Hvad er datamodellering?

Datamodellering er processen med at analysere og definere alle de forskellige datatyper, som din virksomhed indsamler og producerer, samt relationerne mellem disse databit. Ved hjælp af tekst, symboler og diagrammer opretter datamodelleringskoncepter visuelle repræsentationer af data, efterhånden som de registreres, gemmes og bruges i din virksomhed. I takt med at din virksomhed bestemmer, hvordan data bruges, og hvornår, bliver datamodelleringsprocessen en øvelse i at forstå og tydeliggøre dine datakrav.

En mand peger på en skærm, der viser RENDIMENTO.

Opbygger en struktur for samarbejde mellem dit it-team og dine forretningsteams.
Afslører af muligheder for at forbedre forretningsprocesser ved at definere databehov og -anvendelser.
Sparer tid og penge på it og procesinvesteringer gennem en passende planlægning.
Reducerer fejl (og fejlbehæftet redundant dataindtastning) og forbedrer samtidig dataintegriteten.
Forøger hastigheden og ydeevnen for datahentning og -analyse ved at planlægge kapacitet og vækst.
Angiver og sporer målrettede ydeevneindikatorer, der passer til dine forretningsmål.

det handler ikke kun om resultaterne af datamodellering, men også om hvordan du får disse resultater.

Eksempler på datamodellering

Nu hvor du ved, hvad datamodellering er, og hvorfor den er vigtigt, så lad os se på de tre forskellige typer datamodelleringskoncepter som eksempler.

Konceptbaseret datamodellering

En konceptbaseret datamodel definerer den overordnede struktur i din virksomhed og dine data. Din konceptbaserede datamodel, der bruges til at organisere forretningskoncepter, defineres af virksomhedens interessenter og datateknikere eller arkitekter. Du kan f.eks. have kunde-, medarbejder- og produktdata, og hver databucket, kendt som enheder, har relationer til andre enheder. Både objekterne og objektrelationerne er defineret i din konceptbaserede datamodel.

Logisk datamodellering

En logisk datamodel bygger på den konceptbaserede datamodel med bestemte dataattributter i hvert objekt og relationerne mellem disse attributter. Kunde A køber f.eks. produkt B fra salgsmedarbejder C. Dette er din tekniske model af reglerne og datastrukturerne, som defineret af datateknikere, arkitekter og forretningsanalytikere, hvilket hjælper med at træffe beslutninger om, hvilken fysisk model dine data og din virksomhed kræver.

Fysisk datamodellering

En fysisk datamodel er din specifikke implementering af den logiske datamodel, der er oprettet af databaseadministratorer og udviklere. Den er udviklet til et bestemt databaseværktøj og en datalagringsteknologi og med dataconnectorer til at betjene dataene i dine virksomhedssystemer til brugerne efter behov. Det er “det”, de andre modeller har ført til – den faktiske implementering af dine dataejendom.

Sådan påvirker datamodelleringskoncepter analyser

Datamodellering, datavidenskab og dataanalyse går hånd i hånd – og du har brug for en datamodel af høj kvalitet for at få den mest virkningsfulde dataanalyse til effektfulde business intelligence, der kan give din fremtidige beslutningstagning. Processen med at oprette en datamodel omfatter at tvinge hver forretningsenhed til at se på, hvordan de bidrager til deres holistiske organisatoriske mål. Desuden betyder en solid datamodel optimeret analyseydeevne, uanset hvor stor og kompleks din dataejendom er – eller bliver.

Når alle dine data er klart defineret, bliver det meget nemmere at analysere præcis de data, du har brug for. Da du allerede har konfigureret relationerne mellem dataattributter i din datamodel, er det nemt at analysere og se indvirkninger, når du ændrer processer, priser eller personale.

Kom i gang med datamodellering

Uanset hvilket datamodelleringsværktøj du vælger, skal du sørge for, at det er højtydende, intuitivt og nemt at vedligeholde, så din virksomhed får alle fordelene ved denne vigtige forretningsøvelse. Nu, hvor du forstår vigtigheden af datamodellering, og hvad den kan gøre for dig, er du klar til næste trin. Find ud af, hvordan Microsoft Power BI – en førende business intelligence- og datamodelleringsløsning – kan hjælpe dig med at optimere din brug af data.

