Data modeling
- Wat is data modeling en waarom is het belangrijk?
- Welke type data modellering zijn er?
- Bekijk oplossingen en leveranciers en vind alle informatie via de DATA kennisbank
Data modeling is het proces van het analyseren van datastromen. Doel hiervan is het realiseren van een goed datamodel dat de relaties toont tussen de verschillende data elementen in een database. Daarnaast biedt het datamodel een handleiding voor het gebruik van de data binnen uw organisatie en uw bedrijfsprocessen.
|
Wie kan u helpen?
Vind hier oplossingen en leveranciers.
|
“Datamodellen zijn een belangrijk onderdeel van softwareontwikkeling en data analyses”
Wat is data modeling?
Data modeling of data modellering is gericht op het analyseren, in kaart brengen en bepalen van datastromen van en naar alle soorten databases in uw organisatie. Dit is met name van belang bij het ontwikkelen van een nieuwe databasestructuur. De ontwerper hiervan maakt gebruik van een stroomdiagram om de kenmerken van de data, structuren en databasefuncties te definiëren. Hierdoor kan er optimaal voldaan worden aan de eisen die worden gesteld aan de datastromen en het data management binnen uw organisatie.
Datamodellen vormen een belangrijk onderdeel van softwareontwikkeling en analyses. Ze bieden een gestandaardiseerde methode voor het definiëren en opmaken van databasecontent in verschillende systemen. Hierdoor kunnen verschillende applicaties dezelfde data delen. Dit is bijvoorbeeld belangrijk bij de koppeling van uw ERP systemen aan WMS, CRM of andere ICT systemen. Het datamodel beschrijft dan de database die de koppeling mogelijk maakt en de manier waarop de datastromen lopen.
Waarom is data modeling belangrijk?
Een goed ontworpen datamodel is van cruciaal belang voor het garanderen van de consistentie van de databasecontent en het verbeteren van de efficiëntie van de database. Het stelt ontwikkelaars in staat om beter te begrijpen hoe de database functioneert en om de database beter te onderhouden. Het stelt ook analisten in staat om betere inzichten te krijgen in de data, zodat u betere beslissingen kunt nemen op basis van die data.
Een goed ontworpen en geoptimaliseerd datamodel speelt een belangrijke rol bij de ontwikkeling van een vereenvoudigde, logische database die redundantie (het dubbel voorkomen van dezelfde data) voorkomt, opslagvereisten vermindert en efficiënt ophalen van data mogelijk maakt. Daarnaast zorgt het voor één enkele bron van waarheid voor al uw systemen. Dit is van groot belang voor een effectieve werking en een aantoonbare naleving van regelgeving (data governance).
“Data modeling bepaalt het eindresultaat van uw softwareproject en biedt een roadmap voor de ontwerpers daarvan”
Data modellering bij softwareprojecten
Om een softwareproject te ontwerpen en te bouwen, moet er een doordacht en goed gedocumenteerd beeld zijn op hoe het eindresultaat eruit zal zien en hoe de software zal functioneren. Een groot deel van dat beeld bestaat uit de bedrijfsprocessen die de gewenste functionaliteit bepalen, de databeschrijving, de datastromen en het databaseontwerp dat hiervoor nodig is.
Data modellering is de manier om dit beeld bij te houden en biedt een roadmap voor de ontwerpers van de software. Het volledig definiëren en documenteren van de database en datastromen zorgt ervoor dat systemen de verwachte functionaliteit leveren om de data accuraat te houden, op voorwaarde dat de procedures correct zijn gevolgd.
Data modellen en data visualisatie
Met de groeiende hoeveelheden data en het toenemende aantal gebruikers heeft ook uw organisatie waarschijnlijk steeds meer behoefte aan een manier om uw data om te zetten in bruikbare informatie waarmee u betere beslissingen kunt nemen. In het algemeen is de vraag naar data analyse dan ook enorm toegenomen. Data analyse in de vorm van bijvoorbeeld data visualisatie is mogelijk door data grafisch weer te geven.
|
Alle kennis over dataoplossingen bij elkaar
|
Voor dynamische visualisaties is ook eerst data modeling vereist. Data modellering is nodig om uw data op te schonen, de meetwaarden en dimensies te definiëren, hiërarchieën te maken, eenheden en valuta’s in te stellen en formules toe te voegen. Pas dan kunt u uw data gebruiken voor analyses en besluitvorming.
“Alleen met een goed ontwikkeld datamodel kunt u uw data gebruiken voor analyses en besluitvorming”
Typen data modellering
Er zijn verschillende technieken voor het modelleren van uw data. De drie belangrijkste typen zijn conceptueel, logisch en fysiek modelleren. Door een combinatie van deze drie modelleringstechnieken kunt u uw data op een effectieve manier beheren en gebruiken voor analyse en besluitvorming.
Logisch modelleren – Dit gaat dieper in op de structuur van de data, inclusief de entiteiten, attributen en relaties. Dit type modellering helpt bij het ontwerpen van een database die voldoet aan de vereisten van uw business en gebruikers, zonder rekening te houden met de specifieke technologie of fysieke implementatie.
Fysiek modelleren – Dit vertaalt het logisch model naar een specifieke technologie en implementatie. Het omvat de keuze van specifieke databasesystemen, hardware, netwerken en software om uw database te implementeren en te beheren.
Starten met data modeling
Om te kunnen starten met data modellering moet u de onderstaande stappen nemen. Daarmee bent u nog niet klaar, omdat data modeling een doorgaand proces is. Zodra u begint met het implementeren van het datamodel, zullen immers telkens nieuwe wijzigingen nodig zijn om zodoende aan de veranderende behoeften van uw organisatie te blijven voldoen. De stappen zijn:
- Identificeer uw bedrijfsbehoeften – Bepaal uw bedrijfsprocessen, de gegevens die nodig zijn om deze processen te ondersteunen en de zakelijke doelstellingen die u wilt bereiken.
Maak een conceptueel model – Ontwerp een conceptueel model dat de belangrijkste entiteiten en hun onderlinge relaties in uw werkterrein weergeeft. Dit kan helpen bij het vastleggen van uw bedrijfsprocessen en -vereisten.
Ontwikkel een logisch model – Ontwerp een logisch model dat de structuur van de data beschrijft, inclusief entiteiten, attributen en relaties. Dit model zal u helpen om de database op de juiste manier te ontwerpen en te implementeren.
Maak een fysiek model – Vertaal het logische model naar een specifieke technologie en implementatie, inclusief databasesystemen, hardware, netwerken en software.
Test en implementeer – Test het model en implementeer het in uw systeem. Zorg ervoor dat het model voldoet aan uw zakelijke behoeften en dat het op de juiste manier is geïmplementeerd.
Wie kan u helpen met uw data model?
De technieken en methoden achter data modeling vereisen specifieke kennis van data, datastromen, structuren en databases. Alleen dan lukt het om een datamodel te bouwen waarmee uw bedrijfsprocessen betrouwbaar en veilig uitgevoerd kunnen worden. Het is logisch als u de noodzakelijke kennis en ervaring hiervoor niet zelf in huis heeft. Daarom vraagt het maken van een datamodel een goede samenwerking met een specialist op dit gebied. Dat kan de leverancier van een specifieke softwareoplossing zijn, maar ook een specialist op het gebied van data management en data modeling.
Kijk welke oplossingen en leveranciers u kunnen helpen en gebruik de informatie van de DATA kennisbank
