Leestijd : 2 minuten

Wat is datamodellering (en waarom is het belangrijk)?

In dit artikel bespreken we de basisprincipes van gegevensmodellering, waarom het belangrijk is om deze te benutten en de verschillende soorten gegevensmodellen die u kunt maken om uw bedrijf te laten opvallen ten opzichte van uw concurrenten .

Informatie is een waardevolle hulpbron. Naarmate de tijd verstrijkt, worden er dagelijks steeds meer stukjes informatie gecreëerd. Zonder een robuuste data-engineeringstrategie kan uw bedrijf te maken krijgen met langdurige vertragingen, productiviteitsverlies, gefrustreerde klanten en beschadigde zakelijke relaties.

Goed gegevensbeheer en gegevensmodellering hebben een aanzienlijke invloed op de bedrijfsgroei, omdat ze bedrijven kunnen helpen informatie te verzamelen die hen een voorsprong op hun concurrenten kan geven.

Maar toch blijft datamodellering een mysterie voor zakelijke belanghebbenden. Niet meer.

Wat is datamodellering?

Datamodellering is de belangrijkste stap in elk analytisch project. Gegevensmodellen worden gebruikt om databases te creëren, datawarehouses te vullen, gegevens te beheren voor analytische verwerking en toepassingen te implementeren waarmee gebruikers op zinvolle manieren toegang hebben tot informatie.

Gegevensmodellering is een proces dat u gebruikt om de gegevensstructuur van een database te definiëren. Met andere woorden, het is een techniek die u kunt gebruiken om een database helemaal opnieuw te maken. Dit kan voor een eenvoudige database zijn waarin u informatie over klanten en producten opslaat, of voor iets veel ingewikkelders, zoals een systeem dat wordt gebruikt om verkooptrends in een wereldwijd netwerk van winkels te volgen.

Datamodellering is het proces waarbij gegevens worden omgezet in informatie.

Alle informatie is nutteloos tenzij geleverd in een formaat dat kan worden gebruikt door zakelijke gebruikers. En datamodellering helpt bij het vertalen van de eisen van zakelijke gebruikers naar een datamodel dat kan worden gebruikt om bedrijfsprocessen te ondersteunen en analyses op te schalen.

Een goed datamodel moet al deze vragen kunnen beantwoorden:

  • Wat zijn onze bedrijfsprocessen?
  • Hoe structureren we onze bedrijfsinformatie?
  • Wat voor soort informatie gebruiken we binnen deze processen?
  • Wat voor soort informatie slaan we op?
  • Waar komt het vandaan? Waar gaat het naartoe?

Bekijk deze video van onze Associate Consultant, Spoorthy Reddy, om te begrijpen hoe datamodellering wordt gebruikt om complexe zakelijke problemen op te lossen. En hoe het de datakwaliteit verbetert, bedrijfsrisico’s helpt identificeren en betere besluitvorming mogelijk maakt voor bedrijven (en zakelijke belanghebbenden). Bekijk de video en laat ons uw mening of vragen weten in het gedeelte met video-opmerkingen.

Waarom is datamodellering belangrijk (en wat zijn de voordelen)?

Gegevensmodellering is een belangrijke fase van elk softwareproject, omdat u zonder dit geen duidelijk idee kunt krijgen van hoe uw database eruit zou moeten zien en hoe uw toepassing erop zal worden gebouwd.

Met gegevensmodellering kunt u de mogelijke relaties tussen verschillende stukjes informatie identificeren, wat zal bepalen welk type query’s op die gegevens kunnen worden uitgevoerd.

Datamodellering ondersteunt Business Architecture (een datamodel voor een organisatie), dat zakelijke doelen op één lijn brengt met technologische doelen. Gegevensmodellen ondersteunen ook andere elementen van de bedrijfsarchitectuur, zoals gegevensbeheer , bedrijfsinformatie en toepassingsarchitecturen, door te helpen bij het definiëren van hun vereisten tijdens het definiëren.

