This is the Trace Id: 25f0e9583389d8c98a95ee6b1816e477
Przejdź do głównej zawartości
Power Platform

Co to jest modelowanie danych?

Modelowanie danych to proces analizowania i definiowania wszystkich różnych typów danych gromadzonych i wytwarzanych przez firmę, a także relacji między tymi bitami danych. Wykorzystując tekst, symbole i diagramy, koncepcje modelowania danych tworzą wizualne reprezentacje danych, które są przechwytywane, przechowywane i wykorzystywane w firmie. Gdy Twoja firma określa, w jaki sposób dane są wykorzystywane i kiedy, proces modelowania danych staje się ćwiczeniem w zrozumieniu i wyjaśnieniu wymagań dotyczących danych.
Mężczyzna wskazujący na ekran wyświetlający napis RENDIMENTO.
 

Korzyści płynące z modelowania danych

Dzięki modelowaniu danych można udokumentować posiadane typy danych, sposób ich wykorzystania oraz wymagania dotyczące zarządzania danymi związane z ich wykorzystaniem, ochroną i zarządzaniem. Korzyści z modelowania danych obejmują:

  • Tworzy strukturę współpracy między zespołem IT i zespołami biznesowymi.
  • Ujawnia możliwości udoskonalania procesów biznesowych dzięki zdefiniowaniu potrzeb i zastosowań dotyczących danych.
  • Umożliwia zaoszczędzenie czasu i pieniędzy na inwestycje związane z przetwarzaniem i infrastrukturą IT dzięki odpowiedniemu planowaniu.
  • Zmniejsza liczbę błędów (i nadmiarowych, podatnych na błędy wpisów danych), zwiększając równocześnie integralność danych.
  • Zwiększa szybkość i wydajność pobierania danych oraz ich analityki dzięki planowaniu pojemności i rozwoju.
  • Ustawia i śledzi docelowe kluczowe wskaźniki wydajności dostosowane do Twoich celów biznesowych.

Nie chodzi wyłącznie o wyniki modelowania danych, ale o sposób ich uzyskania.

Twórz wysokiej jakości modele danych za pomocą usługi Power BI

Dowiedz się więcej ze swoich danych dzięki usłudze Microsoft Power BI, łatwemu w użyciu narzędziu do analizy biznesowej i modelowania danych. Zapewnij swojemu zespołowi możliwość szybkiego przygotowywania, łączenia i kształtowania danych do analizy, pomagając jednocześnie w zapewnieniu zoptymalizowanych modeli.
Wypróbuj bezpłatnie

Przykłady różnych podejść do modelowania danych

 

Teraz, gdy wiesz już, co to jest modelowanie danych i dlaczego jest ważne, przyjrzyjmy się przykładom trzech różnych podejść do modelowania danych.

 

Koncepcyjne modelowanie danych

 

 Koncepcyjny model danych definiuje ogólną strukturę Twojej firmy i danych. Model danych koncepcyjnych, używany do organizowania pojęć biznesowych, jest definiowany przez interesariuszy biznesowych oraz inżynierów lub architektów danych. Na przykład, możesz mieć dane klientów, pracowników i produktów, a każdy zasobnik danych, znany jako encje, ma relacje z innymi jednostkami. Zarówno jednostki, jak i relacje między jednostkami są zdefiniowane w ramach Twojego koncepcyjnego modelu danych.

 

Logiczne modelowanie danych

 

Logiczny model danych opiera się na koncepcyjnym modelu danych z określonymi atrybutami danych w każdej jednostce i relacjami między tymi atrybutami. Na przykład klient A kupuje produkt B od pracownika sprzedaży C. Jest to techniczny model reguł i struktur danych zdefiniowany przez inżynierów danych, architektów i analityków biznesowych, pomagający w podejmowaniu decyzji dotyczących fizycznego modelu danych i wymagań biznesowych.

 

Fizyczne modelowanie danych

 

Fizyczny model danych jest specyficzną implementacją logicznego modelu danych stworzonego przez administratorów baz danych i deweloperów. Jest on opracowany dla określonego narzędzia bazy danych i technologii przechowywania danych, a także z łącznikami danych w celu udostępniania danych w systemach biznesowych użytkownikom w razie potrzeby. Jest to „rzecz”, do której prowadzą inne modele – faktyczna implementacja Twojego majątku danych.

 

Jak koncepcje modelowania danych wpływają na analizę

Modelowanie danych, nauka o danych i analiza danych idą w parze — potrzebujesz wysokiej jakości modelu danych, aby uzyskać najbardziej wpływową analizę danych w celu skutecznej analizy biznesowej, która będzie informować o przyszłych decyzjach. Proces tworzenia modelu danych polega na zmuszeniu każdej jednostki biznesowej do przyjrzenia się temu, w jaki sposób przyczynia się ona do realizacji całościowych celów organizacyjnych. Ponadto solidny model danych oznacza zoptymalizowaną wydajność analizy, bez względu na to, jak duży i złożony jest lub stanie się zasób danych.

 

Mając wszystkie dane jasno zdefiniowane, analizowanie dokładnie tych danych, których potrzebujesz, staje się znacznie łatwiejsze. Ze względu na już skonfigurowane relacje między atrybutami danych w modelu danych, łatwo jest analizować i obserwować wpływ zmian procesów, cen lub personelu.

