This is the Trace Id: ced320c01a05c72c62c7793b95f30ace

Veri modelleme nedir?

Veri modelleme, işletmenizin topladığı ve ürettiği tüm farklı veri türlerinin yanı sıra bu veri parçaları arasındaki ilişkileri analiz etme ve tanımlama sürecidir. Veri modelleme kavramları metin, semboller ve diyagramlar kullanarak, işletmenizde yakalandığı, depolandığı ve kullanıldığı şekliyle verilerin görsel temsillerini oluşturur. İşletmeniz verilerin nasıl ve ne zaman kullanılacağını belirledikçe, veri modelleme süreci veri gereksinimlerinizi anlamaya ve netleştirmeye yönelik bir alıştırma haline gelir.
RENDIMENTO yazılı ekranı işaret eden bir adam.
 

Veri modellemenin avantajları

Verilerinizi modelleyerek ne tür verilere sahip olduğunuzu, bunları nasıl kullandığınızı ve bunların kullanımı, korunması ve yönetişimiyle ilgili veri yönetimi gereksinimlerini belgeleyebilirsiniz. Veri modellemenin faydaları şunlardır:

  • BT ekibiniz ile kurumsal ekipleriniz arasındaki işbirliği için bir yapı oluşturma.
  • Veri ihtiyaçlarını ve kullanımlarını tanımlayarak iş süreçlerini geliştirme fırsatlarını ortaya koyma.
  • Uygun planlama yoluyla BT ve süreç yatırımlarında zaman ve para tasarrufu sağlama.
  • Veri bütünlüğünü iyileştirirken hataları (ve hataya açık gereksiz veri girişini) azaltma.
  • Kapasite ve büyüme için planlama yaparak veri alma işleminin ve analizlerin hızını ve performansını artırma.
  • İş hedeflerinize göre özelleştirilmiş hedef ana performans göstergelerini ayarlama ve izleme.

Yalnızca veri modellemesinin sonuçlarıyla ilgili değil, bu sonuçları nasıl elde ettiğinizle ilgilidir.

Power BI ile yüksek kaliteli veri modelleri oluşturun

Kullanımı kolay bir iş zekası ve veri modelleme aracı olan Microsoft Power BI ile verileriniz hakkında daha fazla bilgi edinin. İyileştirilmiş modeller sağlamaya yardımcı olurken, ekibinizi analiz için verileri hızlı bir şekilde hazırlama, bağlama ve şekillendirme konusunda güçlendirin.
Ücretsiz deneyin

Veri modelleme kavramı örnekleri

 

Artık veri modellemenin ne olduğunu ve neden önemli olduğunu bildiğinize göre şimdi de örnek olarak üç farklı veri modelleme kavramına bakalım.

 

Kavramsal veri modelleme

 

Bir kavramsal veri modeli ve verilerinizin genel yapısını tanımlar. İş kavramlarını düzenlemek için kullanılan kavramsal veri modeliniz, iş paydaşlarınız ve veri mühendisleri veya mimarları tarafından tanımlanır. Örneğin, müşteri, çalışan ve ürün verilerine sahip olabilirsiniz ve varlıklar olarak bilinen her veri kutusu diğer varlıklarla ilişkilidir. Hem varlıklar hem de varlık ilişkileri kavramsal veri modelinizde tanımlanır.

 

Mantıksal veri modelleme

 

Mantıksal veri modeli, her bir varlık içindeki verilerin belirli özellikleri ve bu özellikler arasındaki ilişkiler ile kavramsal veri modeli üzerine inşa edilir. Örneğin A Müşterisi, B Ürününü C Satış Ortağından satın alıyor. Bu, veri mühendisleri, mimarlar ve iş analistleri tarafından tanımlanan kuralların ve veri yapılarının teknik modelidir ve verilerinizin ve işinizin hangi fiziksel modele ihtiyaç duyduğuna ilişkin kararların alınmasına yardımcı olur.

 

Fiziksel veri modelleme

 

Fiziksel veri modeli, veritabanı yöneticileri ve geliştiricileri tarafından oluşturulan mantıksal veri modelinin size özel uygulamasıdır. Belirli bir veritabanı aracı ve veri depolama teknolojisi için ve verileri iş sistemlerinizdeki kullanıcılara gerektiği gibi sunmak için veri bağlayıcıları ile geliştirilmiştir. Bu, diğer modellerin öncülük ettiği “şeydir” - veri varlığınızın gerçek uygulaması.

 

Veri modelleme, analizleri nasıl etkiler?

Veri modelleme, veri bilimi ve veri analizi el ele gider; gelecekteki karar alma sürecinizi bilgilendirecek etkili iş zekası için en etkili veri analitiğini elde etmek üzere kaliteli bir veri modeline ihtiyacınız vardır. Bir veri modeli oluşturma süreci, her bir iş birimini bütünsel kurumsal hedeflerine nasıl katkıda bulunduklarına bakmaya zorlar. Ayrıca, sağlam bir veri modeli, veri varlığınız ne kadar büyük ve karmaşık olursa olsun veya olacaksa, iyileştirilmiş analiz performansı anlamına gelir.

 

Tüm verileriniz net bir şekilde tanımlandığında, tam olarak ihtiyacınız olan verileri analiz etmek çok daha kolay hale gelir. Veri modelinizdeki veri özellikleri arasındaki ilişkileri zaten kurmuş olduğunuz için süreçleri, fiyatları veya personeli değiştirdiğinizde etkileri analiz etmek ve görmek kolaydır.

