Wat is gegevensmodellering?

Gegevensmodellering is het proces van het analyseren en definiëren van alle verschillende soorten gegevens die je bedrijf verzamelt en produceert, evenals de relaties tussen deze gegevens. Door tekst, symbolen en diagrammen te gebruiken, creëren datamodelleringsconcepten visuele weergaven van gegevens zoals ze worden vastgelegd, opgeslagen en gebruikt in je bedrijf. Aangezien je bedrijf bepaalt hoe en wanneer gegevens worden gebruikt, wordt het proces van gegevensmodellering een oefening in het begrijpen en verduidelijken van gegevensvereisten.

Een man die naar een scherm wijst met RENDIMENTO.

Er wordt een structuur mee gecreëerd voor samenwerking tussen je IT-team en je bedrijfsteams.
Het laat zien waar bedrijfsprocessen kunnen worden verbeterd, doordat er gegevensbehoeften en -toepassingen worden gedefinieerd.
Het bespaart tijd en geld voor IT en investeringen in processen door middel van een goede planning.
Het zorgt voor een vermindering van het aantal fouten (en foutgevoelige, overbodige gegevensinvoer), terwijl tegelijkertijd de gegevensintegriteit beter wordt.
Het verhoogt de snelheid en de prestaties bij het ophalen en analyseren van gegevens, omdat er bij de planning rekening is gehouden met capaciteit en groei.
Het zorgt ervoor dat doel-KPI's worden ingesteld en bijgehouden die op maat zijn gemaakt voor jouw zakelijke doelstellingen.

het gaat niet alleen om de resultaten van gegevensmodellering, maar ook om de manier waarop je die resultaten krijgt.

Voorbeelden van concepten van gegevensmodellering

Nu je weet wat gegevensmodellering is en waarom het belangrijk is, gaan we naar de drie verschillende typen concepten voor gegevensmodellering kijken als voorbeelden.

Conceptuele gegevensmodellering

Een conceptueel gegevensmodel definieert de algemene structuur van je bedrijf en gegevens. Je conceptuele gegevensmodel wordt gebruikt voor het organiseren van bedrijfsconcepten en wordt gedefinieerd door je zakelijke belanghebbenden en gegevenstechnici of -architecten. Zo kun je bijvoorbeeld klant-, werknemers- en productgegevens hebben en elke gegevensbucket, ook bekend als entiteiten, heeft weer relaties met andere entiteiten. Zowel de entiteiten als de entiteitsrelaties worden gedefinieerd binnen je conceptuele gegevensmodel.

Logische gegevensmodellering

Een logisch gegevensmodel bouwt voort op het conceptuele gegevensmodel met specifieke kenmerken van gegevens binnen elke entiteit en de relaties tussen die kenmerken. Klant A koopt bijvoorbeeld product B van verkoopmedewerker C. Dit is je technische model van de regels en gegevensstructuren zoals deze zijn gedefinieerd door datatechnici, architecten en bedrijfsanalisten, dat zal helpen bij het nemen van beslissingen over welk fysiek model je gegevens- en bedrijfsbehoeften nodig hebben.

Fysieke gegevensmodellering

Een fysiek gegevensmodel is jouw specifieke implementatie van het logische gegevensmodel dat is gemaakt door databasebeheerders en ontwikkelaars. Het is ontwikkeld voor een specifiek databasehulpprogramma en gegevensopslagtechnologie, en met gegevensconnectors om de gegevens in je bedrijfssystemen waar nodig te leveren aan gebruikers. Dit is datgene waar de andere modellen naartoe hebben geleid: de daadwerkelijke implementatie van je gegevensdomein.

De invloed van concepten voor gegevensmodellering op analyses

Gegevensmodellering, datawetenschap en gegevensanalyse gaan allemaal hand in hand: je hebt een gegevensmodel van kwaliteit nodig om de meest impactvolle gegevensanalyse te krijgen voor effectieve bedrijfsinformatie die je besluitvorming voor de toekomst informeert. Het proces van het maken van een gegevensmodel houdt in dat elk bedrijfsonderdeel gedwongen wordt om te kijken hoe ze bijdragen aan hun holistische organisatiedoelen. Bovendien betekent een solide gegevensmodel geoptimaliseerde analyseprestaties, hoe groot en complex je gegevensdomein ook is of wordt.

Als al je gegevens duidelijk gedefinieerd zijn, wordt het veel eenvoudiger om precies die gegevens te analyseren die je nodig hebt. Omdat je de relaties tussen gegevenskenmerken binnen je gegevensmodel al hebt ingesteld, is het eenvoudig om effecten te analyseren en te zien op het moment dat je processen, prijzen of de personeelsbezetting wijzigt.

Aan de slag gaan met gegevensmodellering

Welk hulpprogramma voor gegevensmodellering je ook kiest, zorg ervoor dat het goed presterend, intuïtief en eenvoudig te onderhouden is, zodat je bedrijf de volledige voordelen krijgt van deze essentiële bedrijfsoefening. Nu je het belang van gegevensmodellering begrijpt en weet wat het voor je kan betekenen, ben je klaar voor de volgende stap. Ontdek hoe Microsoft Power BI, een toonaangevende oplossing voor bedrijfsinformatie en gegevensmodellering, je kan helpen om je gebruik van gegevens te optimaliseren.