 

Rozpocznij pracę z modelowaniem danych

Bez względu na to, które narzędzie do modelowania danych wybierzesz, upewnij się, że jest ono wydajne, intuicyjne i łatwe w utrzymaniu, aby Twoja firma uzyskała pełne korzyści z tego ważnego ćwiczenia biznesowego. Teraz, gdy już rozumiesz znaczenie modelowania danych i tego, co może ono dla Ciebie zrobić, możesz przejść do następnego kroku. Dowiedz się, jak usługa Microsoft Power BI – wiodące rozwiązanie do analizy biznesowej i modelowania danych – może pomóc w optymalizacji wykorzystania danych.
Dowiedz się więcej o usłudze Power BI
 

Jak wybrać narzędzie modelowania danych

Dobrą wiadomością jest to, że wysokiej jakości narzędzie do analizy biznesowej będzie zawierało wszystkie potrzebne narzędzia do modelowania danych, inne niż konkretne produkty i usługi oprogramowania wybrane do stworzenia modelu fizycznego. Możesz więc wybrać tę, która najlepiej odpowiada Twoim potrzebom biznesowym i istniejącej infrastrukturze. Zadawaj sobie te pytania dotyczące najlepszych rozwiązań w zakresie modelowania danych podczas oceniania narzędzia do analizy danych pod kątem jego potencjału modelowania i analizy danych.

 

Czy to narzędzie do modelowania danych jest intuicyjne?

 

Zespół techniczny wdrażający model danych może być w stanie poradzić sobie z każdym narzędziem, które zostanie mu udostępnione. Jednak stratedzy biznesowi i codzienni użytkownicy usług analitycznych, czyli cała Twoja firma, nie uzyskają optymalnej wartości z narzędzia do modelowania danych, jeśli nie będzie ono łatwe w użyciu. Będziesz potrzebować narzędzia do modelowania danych z intuicyjnym, prostym środowiskiem dla użytkownika, które może pomóc Twojemu zespołowi w tworzeniu opowiadania opartego o dane i pulpitów nawigacyjnych.

 

Jaka jest wydajność tego narzędzia do modelowania danych?

 

Innym ważnym atrybutem jest wydajność – czyli szybkość i efektywność, które przekładają się na zdolność do utrzymania płynnego działania firmy, gdy użytkownicy przeprowadzają analizy. Najlepiej zaplanowany model danych nie jest tak naprawdę najlepszy, jeśli nie może działać pod presją rzeczywistych warunków – które, miejmy nadzieję, obejmują rozwój biznesu i rosnącą ilość danych, ich wyszukiwanie i analizę.

 

Czy to narzędzie do modelowania danych wymaga konserwacji?

 

Jeśli każda zmiana w modelu biznesowym wymaga uciążliwych zmian w modelu danych, firma nie uzyska najlepszych wyników z tego modelu lub powiązanych z nim analiz. Poszukaj narzędzia do modelowania danych, które ułatwia konserwację i aktualizacje, dzięki czemu Twoja firma może obracać się w zależności od potrzeb, mając jednocześnie dostęp do najbardziej aktualnych danych.

 

Czy to narzędzie do modelowania danych zapewni bezpieczeństwo Twoim danym?

 

Przepisy rządowe wymagają ochrony danych klientów, ale rentowność Twojej firmy wymaga ochrony wszystkich danych jako cennego zasobu. Upewnij się, że wybrane narzędzia do modelowania danych mają wbudowane silne środki bezpieczeństwa, w tym mechanizmy kontroli umożliwiające przyznawanie dostępu tym, którzy go potrzebują i blokowanie tych, którzy go nie potrzebują.

 

Często zadawane pytania

 

Na co należy zwracać największą uwagę w modelowaniu danych?

 

Najważniejszą kwestią w modelowaniu danych jest stworzenie podstawy dla bazy danych, która może szybko ładować, pobierać i analizować duże ilości danych. Skuteczna koncepcja modelowania danych wymaga mapowania danych biznesowych, łączenia relacji między tymi danymi i zrozumienia, w jaki sposób dane są wykorzystywane.

 

Jak często należy wykonywać ponowny trening modelu danych?

 

Częstotliwość ponownego trenowania modelu danych zależy od samego modelu oraz problemu, które ma on rozwiązywać — model może wymagać ponownego trenowania codziennie, co tydzień lub z inną częstotliwością, np. co miesiąc albo raz do roku zależnie od tego, jak często zmieniają się zestawy danych treningowych, czy wydajność modelu zmalała i innych uwarunkowań związanych z obszarem nauki o danych.

 

Co to znaczy, że muszę weryfikować model danych?

 

Weryfikacja modelu danych oznacza potwierdzenie, że model danych ma prawidłową strukturę i może realizować zamierzony cel. Skuteczne narzędzie do modelowania danych ułatwia proces weryfikacji dzięki automatycznym komunikatom, które zachęcają użytkowników do naprawiania błędów, sortowania zapytań i optymalizacji opcji przechowywania w celu redukcji danych.

 

Jakie są trzy podstawowe koncepcje dotyczące modelowania danych?

 

Istnieją trzy pojęcia dotyczące modelowania danych: koncepcyjne modelowanie danych, logistyczne modelowanie danych i fizyczne modelowanie danych. Począwszy od abstrakcyjnych po dyskretne, koncepcje modelowania danych tworzą plan organizacji i zarządzania danymi w organizacji.

 

Skontaktuj się z działem sprzedaży

Poproś o skontaktowanie się z Tobą

Poproś o kontakt ze specjalistą ds. sprzedaży rozwiązania Power BI.
Wyślij żądanie

Obserwuj Power Platform