâm tập trung của mình, bạn sẽ có quyền truy cập vào tất cả dữ liệu trước đây.
Áp dụng logic cho dữ liệu thu được trực tiếp từ một nguồn và thực hiện các phép tính trên đó có thể gây ảnh hưởng nghiêm trọng, nếu không muốn nói là hủy hoại toàn bộ mô hình của bạn. Nó cũng cực kỳ khó sửa chữa hoặc duy trì nếu có sự cố xảy ra trong suốt quá trình.
#4. Bắt đầu với mô hình dữ liệu thô sơ và làm việc theo cách của bạn.
Dữ liệu có thể trở nên cực kỳ phức tạp rất nhanh do các yếu tố như số lượng, tính chất, cấu trúc, tốc độ tăng trưởng và ngôn ngữ truy vấn. Khi các mô hình dữ liệu ban đầu được giữ đơn giản và khiêm tốn, thì việc giải quyết các vấn đề và thực hiện các biện pháp phù hợp sẽ dễ dàng hơn.
Sau khi bạn chắc chắn rằng các mô hình ban đầu của mình là chính xác và quan trọng, bạn có thể thêm các bộ dữ liệu mới, loại bỏ bất kỳ sự khác biệt nào trong quá trình thực hiện. Hãy tìm một chương trình ban đầu dễ sử dụng nhưng sau đó có thể hỗ trợ các mô hình dữ liệu rất lớn. Nó cũng sẽ cho phép bạn nhanh chóng tổng hợp dữ liệu từ một số địa điểm thực tế.
#5. Trước khi tiếp tục, hãy kiểm tra kỹ từng giai đoạn của quy trình lập mô hình dữ liệu của bạn.
Mỗi hoạt động phải được kiểm tra kỹ lưỡng trước khi chuyển sang giai đoạn tiếp theo, bắt đầu với các ưu tiên mô hình hóa dữ liệu dựa trên nhu cầu kinh doanh. Ví dụ: chọn khóa chính cho tập dữ liệu đảm bảo rằng giá trị của khóa chính trong bản ghi đó có thể được nhận dạng duy nhất.
Phương pháp tương tự có thể được sử dụng để tích hợp hai bộ dữ liệu nhằm xác định xem chúng có mối quan hệ một-một hay một-nhiều và để tránh các tương tác nhiều-nhiều dẫn đến các mô hình dữ liệu quá phức tạp hoặc không thể quản lý được.
#6. Sắp xếp các yêu cầu kinh doanh theo thứ nguyên, dữ liệu, bộ lọc và thứ tự.
Bằng cách hiểu cách bốn biến này có thể được sử dụng để giải thích các truy vấn kinh doanh, các bộ dữ liệu được tổ chức tốt để hỗ trợ xây dựng các câu hỏi kinh doanh. Ví dụ: nếu một công ty bán lẻ có các địa điểm trên khắp thế giới, thì có thể xác định được những địa điểm hoạt động tốt nhất trong năm trước.
Sự kiện sẽ là tập hợp dữ liệu bán hàng lịch sử, thứ nguyên sẽ là sản phẩm và vị trí cửa hàng, bộ lọc sẽ là “12 tháng qua” và đơn đặt hàng sẽ là “năm cửa hàng tốt nhất theo thứ tự doanh số bán hàng giảm dần”. Bằng cách tổ chức cẩn thận các tập dữ liệu của bạn và tận dụng các bảng riêng biệt cho các tham số và sự kiện, bạn có thể hỗ trợ nghiên cứu bằng cách xác định những người bán hàng hàng đầu trong mỗi quý và trả lời chính xác các yêu cầu thông tin kinh doanh bổ sung.
#7. Tính toán trước để tránh bất đồng với người dùng cuối.