 

Veri modellemeyi kullanmaya başlayın

Hangi veri modelleme aracını seçerseniz seçin, yüksek performanslı, sezgisel ve yönetimi kolay olduğundan emin olun, böylece işletmeniz bu son derece önemli iş egzersizinden tam olarak faydalanabilir. Artık veri modellemenin önemini ve sizin için neler yapabileceğini anladığınıza göre bir sonraki adıma hazırsınız demektir. Önde gelen bir iş zekası ve veri modelleme çözümü olan Microsoft Power BI'ın veri kullanımınızı iyileştirmenize nasıl yardımcı olabileceğini öğrenin.
Power BI hakkında daha fazla bilgi edinin
 

Veri modelleme aracı seçme

İyi haber şu ki, kaliteli bir iş zekası aracı fiziksel modelinizi oluşturmak için seçtiğiniz belirli yazılım ürünleri ve hizmetleri dışında ihtiyacınız olan tüm veri modelleme araçlarını içerecektir. Dolayısıyla, iş ihtiyaçlarınıza ve mevcut altyapınıza en uygun olanı seçmekte özgürsünüz. Bir veri analitiği aracını veri modelleme ve analitik potansiyeli açısından değerlendirirken kendinize veri modelleme ile ilgili en iyi uygulama sorularını sorun.

 

Bu veri modelleme aracı sezgisel mi?

 

Veri modelini uygulayan teknik ekip onlara sunduğunuz herhangi bir aracın üstesinden gelebilir. Ancak iş stratejistleriniz ve günlük analitik kullanıcılarınız (bir bütün olarak işletmeniz), veri modelleme aracınızın kullanımı kolay değilse bu araçtan optimum değeri elde edemezler. Ekibinize veri öyküsü anlatma ve veri panoları konusunda yardımcı olabilecek sezgisel, basit bir kullanıcı deneyimine sahip bir veri modelleme aracı isteyeceksiniz.

 

Bu veri modelleme aracı nasıl performans gösteriyor?

 

Bir diğer önemli özellik de performans, yani hız ve verimliliktir; bu da kullanıcılar analizleri yürütürken işletmenin sorunsuz çalışmasını sağlama becerisi anlamına gelir. En iyi planlanmış veri modeli, gerçek dünya koşullarının stresi altında performans gösteremezse gerçekten en iyi değildir ve bu koşulların iş büyümesini ve artan veri, erişim ve analiz hacimlerini içerdiğini umuyoruz.

 

Bu veri modelleme aracı için bakım gerekiyor mu?

 

İş modelinizdeki her değişiklik veri modelinizde zahmetli değişiklikler gerektiriyorsa, işletmeniz bu modelden veya bu modelle ilişkili analizlerden en iyi sonuçları alamayacaktır. Bakım ve güncelleştirmeleri kolaylaştıran bir veri modelleme aracı edinin, böylece işletmeniz en güncel verilere erişmeye devam ederken gerektiğinde özetleyebilir.

 

Verileriniz bu veri modelleme aracıyla güvende olacak mı?

 

Devlet düzenlemeleri müşteri verilerinizi korumanızı gerektirir, ancak işinizin sürdürülebilirliği için tüm verilerinizi değerli bir varlık olarak korumanız gerekir. Seçtiğiniz veri modelleme araçlarının, ihtiyacı olanlara erişim izni vermek ve olmayanları engellemek için kontroller de dahil olmak üzere yerleşik güçlü güvenlik önlemlerine sahip olduğundan emin olun.

 

Sık sorulan sorular

 

Veri modellemede en önemli husus nedir?

 

Veri modellemede en önemli husus, büyük veri hacimlerini hızla yükleyebilecek, alabilecek ve analiz edebilecek bir veritabanı için temel oluşturmaktır. Etkili bir veri modelleme konsepti için işletme verilerinin haritalanması, bu veriler arasındaki ilişkilerin bağlanması ve verilerin nasıl kullanıldığının anlaşılması gerekir.

 

Veri modeli hangi sıklıkta yeniden eğitilmelidir?

 

Veri modelinin yeniden eğitilmesi gereken sıklık, modele ve çözeceği soruna göre değişir. Eğitim veri kümelerinin hangi sıklıkta değiştiğine, model performansının düşüp düşmediğine ve diğer veri bilimi hususlara bağlı olarak bir modelin günlük, haftalık veya aylık ya da yıllık gibi daha fazla süreyle düzenli şekilde yeniden eğitilmesi gerekebilir.

 

Veri modelini doğrulamak ne anlama gelir?

 

Bir veri modelini doğrulamak, veri modelinin düzgün bir şekilde yapılandırıldığını ve öngörülen amacını gerçekleştirebileceğini onaylamak anlamına gelir. Etkili bir veri modelleme aracı, kullanıcılardan hataları düzeltmelerini, sorguları sıralamalarını ve veri azaltma için depolama seçeneklerini iyileştirmelerini isteyen otomatik mesajlarla doğrulama sürecini kolaylaştırır.

 

Veri modellemenin üç temel kavramı nelerdir?

 

Üç veri modelleme kavramı vardır: Kavramsal veri modelleme, mantıksal veri modelleme ve fiziksel veri modelleme. Soyuttan somuta kadar uzanan veri modelleme kavramları, bir kurumda verilerin nasıl organize edileceği ve yönetileceğine dair bir plan oluşturur.

 

Satış Birimine Ulaşın

Sizinle iletişime geçmemizi talep edin

Bir Power BI satış uzmanının sizinle iletişime geçmesini sağlayın.
İstek gönderin

Power Platform’u takip edin