Объяснение моделирования данных и того, как оно может улучшить бизнес миллениалов

Источник · Перевод автора

Представьте, что вы открываете страницу учебника математики и обнаруживаете так много слов и цифр, перемешанных наугад. Эти бесцельные фрагменты данных вызывают у вас большую путаницу, однако вы решаете перейти на следующую страницу только для того, чтобы увидеть хорошо организованные таблицы, диаграммы и стрелки, связывающие данные на предыдущей странице друг с другом и показывающие их внутреннее пространство. -родство. Теперь вы лучше понимаете информацию и чувствуете облегчение.

Моделирование данных во многом похоже на приведенную выше иллюстрацию. Моделирование данных – это разбивка сложных информационных систем и их компонентов с помощью изображений, которые соединяют точки данных, элементы данных и структуры. Программное обеспечение, используемое при создании информационных систем, а также в бизнес-проектах, включает модели данных для обеспечения успешного воплощения идей.

Прежде чем модели данных будут построены дизайнерами данных, проводятся консультации с партнерами и членами бизнес-объекта, чтобы получить важную информацию, которая будет формировать структуру модели данных.

Типы моделей данных

Подобно тому, как автор книги начинает с идентификации персонажей, распределения ролей и затем до полного развития сюжета, разработчики данных разработали методы разработки модели данных.

Три основных типа при разработке моделей данных включают:

  • Концептуальная модель: эта модель является базовой или предметной моделью, которая включает важные элементы, которые бизнес-администраторы хотят включить в модель данных. Отношения между элементами или классами сущностей идентифицируются с помощью связей, которые образуют периферию моделей. Эта модель включает использование терминологии, специфичной для бизнеса, и дает представление о деталях, которые будут формировать результирующую модель данных.
  • Логическая модель данных: это усовершенствование концептуальной модели данных, которое предоставляет более подробные сведения о ранее изложенных концепциях в концептуальной модели. Атрибуты данных дополнительно выделены, и эта модель используется в моделях, требующих большого объема данных.
  • Физическая модель данных: они содержат дополнительные таблицы, которые указывают на взаимосвязь сущностей. Включены схемы, указывающие местоположение и способы физического хранения данных.

Этапы моделирования данных

  • Экстраполяция сущностей. Выявляются сущности, составляющие основу модели. Это важные концепции, которые создаются на начальных этапах проектирования модели данных. Можно идентифицировать организацию с названием «Товары».
  • Перечислите атрибуты сущностей: перечислены дополнительные сведения о сущности. Сущность под названием «Товары» может быть связана с такими атрибутами, как; название, количество, размер и цвет.
  • Связь сущностей: здесь демонстрируется взаимосвязь между сущностями. Сущность, называемая «Товары», может быть связана с другой, называемой «Дата».
  • Используйте шаблоны моделирования данных для связывания атрибутов с сущностями: бизнес-домены имеют уникальные шаблоны, которые можно использовать для связывания атрибутов с сущностями.
  • Связывайте атрибуты и сущности с ключами и методами нормализации: чтобы избежать непрерывного вызова сущностей, ключи и методы нормализации идентифицируют сущности и служат связями сущностей.

Логические модели данных, основанные на записях

Реляционная модель: в графическом представлении информации используются строки и столбцы. Атрибуты указываются в столбцах, а сведения об объектах записываются в строках.

Модель данных контекста: эта форма модели объединяет различные модели данных для выполнения определенных задач.

Объектно-ориентированная модель данных: объект представляет собой сочетание сущностей и их отношений. Несколько объектов могут быть связаны ссылками, потому что у них есть общие атрибуты.

Иерархическая модель: в этой модели данные организованы в виде иерархического дерева, вершина которого содержит корневые данные, ветви которых распространяются по модели.

Сетевые модели: графическое представление объекта, имеющего двух родителей, возможно с помощью этой модели, но это невозможно с иерархической моделью.

Модель «сущность-связь»: посредством визуальных элементов и графики изображаются сущности, атрибуты и отношения между ними. Сущности – это концепции, а атрибуты – это характеристики этих концептов, связанных между собой отношениями.

Актуальность моделирования данных для предприятий поколения миллениума

В нашем быстро меняющемся мире, отмеченном технологическим прогрессом, миллениалы (люди, родившиеся в период с начала 1980-х по 1990-е годы) меняют традиционные способы ведения бизнеса. Компании, занимающиеся информационными технологиями, которые предоставляют такие услуги, как Партнерский маркетинг, проектирование и разработка веб-сайтов, графическое проектирование, копирайтинг, услуги цифрового маркетинга и т. д., Могут извлечь выгоду из моделирования данных. Согласно McKinsey, розничному продавцу, использующему большие данные и передовые методы моделирования данных, чтобы использовать потенциал понимания важных бизнес-показателей, что повысит маржу более чем на 60%.

Компании, занимающиеся любым бизнесом, предлагающие услуги своим клиентам, в значительной степени полагаются на каналы цифрового маркетинга и используют модели данных для извлечения полезной информации из данных для принятия важных решений.

Между тем, анализ моделей данных может дать следующие преимущества;

  1. Соблюдение руководящих правил и принципов ведения бизнеса: модели данных содержат числовые и качественные данные, которые обеспечивают основу для бизнеса. На правила и требования, которыми руководствуются предприятия, можно ссылаться с помощью моделей данных. Эти модели регулярно обновляются, чтобы они не устарели.
  2. Эффективное управление большими объемами данных: с первого взгляда акционеры компании могут получить важную информацию, не напрягая себя, читая огромное количество информации.
  3. Легкость взаимодействия между отделами информационных технологий и нетехническими отделами бизнеса: ИТ-группа взаимодействует с заинтересованными сторонами бизнеса для создания информационных систем и баз данных, которые можно понять простым языком. Таким образом, работодатели могут легко получить основную информацию о бизнесе из проекта.
  4. Более быстрое выявление недостатков: после того, как модель данных развернута, ее можно просмотреть для обнаружения недостатков. Его также можно было модернизировать или улучшить.
  5. Гарантирует хранение данных для дальнейшего использования: модели данных, используемые при построении информационных систем для предприятий, служат хранилищами важной информации, на которую можно ссылаться с течением времени.
  6. Он предоставляет компаниям точную аналитику и большие данные для разработки эффективных маркетинговых стратегий: в эту цифровую эпоху маркетинговые идеи теперь определяются анализом прошлых данных. Благодаря моделированию данных; Теперь организация может использовать точно проанализированные данные для проведения успешной маркетинговой кампании.

Инструменты моделирования данных

Правильные инструменты моделирования данных для бизнеса будут в конечном итоге решены ИТ-администраторами после рассмотрения принципов безопасности данных, а также других основных организационных стандартов. Некоторые инструменты, которые можно эффективно использовать, включают:

  • Postico
  • Erwin Data Modeler
  • Клиент SQL Squirrel
  • Draw.IO
  • LucidChart и другие.

Иногда может потребоваться комбинация моделей, чтобы оправдать ожидания акционеров бизнеса.