Điều quan trọng là phải có một phiên bản sự thật duy nhất để người dùng có thể kinh doanh. Ngay cả khi mọi người không đồng ý về cách sử dụng nó, thì cũng không nên có sự bất đồng về thông tin cơ bản hoặc toán học được sử dụng để đi đến câu trả lời. Ví dụ: một phép tính có thể được yêu cầu để chuyển đổi dữ liệu bán hàng hàng ngày thành các giá trị hàng tháng mà sau đó có thể được so sánh để xác định tháng tốt nhất và tồi tệ nhất.
Thay vì yêu cầu mọi người sử dụng máy tính hoặc công cụ bảng tính của riêng họ, một công ty có thể tránh những khó khăn bằng cách kết hợp trước tính toán này vào mô hình dữ liệu của mình.
#số 8. Tìm kiếm một mối quan hệ hơn là một mối tương quan.
Hướng dẫn về cách sử dụng dữ liệu được mô hình hóa được bao gồm trong mô hình hóa dữ liệu. Cho phép người tiêu dùng tự mình truy cập các phân tích kinh doanh là một bước quan trọng, nhưng điều quan trọng là họ không đi đến kết luận sai.
Chẳng hạn, điều đó khả thi nếu chúng ta xem xét doanh số của hai sản phẩm không liên quan dường như tăng và giảm cùng nhau như thế nào. Doanh thu của một mặt hàng có thúc đẩy doanh số của mặt hàng khác hay chúng dao động theo các yếu tố bên ngoài như nền kinh tế và thời tiết? Trong trường hợp này, một liên kết và kết nối rắc rối có thể được tập trung sai cách, tiêu tốn tài nguyên.
#9. Sử dụng các công cụ và chiến lược hiện đại để hoàn thành các nhiệm vụ đầy thách thức.
Trước khi thực hiện mô hình hóa dữ liệu mở rộng hơn, lập trình có thể được sử dụng để chuẩn bị các tập dữ liệu để phân tích. Nhưng nếu có một công cụ hoặc ứng dụng có thể quản lý các tác vụ phức tạp như vậy thì sao? Mọi người không còn phải học nhiều ngôn ngữ viết mã nữa, điều này giúp bạn có thời gian rảnh rỗi để tập trung vào các nhiệm vụ mang lại lợi ích cho công ty của mình.
Phần mềm chuyên dụng, chẳng hạn như các công cụ Trích xuất, Chuyển đổi và Tải (ETL), có thể hỗ trợ hoặc tự động hóa tất cả các quy trình trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu. Giao diện kéo và thả cũng có thể được sử dụng để kết hợp nhiều nguồn dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu thậm chí có thể được tự động hóa.
#10. Cải thiện mô hình dữ liệu để có kết quả kinh doanh tốt hơn
Mô hình hóa dữ liệu hỗ trợ người dùng nhanh chóng có được câu trả lời cho các mối quan tâm kinh doanh của họ có thể cải thiện hiệu suất của công ty trong các lĩnh vực như hiệu quả, năng suất, năng lực và mức độ hài lòng của khách hàng, trong số những lĩnh vực khác.
Công nghệ có thể được sử dụng để tăng tốc các giai đoạn điều tra các tập dữ liệu nhằm tìm câu trả lời cho tất cả các câu hỏi, cũng như liên quan đến các mục tiêu, mục tiêu kinh doanh và công cụ của công ty. Nó cũng đòi hỏi phải phân bổ các ưu tiên dữ liệu cho các nhiệm vụ cụ thể của công ty. Khi bạn đã đáp ứng các tình huống này, công ty của bạn sẽ có thể dự báo một cách đáng tin cậy hơn các giá trị quan trọng và lợi ích về năng suất mà mô hình hóa dữ liệu sẽ mang lại.
#11. Xác thực và kiểm tra ứng dụng phân tích dữ liệu của bạn.
Kiểm tra hệ thống phân tích của bạn giống như cách bạn thực hiện với bất kỳ chức năng được xây dựng và triển khai nào khác. Nó nên được đánh giá để xem tổng số lượng và độ chính xác của dữ liệu được thu thập là chính xác. Xem xét liệu dữ liệu của bạn có được sắp xếp tốt và cho phép bạn đạt được một thước đo quan trọng hay không. Bạn cũng có thể viết một số truy vấn để hiểu rõ hơn về cách nó sẽ hoạt động và áp dụng. Hơn nữa, chúng tôi khuyên bạn nên phát triển một số dự án để xác minh việc thực hiện và triển khai của bạn.