Meer informatie over Power BI

Een hulpprogramma voor gegevensmodellering kiezen

Het goede nieuws is dat een hoogwaardig hulpprogramma voor bedrijfsinformatie alle hulpprogramma's voor gegevensmodellering bevat die je nodig hebt, behalve de specifieke softwareproducten en -services die je kiest om je fysieke model te maken. Je bent dus vrij om de oplossing te kiezen die het beste past bij je bedrijfsbehoeften en bestaande infrastructuur. Stel jezelf deze best practice-vragen over gegevensmodellering wanneer je een hulpprogramma voor gegevensanalyse beoordeelt op zijn potentieel voor gegevensmodellering en -analyse.

Is dit hulpprogramma voor gegevensmodellering intuïtief?

Het technische team dat het gegevensmodel implementeert kan misschien wel overweg met elk hulpprogramma verwerken dat je ze voorlegt. Maar je zakelijke strategen en alledaagse analysegebruikers, in feite je bedrijf als geheel, zullen niet de maximale waarde uit je hulpprogramma voor gegevensmodellering kunnen halen als deze niet gebruiksvriendelijk is. Je wilt een hulpprogramma voor gegevensmodellering met een intuïtieve, eenvoudige gebruikerservaring die je team kan helpen met gegevens-storytelling en gegevensdashboards.

Hoe presteert dit hulpprogramma voor gegevensmodellering?

Een andere belangrijke eigenschap is prestatie, wat neerkomt op snelheid en efficiëntie, die zich vertalen in het vermogen om het bedrijf soepel te laten draaien terwijl gebruikers analyses uitvoeren. Het best geplande gegevensmodel is niet daadwerkelijk de beste optie als het model niet kan presteren onder de druk van werkelijke omstandigheden, die hopelijk gepaard gaan met bedrijfsgroei en toenemende hoeveelheden gegevens, opvraging en analyse.

Vereist dit hulpprogramma voor gegevensmodellering onderhoud?

Als voor elke wijziging van je bedrijfsmodel omslachtige wijzigingen in je gegevensmodel zijn vereist, krijgt je bedrijf niet de beste resultaten uit dat model of de bijbehorende analyses. Zoek naar een hulpprogramma voor gegevensmodellering dat onderhoud en updates eenvoudig maakt, zodat je bedrijf naar behoefte kan bijsturen terwijl je nog steeds toegang hebt tot de meest recente gegevens.

Zijn je gegevens beveiligd met dit hulpprogramma voor gegevensmodellering?

Voor overheidsvoorschriften is vereist dat je je klantgegevens beveiligt, maar voor het behoud van je bedrijf moeten al je gegevens worden beschermd als de waardevolle asset die dit vormt. Zorg ervoor dat de hulpprogramma's voor gegevensmodellering die je kiest sterke beveiligingsmaatregelen hebben ingebouwd, waaronder besturingselementen voor het verlenen van toegang aan degenen die deze nodig hebben en het blokkeren van degenen die geen toegang horen te hebben.

Veelgestelde vragen

Wat is de meest belangrijke overweging bij gegevensmodellering?

De belangrijkste overweging bij gegevensmodellering is het maken van een basis voor een database die snel grote gegevensvolumes kan laden, ophalen en analyseren. Een effectief concept voor gegevensmodellering vereist het toewijzen van bedrijfsgegevens, het verbinden van de relaties tussen die gegevens en het begrijpen van de manier waarop de gegevens worden gebruikt.

Hoe vaak moet een gegevensmodel opnieuw worden getraind?

De frequentie waarmee een gegevensmodel opnieuw moet worden getraind verschilt, afhankelijk van het model en het probleem dat hiermee wordt opgelost. Dit kan betekenen dat een model dagelijks, wekelijks of met een andere frequentie, zoals maandelijks of jaarlijks, opnieuw moet worden getraind op basis van de wijzigingsfrequentie van gegevenssets voor training, mogelijke vermindering van de prestaties van het model en andere overwegingen op het gebied van gegevenswetenschap.

Wat houdt het valideren van een gegevensmodel in?

Een gegevensmodel valideren betekent bevestigen dat het gegevensmodel goed is gestructureerd en het beoogde doel kan bereiken. Een effectief hulpprogramma voor gegevensmodellering vergemakkelijkt het validatieproces met geautomatiseerde berichten die gebruikers vragen om fouten te herstellen, query's te sorteren en opslagopties voor datareductiete optimaliseren.

Wat zijn de drie belangrijkste concepten van gegevensmodellering?

Er zijn drie datamodelleringsconcepten: conceptuele datamodellering, logische datamodellering en fysieke datamodellering. Van abstract tot discreet, datamodelleringsconcepten creëren een blauwdruk voor hoe gegevens worden georganiseerd en beheerd binnen een organisatie.

Neem contact op met Verkoop

Chat met de verkoopafdeling

Beschikbaar ma-vr van 9.00 tot 17.00 u.

Chat nu

Verzoek of we contact met je opnemen

Laat een Power BI-verkoopexpert contact met je opnemen.

Verzend een aanvraag

Bel Verkoop