Als u vooraf geen datamodel heeft, kan het zijn dat u een systeem krijgt dat niet voldoet aan de behoeften van uw gebruikers.

Hier zijn slechts enkele van de vele redenen waarom het belangrijk is dat uw applicaties een goed datamodel hebben:

Gegevensmodellering Voordeel #1: Toepassingen van hogere kwaliteit

Het meest voor de hand liggende voordeel van datamodellering is dat het toepassingen van hogere kwaliteit produceert, die minder snel crashen en gemakkelijker te onderhouden zijn.

Als u geen technieken voor gegevensmodellering gebruikt om uw toepassingen te bouwen (en de kans is groot dat u dat niet doet), gebeurt het volgende:

  • U neemt onbewerkte gebruikersinvoer en stopt deze in variabelen.
  • Vervolgens manipuleert u die variabelen met code, waardoor nieuwe waarden worden gemaakt die vervolgens in andere variabelen worden geladen.
  • En zo verder, totdat je hopeloos verschillende niveaus diep genest bent.

Het maakt niet uit of uw organisatie groot of klein is. Als uw toepassing is geschreven zonder enige structuur, is het resultaat spaghetti-code. En als je het ooit moet veranderen of nieuwe functies moet toevoegen, zal al je code een warboel zijn.

 

Voordeel #2 van datamodellering: lagere kosten en tijd voor applicatieontwikkeling

Datamodellering heeft een enorme impact op de kosten en tijd die nodig zijn om een nieuwe applicatie te bouwen. Als uw team geen gegevensmodel heeft, moet u tijd besteden aan het verzamelen van vereisten van gebruikers en het handmatig coderen van de databasestructuur.

Als je wel een datamodel hebt, is het veel makkelijker om nieuwe tabellen en views toe te voegen omdat je ze direct aan je datamodel kunt toevoegen. Als u tijdens het bouwen van een toepassing merkt dat u een tabel moet toevoegen of een bestaande tabel moet wijzigen, kunt u deze eenvoudig aan uw gegevensmodel toevoegen en de bestaande toepassing bijwerken.

Als u geen gegevensmodel heeft, moet uw team zowel de database als de code bijwerken. Dit kan erg tijdrovend en duur zijn als u meerdere wijzigingen in de gehele applicatie moet aanbrengen.

 

Voordeel #3 van gegevensmodellering: vroege detectie van gegevensproblemen en fouten

In veel gevallen worden gegevensproblemen en fouten pas ontdekt als het proces loopt. Een gebruiker kan bijvoorbeeld een aankoop doen en een foutmelding krijgen met de tekst ‘slechte gegevens’. In dit scenario waren de gegevens vanaf het begin slecht. Je kunt het testen in een lab of op een testserver, maar je ontdekt de fouten pas als het proces daadwerkelijk in productie is.

Hoe eerder u een probleem met uw gegevens ontdekt, hoe meer tijd u heeft om het te corrigeren voordat het een negatief effect heeft op uw gebruikers.

Veel bedrijven gebruiken een aanpak voor gegevensmodellering omdat het een nauwkeurig beeld geeft van hoe uw gebruikers omgaan met uw bedrijf, tot in details zoals welke velden ze openen en hoe vaak ze ze gebruiken. Dit niveau van inzicht biedt essentiële informatie over waar zich problemen voordoen en hoe correcties het beste kunnen worden toegepast. Door regelmatig Data Model Audits uit te voeren, kunt u ervoor zorgen dat uw datamodel continu wordt geoptimaliseerd voor uw gebruikers en hun doelen.

 

Voordeel van datamodellering #4: snellere applicatieprestaties

Bij datamodellering gaat het niet alleen om geld besparen. Dat is natuurlijk belangrijk, maar de echte waarde van datamodellering is dat het je applicatie sneller en efficiënter laat draaien.