Mô hình hóa dữ liệu ảnh hưởng đến phân tích như thế nào?
Mô hình hóa dữ liệu và phân tích dữ liệu được liên kết chặt chẽ với nhau vì cần có một mô hình dữ liệu chất lượng để có được các phân tích có tác động mạnh nhất cho hoạt động kinh doanh thông minh nhằm hướng dẫn quá trình ra quyết định. Quá trình phát triển các mô hình dữ liệu là một sự bắt buộc buộc mỗi đơn vị kinh doanh phải xem xét cách họ đóng góp cho các mục tiêu tổng thể của công ty. Hơn nữa, một mô hình dữ liệu tốt đảm bảo hiệu suất phân tích hiệu quả bất kể kho dữ liệu của bạn lớn và phức tạp đến mức nào—hoặc có được.
Khi tất cả dữ liệu của bạn được xác định chính xác, việc chỉ đánh giá dữ liệu bạn yêu cầu sẽ trở nên dễ dàng hơn nhiều. Do trước đây bạn đã thiết lập mối liên kết giữa các thuộc tính dữ liệu, nên việc đánh giá và xem tác động của việc thay đổi quy trình, giá cả hoặc nhân sự là rất đơn giản.
Chọn một công cụ lập mô hình dữ liệu
Tin vui là một công cụ kinh doanh thông minh tuyệt vời sẽ bao gồm tất cả các công cụ lập mô hình dữ liệu mà bạn yêu cầu, ngoại trừ các sản phẩm và dịch vụ phần mềm chính xác mà bạn chọn để phát triển mô hình vật lý của mình. Vì vậy, bạn có thể chọn một trong những đáp ứng tốt nhất nhu cầu của công ty bạn và cơ sở hạ tầng hiện có. Khi xem xét một công cụ phân tích dữ liệu về khả năng mô hình hóa và phân tích dữ liệu của nó, hãy tự hỏi mình những câu hỏi này.
#1. Công cụ lập mô hình dữ liệu của bạn có dễ sử dụng không?
Những người kỹ thuật triển khai mô hình có thể xử lý bất kỳ công cụ nào bạn sử dụng cho họ, nhưng các nhà chiến lược kinh doanh và người dùng phân tích hàng ngày của bạn—và toàn bộ tổ chức của bạn—sẽ không tận dụng tối đa công cụ nếu khó sử dụng. Hãy tìm một giao diện người dùng dễ sử dụng sẽ hỗ trợ nhóm của bạn kể chuyện dữ liệu và bảng điều khiển dữ liệu.
#2. Công cụ lập mô hình dữ liệu của bạn hiệu quả như thế nào?
Một đặc điểm quan trọng khác là hiệu suất—tốc độ và hiệu quả, chuyển thành khả năng giữ cho doanh nghiệp hoạt động trơn tru trong khi người dùng của bạn chạy phân tích. Mô hình dữ liệu được lập kế hoạch tốt nhất không phải là tốt nhất nếu nó không thể chịu được sự khắc nghiệt của các tình huống trong thế giới thực, bao gồm sự phát triển của công ty và tăng khối lượng dữ liệu, truy xuất và phân tích.
#3. Công cụ lập mô hình dữ liệu của bạn có cần được bảo trì không?
Nếu mọi thay đổi đối với mô hình kinh doanh của bạn đều cần phải sửa đổi tốn thời gian đối với mô hình dữ liệu, thì công ty của bạn sẽ không được hưởng lợi từ mô hình hoặc các phân tích liên quan. Hãy tìm kiếm một giải pháp giúp việc bảo trì và nâng cấp trở nên đơn giản, để công ty của bạn có thể xoay vòng khi cần trong khi vẫn có quyền truy cập vào dữ liệu gần đây nhất.
