Vad Är Datamodellering (Och Varför Är Det Viktigt)?

datamodellering är ett viktigt verktyg för organisationer att påskynda deras applikationsutveckling och låsa upp värdet på deras data. Men kanske den exakta definitionen av datamodellering har undvikit dig.

vad är datamodellering?

datamodellering är en teknik som används för att definiera och organisera dina affärsprocesser. Det låter dig skapa en visuell beskrivning av ditt företag genom att analysera, förstå och klargöra dina datakrav och hur de ligger till grund för dina affärsprocesser.

datamodeller är Tekniska till sin natur men också utformade för att vara enkla och (för det mesta) visuella. Detta innebär att de träffar sweet spot mellan svårt att smälta tech-speak och lätt att förstå vardagliga terminologi. Tack vare datamodeller kan alla i din organisation förstå och samarbeta med dina data mer effektivt.

nedan är ett exempel på en datamodell från databasen.svar.org

varför datamodellering är en viktig del av någon datastrategi

så vi har tittat på en definition av datamodellering, men en definition berättar bara en del av historien.

för att verkligen förstå vad datamodellering är, måste du gräva ner och titta på de specifika fördelarna det ger. Naturligtvis uppnås dessa fördelar endast när du distribuerar datamodeller effektivt och när affärs-och IT-team arbetar i harmoni.

här är de fyra huvudsakliga fördelarna med effektiv datamodellering

minska kostnaderna och uppnå snabbare tid till värde

med datamodellering kan företagsanvändare ha en direkt hand i att definiera kärnverksamhetsregler vilket innebär att färre revisioner behövs vid implementeringstiden.

integrationen av krav och utveckling resulterar i en betydande förbättring av den totala utvecklingstiden. Detta innebär att du kommer att leverera projekt och nya produkter till marknaden snabbare. Vi hjälpte en kund att använda datamodellering för att minska sin tid till produktion från 9 till 3 månader.

du sparar också pengar med datamodellering eftersom det snabbt fångar fel. Det betyder att du behöver färre iterationer, och ditt team är mindre benägna att vidarebefordra felaktiga projekt till högre ups eller, Gud förbjude, dina kunder. Detta resulterar i datamodellering som minskar budgeten för programmering med upp till 75 procent.

datamodellering kan vara komplex och lägger till lite pappersarbete (både på IT-och affärssidan). Men det är också ett av de bästa sätten att få dina data under kontroll, minska kostnaderna och påskynda utvecklingen.

förstå och förbättra affärsprocesser

datamodellering tvingar dig att formulera ditt företag och dess processer, och att göra det på sätt som gör det möjligt för olika människor att samarbeta. Du kan helt enkelt inte definiera dina data och vad det gör om du inte vet hur ditt företag fungerar.

till exempel, för att bygga en databas över dina kunder, måste du förstå de uppgifter som ditt företag för närvarande har om kunder och hur du använder den.

processen för datamodellering avslöjar således dina data och dess relationer, vilket ger en grund för att förstå dina affärsprocesser och hur man kan förbättra dem.

minska komplexiteten och risken

för att hantera den tidvattenvåg av data som varje organisation måste möta måste du se till att dina data är enkla och låga risker. Ju mer data du har, desto tidigare behöver du tänka på att tämja den. Och med alla utmaningar för dataöverensstämmelse som alla företag står inför måste du göra det rätt. Detta innebär att dokumentera och ansluta allt med den ständigt föränderliga data.

datamodeller ger intuitiva diagram över dina dataprocesser, så att du har full insyn i din dataarkitektur. Detta minskar risken eftersom du får insikt i alla dina data – inte längre är transformationer, metadata eller filter begravda och spridda. Nu är det lätt för ditt företag att få en enda version av sanningen.

datamodellering gör också de komplexa, mycket tekniska elementen i ditt företag mer tillgängliga för mindre teknisk personal, till exempel företagsledare och de i C-sviten.

förbättrat samarbete

nu kan ditt IT-team samarbeta lättare med icke-teknisk personal. Med hjälp av datamodeller kan de kommunicera på ett teknikneutralt sätt, men ändå med tillräckligt med detaljer för att skapa fysiska datastrukturer vid behov.

datamodellering gör det lättare att integrera affärsprocesser på hög nivå med dataregler, datastrukturer och teknisk implementering av dina fysiska data. Datamodeller ger synergi till hur ditt företag fungerar och hur det använder data på ett sätt som alla kan förstå.

att sätta dina datamodeller i handling

med rätt datamodelleringsstrategi kan du få fullständig kontroll över datadefinitioner och metadata. Sedan kan du njuta av alla fördelar vi har täckt.

men att sätta dessa datadefinitioner i praktiken kräver lite mer arbete. För att överbrygga klyftan mellan datamodellering och dataintegration behöver du ett sätt att förvandla skrivna strukturer till handlingsbar kod.

om du är nyfiken på hur datamodellering fungerar i praktiken kan vår guide för att göra datamodellering användbar vara till hjälp. Det visar hur du kan låsa upp löftet om datamodellering, så att din datastrategi och ditt företag kan blomstra.