Значимые подходы к моделированию данных в бизнесе

В дополнении теоретической вводной про моделирование данных, предлагаем остановиться на практике моделирования. В рамках данной публикации рассмотрим практические подходы к моделированию данных в бизнесе.

В сфере данных и аналитики моделирование приобретает все большее значение. Если раньше, аналитики не задумывались о построении и конструировании моделей данных для решения бизнес-задач, то сейчас моделированию данных становится нужным скилом любого специалиста.

В этом посте мы обсудим, как создавать модели данных, которые легче поддерживать, которые более полезны и имеют лучшую производительность. Ваше хранилище данных имеет ценность только в том случае, если его содержимое используется. Чтобы ваши данные можно было использовать, вы должны учитывать, как они представляются конечным пользователям и как быстро они могут отвечать на запросы.

Практические подходы к моделированию данных

Чтобы создать хорошо продуманную и эффективную модель данных, в процессе моделирования данных может быть полезно следовать простым, но важным рекомендациям.

Начните с понимания бизнеса

Прежде чем приступить к конструированию модели данных, четко поймите требования, которые вы пытаетесь выполнить. Это гарантирует, что ваша модель данных будет точно отражать потребности бизнеса.

Рис. понимание бизнеса

Целью моделирования данных является улучшение эффективности работы организации. Как разработчик моделей данных, отвечающий за сбор, организацию и хранение данных для анализа, вы сможете достичь этой цели только в том случае, если понимаете требования предприятия.

Спрашивая пользователей и заинтересованные стороны о результатах, которые им нужны из данных, вы можете получить полное представление о потребностях. Помня об этих целях, начните систематизировать свои данные. Предпочтительно начать тщательно структурировать наборы данных, учитывая потребности пользователей и заинтересованных сторон. Получите полное представление о требованиях, узнав о желаемых результатах на основе данных. Затем организуйте свои данные с учетом этих целей.

От простого к сложному

Важным подходом в моделировании данных является поступательное движение «от простого к сложному». При конструировании модели данных нужно учитывать массу нюансов:

  • объем данных
  • тип данных
  • структура
  • темпы роста
  • язык запросов

Каждая из этих составляющих может быстро измениться, усложнив и скорректировав весь процесс. Легче исправлять проблемы и предпринимать правильные шаги, если поначалу модели данных остаются скромными и простыми.

Вы можете добавлять новые наборы данных после того, как убедитесь, что ваши исходные модели верны и значимы, устраняя при этом любые несоответствия.

Вам следует поискать инструмент, который упростит начало работы, но позже сможет работать с чрезвычайно массивными моделями данных и который позволит вам легко «смешать» множество источников данных из разных мест.

Рис. Достаточность данных

Принцип достаточности данных

Используйте только необходимые данные, а не все, которые смогли найти. Во многих случаях для решения бизнес-запросов требуется лишь небольшая часть данных.

  • Во-первых, так потребуется гораздо меньше технических ресурсов (компьютеры, сервера, пропускная способность).
  • Во-вторых, работать с такой моделью будет гораздо проще.

Никто не говорит, что нужно иметь один показатель, а остальные сбрасывать в корзину. Но и создавать модель, в которой сотня другая атрибутов, в надежде, а вдруг пригодится, также бессмысленно.

Подробное видео о нормализации баз данных

Упрощение – важный подход в моделирование данных

Будь проще. Модели данных должны быть легко читаемыми и понятными. Чтобы не запутать пользователей, используйте простые структуры и избегайте ненужных деталей. Определение бизнес-вопросов с помощью фактов, измерений, фильтров и порядков может помочь вам более эффективно анализировать данные и предоставлять ответы на конкретные запросы.

Проверяйте каждый этап моделирования

Прежде чем продолжить, проверьте и утвердите каждый этап моделирования данных. Прежде чем перейти к следующему шагу, проверьте каждое действие на основе бизнес-требований.

В качестве примеров для проверки:

  • выбор первичного ключа для набора данных гарантирует, что каждая запись в наборе данных может быть однозначно распознана по значению первичного ключа в этой записи,
  • объединение двух наборов данных, чтобы проверить, существует ли между ними связь «один к одному» или «один ко многим»,
  • предотвращайте взаимодействия «многие ко многим», которые приводят к чрезмерно сложным или неуправляемым моделям данных.

Прежде чем двигаться дальше, дважды проверьте каждый шаг моделирования данных.