#4. Dữ liệu của bạn sẽ được bảo vệ?
Các yêu cầu của chính phủ cần bạn bảo mật dữ liệu của khách hàng, nhưng khả năng tồn tại của công ty bạn yêu cầu bạn bảo vệ tất cả dữ liệu của mình như một tài sản quý giá. Bạn nên đảm bảo rằng các công cụ bạn chọn bao gồm các tính năng bảo mật mạnh, chẳng hạn như các biện pháp kiểm soát để cung cấp quyền truy cập cho những người cần và cấm những người không cần.
Yếu tố quan trọng nhất cần xem xét khi lập mô hình dữ liệu là gì?
Mục tiêu chính của mô hình hóa dữ liệu là đặt nền móng cho cơ sở dữ liệu có thể tải, truy xuất và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng. Một ý tưởng mô hình hóa dữ liệu hiệu quả đòi hỏi phải lập bản đồ dữ liệu công ty, liên kết dữ liệu và cách sử dụng dữ liệu.
Một mô hình dữ liệu nên được đào tạo lại thường xuyên như thế nào?
Tần suất đào tạo lại một mô hình dữ liệu sẽ khác nhau tùy thuộc vào mô hình và vấn đề mà mô hình đó hỗ trợ giải quyết. Dựa trên tần suất thay đổi tập dữ liệu đào tạo, hiệu suất của mô hình có giảm hay không và các yếu tố khác, một mô hình có thể cần được đào tạo lại hàng ngày, hàng tuần hoặc thường xuyên hơn, chẳng hạn như hàng tháng hoặc hàng năm.
Xác thực mô hình dữ liệu là gì?
Quá trình xác thực mô hình dữ liệu đảm bảo rằng mô hình được xây dựng phù hợp và có thể phục vụ chức năng dự kiến của nó. Một công cụ lập mô hình dữ liệu tốt giúp quy trình xác thực dễ dàng hơn bằng cách gửi thông báo tự động nhắc người dùng khắc phục sự cố, cải thiện truy vấn và thực hiện các điều chỉnh khác.
Các khái niệm mô hình hóa dữ liệu cơ bản là gì?
Có ba loại khái niệm mô hình hóa cơ sở dữ liệu: mô hình hóa dữ liệu khái niệm, mô hình hóa dữ liệu hậu cần và mô hình hóa dữ liệu vật lý. Các khái niệm mô hình hóa dữ liệu, từ trừu tượng đến rời rạc, thiết lập một kế hoạch chi tiết về cách tổ chức và quản lý dữ liệu trong một tổ chức.
Tổng kết
Một mô hình dữ liệu được lập kế hoạch tốt và toàn diện là điều cần thiết để tạo ra một cơ sở dữ liệu thực sự hiệu quả, hữu ích, an toàn và chính xác.
Mô hình hóa dữ liệu tốt và thiết kế cơ sở dữ liệu là rất quan trọng để phát triển các hệ thống ứng dụng và cơ sở dữ liệu chức năng, đáng tin cậy và an toàn hoạt động tốt với kho dữ liệu và công cụ phân tích – đồng thời dễ dàng chia sẻ dữ liệu với các đối tác kinh doanh và trên nhiều bộ ứng dụng. Các mô hình dữ liệu được cân nhắc kỹ lưỡng giúp đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu, tăng giá trị và độ tin cậy cho dữ liệu của công ty bạn.
Bài viết liên quan
- Phân tích dự đoán: Định nghĩa, Ví dụ và Lợi ích
- Nhà phân tích tình báo kinh doanh: Mô tả công việc, chứng chỉ & mức lương ở Mỹ
- Phần mềm quản lý dữ liệu tốt nhất cho doanh nghiệp nhỏ của bạn vào năm 2023
- IASB (Hội đồng Chuẩn mực Kế toán Quốc tế) Vai trò, Khuôn khổ & Lợi ích
dự án
