This is the Trace Id: 683cb9de0994a3d66b1ea6da2ef7395b

Hva er datamodellering?

Datamodellering er prosessen bak analyse og definering av alle de ulike datatypene som virksomheten innhenter og produserer, i tillegg til relasjonene mellom disse dataene. Ved å bruke tekst, symboler og diagrammer skaper datamodelleringskonsepter visuelle representasjoner av data mens de innhentes, lagres og brukes i virksomheten. Når virksomheten avgjør hvordan data brukes og når blir datamodelleringsprosessen en øvelse i å forstå og tydeliggjøre kravene til data.
En mann som peker på en skjerm med teksten RENDIMENTO.
 

Fordelene med datamodellering

Ved å modellere data kan du dokumentere hvilke typer data du har, hvordan du bruker dem og kravene til databehandling knyttet til bruk, beskyttelse og styring. Fordelene med datamodellering inkluderer:

  • Oppretter en struktur for samarbeid mellom IT og medarbeiderne i forretningsavdelingen.
  • Viser muligheter for å forbedre forretningsprosesser ved å definere databehov og -bruk.
  • Sparer tid og penger på IT- og prosessinvesteringer gjennom passende planlegging.
  • Reduserer feil (og feilutsatt overflødig dataregistrering) samtidig som dataintegriteten forbedres.
  • Øker hastigheten og ytelsen til datahenting og analyse av planlegging av kapasitet og vekst.
  • Angir og sporer viktige nøkkelindikatorer skreddersydd for forretningsmålene.

det handler ikke bare om resultatene av datamodellering, men hvordan du får disse resultatene.

Opprett datamodeller av høy kvalitet med Power BI

Få mer informasjon fra dataene dine med Microsoft Power BI, et brukervennlig verktøy for forretningsinnsikt og datamodellering. Styrk teamet slik at de raskt kan forberede, koble og forme data for analyse, og bidra samtidig til å sikre optimaliserte modeller.
Prøv kostnadsfritt

Eksempler på datamodelleringskonseptet

 

Nå som du vet hva datamodellering er og hvorfor det er viktig, kan du se på de tre forskjellige typene datamodelleringskonsepter som eksempler.

 

Konseptbasert datamodellering

 

En konseptuell datamodell definerer den overordnede strukturen til virksomheten og dataene. En konseptuell datamodell brukes til organisering av forretningskonsepter, og defineres av virksomhetens interessenter, datateknikere eller -arkitekter. Du kan for eksempel ha kunde-, ansatt- og produktdata, og hver datasamling, kalt enheter, har relasjoner med andre enheter. Både enheter og enhetsrelasjonene er definert i den konseptuelle datamodellen.

 

Logisk datamodellering

 

En logisk datamodell bygger på den konseptuelle datamodellen med bestemte egenskaper for data i hver enhet, og relasjonene mellom disse egenskapene. Kunde A kjøper for eksempel produkt B fra selger C. Dette er den tekniske modellen av reglene og datastrukturene som er definert av datateknikere, arkitekter og forretningsanalytikere, noe som bidra til å fremme beslutninger om hvilken fysisk modell dataene og virksomheten trenger.

 

Fysisk datamodellering

 

En fysisk datamodell er din spesifikke implementering av den logiske datamodellen, som utformes av databaseadministratorer og utviklere. Den utvikles for et spesifikt databaseverktøy og en spesifikk datalagringsteknologi, og med datakoblinger som leverer dataene på tvers av virksomhetens systemer til brukere etter behov. Dette er «tingen» de andre modellene har ledet til – den faktiske implementeringen av dataressursene. 

 

Hvordan datamodelleringskonsepter påvirker analyse

Datamodellering, datavitenskap og dataanalyse går hånd i hånd – du må ha en datamodell av høy kvalitet for å få den mest innsiktsfulle dataanalysen for effektiv forretningsanalyse som understøtter fremtidige beslutninger. Prosessen bak å utforme en datamodell innebærer at alle forretningsenheter tvinges til å se på hvordan de bidrar til de overordnede organisasjonsmålene. En solid datamodell betyr også optimaliserte analyseresultater, uansett hvor store og komplekse dataressursene er – eller blir.

 

Når alle dataene er tydelig definert blir det mye enklere å analysere nøyaktig hvilke data du trenger. Siden du allerede har konfigurert relasjonene mellom dataattributter i datamodellen, er det enkelt å analysere og se virkninger når du endrer prosesser, priser eller ansatte.