Få mere at vide om Power BI

Sådan vælger du et datamodelleringsværktøj

Den gode nyhed er en business intelligence-værktøj i god kvalitet, omfatter alle dedatamodelleringsværktøjer, du har brug for, ud over de specifikke softwareprodukter og -tjenester, du vælger at oprette din fysiske model. Så du kan frit vælge den, der passer bedst til din virksomheds behov og eksisterende infrastruktur. Stil dig selv disse spørgsmål om bedste praksis for datamodellering, når du evaluerer et dataanalyseværktøj for datamodellerings- og analysepotentialet.

Er dette datamodelleringsværktøj intuitivt?

Det tekniske team, der implementerer datamodellen, kan muligvis håndtere ethvert værktøj, du byder dem. Men dine virksomhedsstrateger og daglig brugere af analyser – i bund og grund, din virksomhed som helhed – får ikke den optimale værdi ud af dit datamodelleringsværktøj, hvis det ikke er let at bruge. Du får brug for et datamodelleringsværktøj med en intuitiv og enkel brugeroplevelse, der kan hjælpe dit team med historiefortælling med data og datadashboards.

Hvordan fungerer dette datamodelleringsværktøj?

En anden vigtig attribut er ydeevne – der betyder hastighed og effektivitet, hvilket resulterer i muligheden for at holde virksomheden kørende problemfrit, når brugerne kører analyser. Den bedste planlagte datamodel er egentlig ikke den bedste, hvis den ikke kan klare sig under presset fra virkelige forhold – som forhåbentligt involverer forretningsvækst og større datamængder, hentning og analyse.

Kræver dette datamodelleringsværktøj vedligeholdelse?

Hvis alle ændringer af din forretningsmodel kræver besværlige ændringer af din datamodel, får din virksomhed ikke de bedste resultater ud af den pågældende model eller dens tilknyttede analyse. Søg efter et datamodelleringsværktøj, der gør vedligeholdelse og opdateringer nemme, så din virksomhed kan pivotere efter behov, mens du stadig har adgang til de mest opdaterede data.

Er dataene sikre med dette datamodelleringsværktøj?

Offentlige bestemmelser kræver, at du beskytter dine kundedata, men din virksomheds synlighed kræver, at du beskytter alle dine data som det værdifulde aktiv, de er. Sørg for, at de datamodelleringsværktøjer, du vælger, har indbyggede stærke sikkerhedsforanstaltninger, herunder kontrolelementer til at give adgang til dem, der har brug for det, og blokere dem, der ikke har.

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er den vigtigste overvejelse i datamodellering?

Den vigtigste overvejelse i forbindelse med datamodellering er at skabe et fundament for en database, der hurtigt kan indlæse, hente og analysere store datamængder. Et effektivt datamodelleringskoncept kræver tilknytning af forretningsdata, forbindelse af relationerne mellem disse data og forståelse af, hvordan dataene bruges.

Hvor ofte bør en datamodel gentrænes?

Det varierer, hvor ofte en datamodel skal gentrænes, alt efter modellen og de problemer, den løser. Det betyder, at modellen måske skal gentrænes en gang om dagen, ugen eller med jævne mellemrum, f.eks. en gang om måneden eller året, baseret på hvor ofte træningsdatasættet ændres, og om modellens ydeevne forringes og andre datatekniske overvejelser.

Hvad betyder det at validere en datamodel?

Hvis du vil validere en datamodel, skal du bekræfte, at datamodellen er struktureret korrekt og kan udføre dens tilsigtede formål. Et effektivt værktøj til datamodellering faciliterer valideringsprocessen med automatiserede meddelelser, der beder brugerne om at rette fejl, sortere forespørgsler og optimere lagermuligheder for datareduktion.

Hvad er de tre nøglekoncepter i forbindelse med datamodellering?

Der er tre nøglekoncepter i forbindelse med datamodellering: Konceptuel datamodellering, logisk datamodellering og fysisk datamodellering. Lige fra abstrakte til diskrete nøglekoncepter i forbindelse med datamodellering udgør de en plan for, hvordan data organiseres og administreres i en organisation.

Kontakt salgsafdelingen

Chat med salgsafdelingen

Tilgængelig man-fre 09:00-17:00.

Chat nu

Anmod om, at vi kontakter dig

Få en Power BI-salgsekspert til at tage kontakt til dig.

Send en anmodning

Ring til salgsafdelingen