Kaj je podatkovno modeliranje?
Podatkovni model je vizualni prikaz podatkovnih elementov in odnosov med njimi. Podatkovni modeli pomagajo poslovnim in tehničnim virom sodelovati pri načrtovanju informacijskih sistemov in podatkovnih zbirk, ki jih poganjajo. Prikazujejo kateri podatki so potrebni in kako morajo biti strukturirani, da podpirajo različne poslovne procese.
Obstajajo tri vrste podatkovnih modelov: konceptualni, logični in fizični. Vsak ima svoj namen, ki ga določa predvsem raven podrobnosti delovanja. Z vsako stopnjo modeliranja podatkov postaja podatkovni model bolj informacijsko in kontekstualno bogat.
Zakaj je podatkovno modeliranje pomembno?
Dobra analogija je hiša in njen arhitekt. Arhitekt načrtuje hišo z mislijo na končnega uporabnika/ »bivalca«. Sestavljen mora biti s pravo funkcionalnostjo na pravih mestih.
O tabeli s podatki razmišljajte kot o sobi v hiši. Toda pri upravljanju podatkov hiša nima le 10 sob, temveč 10.000 sob, od katerih je vsaka različno povezana in pomembna za organizacijo.
V takšnem obsegu je lahko nadzor neobvladljiv. Vizualni prikaz, ki ga zagotavlja podatkovni model, daje organizacijam samozavest pri oblikovanju predlaganih sistemov in njihovem prenosu v prakso.
Modeliranje podatkov je ključna sestavina upravljanja metapodatkov, podatkov in podatkovne inteligence. Zagotavlja celovit pogled na konceptualne, logične in fizične podatkovne modele, ki poslovnim in informacijskim deležnikom pomagajo razumeti podatkovne strukture in njihov pomen.
Preprosto rečeno: »ne morete upravljati tistega, česar ne vidite«.
Šest glavnih prednosti podatkovnega modeliranja
Modeliranje podatkov je prvi korak k zagotavljanju uporabe, razumevanja in zaupanja v ključne informacije v celotnem podjetju. Ima številne prednosti. V nadaljevanju je navedenih šest glavnih prednosti, ki jih lahko organizacije izkoristijo z modeliranjem podatkov:
- Izboljšajte odkrivanje, standardizacijo in dokumentiranje podatkovnih virov.
- Uspešno oblikovanje in izvajanje podatkovnih zbirk.
- Podprite skladnost s predpisi zdaj in v prihodnosti z urejanjem skupin, procesov, portfeljev in življenjskih ciklov modeliranja podatkov.
- Omogočite zaposlenim samopostrežni dostop do podatkov in spodbudite sodelovanje z boljšo usklajenostjo med oddelki/IT in poslovanjem.
- Izboljšajte poslovno obveščanje in olajšajte prepoznavanje novih priložnosti z razširitvijo podatkovnih zmogljivosti, pismenosti in odgovornosti v podjetju.
- Spodbujanje bolj povezanega povezovanja obstoječih informacijskih sistemov, saj se novi sistemi uvajajo z boljšim vpogledom v trenutno stanje organizacije.
Katero je najboljše orodje za podatkovno modeliranje?
Erwin Data Modeler (Erwin DM) je nagrajeno orodje za modeliranje podatkov, ki ga uporabljajo podjetja s seznama Fortune 500, vključno z nekaterimi vodilnimi svetovnimi podjetji na področju finančnih storitev, zdravstva, kritične infrastrukture in tehnologije.
Njegova zgodovina in dokazana uspešnost uporabnikom omogočata, da izkoristijo glavne prednosti modeliranja podatkov. Poleg tega lahko uporabniki programa Erwin DM:
Vizualizirajo katere koli podatke od koder koli
erwin DM organizacijam omogoča vizualizacijo strukturiranih ali nestrukturiranih podatkov, ne glede na to, kje so shranjeni – v relacijski zbirki podatkov, podatkovnem skladišču ali oblaku – v enem samem vmesniku.
Avtomatizirano ustvarijo podatkovni model in shemo podatkovne zbirke
uporabniki erwin DM imajo koristi od večjih možnosti avtomatizacije, ki jim prihranijo čas, povečajo učinkovitost in zmanjšajo število napak.
Centralizirajo razvoj in upravljanje modelov
erwin DM se ponaša z integriranim pogledom na konceptualne, logične in fizične podatkovne modele, ki pomaga premostiti vrzeli v razumevanju med poslovnimi in tehničnimi deležniki.
Spodbudijo podatkovno pismenost, sodelovanje in odgovornost
Izboljšajte podatkovno inteligenco in sprejemanje odločitev v podjetju s povečanjem sposobnosti deležnikov, da uporabljajo, razumejo in zaupajo ustreznim podatkom.
Povečajo agilnost pri razvoju aplikacij
Konsolidacija in gradnja aplikacij s hibridnimi arhitekturami, vključno s tradicionalnimi arhitekturami, arhitekturami za velike podatke, arhitekturami v oblaku in lokalnimi arhitekturami.
Zmanjšajo tveganje in stroške
Avtomatizacija in standardizacija definicij in struktur podatkov zmanjšujeta tveganja in stroške, poleg tega pa lahko spremembe in nove aplikacije testirate, še preden se začnejo proizvajati.
Spodbudijo uspešno uvajanje oblaka
Avtomatizirano načrtovanje in uvajanje shem pospešuje in zagotavlja uspešno sprejetje platform v oblaku, kot je Snowflake, vključno s samodejnim dokumentiranjem obstoječih shem v modele za večkratno uporabo.