 

Kom i gang med datamodellering

Uansett hvilket datamodelleringsverktøy du bruker, må du sikre at det har høy ytelse, er intuitivt og enkelt å vedlikeholde, slik at virksomheten får alle fordeler fra denne avgjørende forretningsøvelsen. Nå som du forstår viktigheten av datamodellering og hva det kan gjøre for deg, er du klar for neste trinn. Finn ut hvordan Microsoft Power BI – en ledende løsning for forretningsinnsikt og datamodellering – kan hjelpe deg med å optimalisere din bruk av data.
Mer informasjon om Power BI
 

Slik velger du et datamodelleringsverktøy

De gode nyhetene er at et verktøy for forretningsanalyse av høy kvalitet inneholder alle datamodelleringsverktøyene du har behov for, bortsett fra de spesifikke programvareproduktene og -tjenestene du velger for å skape den fysiske modellen din. Derfor står du fritt til å velge et som passer din virksomhet og eksisterende infrastruktur. Still deg selv disse spørsmålene rundt anbefalte fremgangsmåter for datamodellering når du evaluerer et verktøy for dataanalyse for dets potensiale for datamodellering og -analyse.

 

Er dette datamodelleringsverktøyet intuitivt?

 

Det tekniske teamet som implementerer datamodellen kan være i stand til å håndtere alle verktøyene du kommer med. Forretningsstrategene og analysebrukerne i hverdagen, i bunn og grunn hele virksomheten, vil imidlertid ikke få optimal verdi fra datamodelleringsverktøyet dersom det ikke er brukervennlig. Du trenger et datamodelleringsverktøy med en intuitiv og enkel brukeropplevelse, som kan hjelpe teamet med datahistoriefortelling og databaserte instrumentbord.

 

Hvordan yter dette datamodelleringsverktøyet?

 

En annen viktig egenskap er ytelse – hastighet og effektivitet, som skaper evnen til å holde virksomheten smidig i gang når brukerne kjører analyser. Den best planlagte datamodellen er ikke egentlig best dersom den ikke leverer under faktiske forhold – som forhåpentligvis betyr vekst i virksomheten og stadig større volumer av data, uttrekkinger og analyser.

 

Krever dette datamodelleringsverktøyet vedlikehold?

 

Hvis alle endringer i forretningsmodellen krever omfattende endringer i datamodellen vil ikke virksomheten få de beste resultatene fra modellen eller tilhørende analyse. Se etter et datamodelleringsverktøy som gjør vedlikehold og oppdateringer enkelt, slik at virksomheten kan endre seg etter behov og fortsatt ha tilgang til oppdaterte data.

 

Er dataene sikre med dette datamodelleringsverktøyet?

 

Myndighetsstyring krever at du beskytter kundedata, men virksomheten trenger at alle data beskyttes som de verdifulle ressursene de er. Sørg for at datamodelleringsverktøyene du velger har gode sikkerhetsfunksjoner integrert, inkludert kontroller for å gi tilgang til brukere som har behov for det, og blokkering av de som ikke har behov.

 

Vanlige spørsmål

 

Hva er det viktigste hensynet i datamodellering?

 

Den viktigste vurderingen innen datamodellering er å skape et grunnlag for en database som raskt kan laste inn, hente og analysere store datavolumer. Et effektivt datamodelleringskonsept krever kartlegging av forretningsdata, koble relasjoner mellom dataene, og forstå hvordan dataene brukes.

 

Hvor ofte skal en datamodell læres opp på nytt?

 

Hvor ofte en datamodell må læres opp på nytt, varierer med mellom modellen og problemet den løser. Dette kan betyr ny opplæring daglig, ukentlig eller mer regelmessig, som månedlig eller årlig, basert på hvor ofte opplæringsdatasett endres, om modellytelsen er redusert og dataforskningshensyn.

 

Hva betyr det å validere en datamodell?

 

Validering av en datamodell betyr å bekrefte at datamodellen er riktig strukturert, og kan utføre sin tiltenkte jobb. Et effektivt datamodelleringsverktøy understøtter valideringsprosessen med automatiserte meldinger som ber brukerne rette feil, sortere spørringer og optimalisere lagringsalternativer for datareduksjon.

 

Hva er de tre hovedkonseptene med datamodellering?

 

Det finnes tre datamodelleringskonsepter: konseptuell datamodellering, logisk datamodellering og fysisk datamodellering. Datamodelleringskonseptene strekker seg fra det abstrakte til det konkrete, og danner en plan for hvordan data organiseres og administreres i en organisasjon.

 

Kontakt salgsavdelingen

Be om at vi kontakter deg

Bli kontaktet av en Power BI salgsekspert.
Send en forespørsel

Følg Power Platform