Создание единого источника силы

Перенесите все необработанные данные ваших источников в свою базу данных или хранилище данных. Для этого может потребоваться дополнительное дисковое пространство, но этот шаг позволит избежать многих ошибок и поломок действующей модели.

Рис. про запасы как источник силы

Применение логики к данным, полученным непосредственно из источника, и выполнение над ними вычислений может оказать негативное влияние или даже разрушить всю вашу модель. Если в ходе процесса что-то идет не так, это также чрезвычайно сложно исправить или поддерживать.

Данные в потоке – это замечательно, если вы полагаетесь исключительно на «специальное» извлечение данных из источника. Однако в большинстве случаев нужен архив. У вас будут все исторические данные, если вы будете использовать весь пул необработанных данных, хранящийся на вашем диске.

Нет предела совершенству

Постоянное улучшение модели данных позволяет улучшать бизнес-результаты. Подходы к моделированию данных, которые помогают пользователям оперативно находить решения своих бизнес-вопросов, могут повысить эффективность компании.

Меняются приоритеты и цели бизнеса, меняются технологии и инструменты – меняется и модель данных.

Рис. Нет предела совершенству

Ваша компания сможет более уверенно прогнозировать критические значения и повышение производительности, которые предложит моделирование данных, как только вы начнете менять подходы к моделированию данных.

Ищите взаимосвязь, а не корреляцию

Смоделированные данные должны содержать рекомендации по использованию и применению имеющихся данных, а предоставление пользователям возможности независимого доступа к бизнес-аналитике — это огромный шаг. Однако не менее важно, чтобы пользователи не делали поспешных выводов и неверных предположений.

Например, если мы увидим, как продажи двух несвязанных продуктов растут и падают одновременно. Какие выводы тут можно сделать?

  1. продажи одного товара, стимулируют продаж другого
  2. просто растут и падают вместе из-за внешнего фактора (погода, экономика, логистика)
  3. простое совпадение

Путаница между причиной и корреляцией может привести к использованию неправильных или несуществующих возможностей, что приведет к растрате корпоративных ресурсов.

Визуализируйте данные для моделирования

Маловероятно, что созерцание бесконечных столбцов и рядов буквенно-цифровых записей может привести к пониманию. Большинству людей гораздо удобнее использовать графическое представление данных, которое позволяет легко обнаружить отклонения и выявить тенденции.

В общем, визуализация данных позволяет вам получить лучшее понимание ваших данных, что может привести к более точному и эффективному моделированию. Это также может помочь в общении и понимании результатов модели другими людьми, особенно если они не имеют непосредственного доступа к исходным данным.

Избегайте споров с пользователями, рассчитав всё заранее

Основная цель моделирования данных — создать единую версию, на основе которой пользователи могут направлять бизнес-запросы.

Не должно быть разногласий относительно основной информации или расчетов, использованных для получения ответа, даже если люди могут расходиться во мнениях относительно того, как ее следует использовать.

Вместо того, чтобы просить каждого использовать свои собственные калькуляторы или инструменты для работы с электронными таблицами, компания может предотвратить проблемы, заранее включив эти вычисления в свое моделирование данных.

Стремитесь к потоку инноваций

Программирование можно использовать для подготовки наборов данных для анализа перед выполнением более сложного моделирования данных. Но предположим, что существует программа или приложение, способное справиться с такими сложными задачами.

Рис. поток инноваций

Специалистам больше нет необходимости изучать различные языки программирования, что освобождает ваше время, чтобы сосредоточиться на задачах, полезных для вашей компании.

Специализированное программное обеспечение, такое как инструменты извлечения, преобразования и загрузки, могут значительно облегчить или автоматизировать все процессы преобразования и загрузки данных.

Задокументируйте свою модель

Это может обеспечить контекст и облегчить понимание другим. Например, вы можете включить объяснения сущностей и связей, бизнес-правил и любых предположений, сделанных во время моделирования данных.

В заключение. Здесь описаны основные подходы к моделированию данных, которые смогут сыграть ключевую роль в анализе и обработке данных.

Выбор подходящего подхода зависит от типа данных, целей моделирования и доступных инструментов. Важно помнить, что ни один подход не является универсальным решением и каждый имеет свои преимущества и ограничения. Для получения оптимальных результатов рекомендуется комбинировать различные подходы, адаптировать их к конкретным задачам и постоянно совершенствовать свои навыки в области моделирования данных.

Оцените статью
Будни аналитика
Добавить комментарий