Gegevensmodellering is essentieel voor de prestaties van een applicatie, omdat het een plan op hoog niveau biedt voor hoe de applicatie met gegevens moet omgaan. Dit betekent dat ontwikkelaars weten wat voor soort gegevens ze kunnen verwachten en hoe deze zullen worden gebruikt en waar in het geheugen elk stukje informatie zal worden opgeslagen. Dit betekent dat ze functies kunnen schrijven om gegevens snel en gemakkelijk op te halen.

Dit is heel wat anders dan alleen tabellen gebruiken om gegevens op een ongeorganiseerde manier op te slaan. Door ongestructureerde tabellen te gebruiken, zouden ontwikkelaars tijd moeten besteden aan het schrijven van complexe SQL-query’s die al dan niet opleveren wat ze zoeken. Door gestructureerde tabellen te gebruiken, weet de database-engine al hoe de informatie te vinden — en hoeven ontwikkelaars zich er geen zorgen over te maken.

Het eindresultaat? Applicaties zijn beter in staat om grote hoeveelheden data te verwerken zonder te vertragen.

 

Voordeel van datamodellering #5: betere documentatie voor onderhoud op lange termijn

Datamodellen helpen bij het definiëren van de bedrijfsprocessen en hun onderlinge relaties. Als alle gegevens met betrekking tot een bedrijfsproces op één plek worden gedefinieerd, wordt het gemakkelijk om die processen voor de lange termijn te begrijpen en te onderhouden.

Gegevensmodellering helpt ook bij het documenteren van de zakelijke vereisten en het ontwerp van de applicatie. De eisen en het ontwerp kunnen beter worden gecommuniceerd als er één bron voor is. Ook kunnen wijzigingen die optreden als gevolg van nieuwe vereisten, verbeteringen of bugfixes gemakkelijk worden geïdentificeerd en geïmplementeerd.

Gegevensmodellering is een belangrijk onderdeel van softwareontwikkeling ; het vereist inspanning en expertise, maar de voordelen zijn het waard.

Soorten gegevensmodellen

Een datamodel is een blauwdruk die de interne structuur van de informatie van een organisatie beschrijft. Gegevensmodellen zorgen ervoor dat alle interne informatie consistent is en gemakkelijk toegankelijk is voor geautoriseerd personeel of belangrijke zakelijke belanghebbenden.

Een datamodel wordt gecreëerd door te onderzoeken hoe de informatie momenteel bestaat, de entiteiten binnen het systeem te identificeren en te bepalen waar ze in relatie tot elkaar passen. Het lijkt op een organigram, maar in plaats van gezagslijnen te markeren, laat het zien hoe informatie is georganiseerd.

Datamodelleurs gebruiken verschillende technieken om modellen te maken. Er zijn echter 3 hoofdtypen gegevensmodellering :

1. Conceptueel gegevensmodel

Conceptuele datamodellen vormen de basis van elk datamodel dat wordt gemaakt. Ze helpen u te begrijpen welke entiteiten er in uw bedrijf bestaan en hoe ze zich tot elkaar verhouden. Conceptuele modellen bevatten niet de details met betrekking tot de specifieke attributen die aan een entiteit zijn gekoppeld.

Conceptueel gegevensmodel

Een conceptueel model is een diagram dat beschrijft wat uw bedrijf doet en hoe dingen samenwerken. Het is een hiërarchische weergave van entiteiten en hun relaties, en wordt meestal gemaakt om belanghebbenden een breed overzicht van de database te geven. Met tools voor gegevensmodellering kunt u in een mum van tijd een conceptueel model voor uw database maken.

Voordat u begint met het maken van een conceptueel datamodel, zijn er enkele vragen die u uzelf moet stellen: Wat is het doel van uw database? Wie gaat het gebruiken? Hoe zal het worden gebruikt? Hiermee kunt u bepalen welke entiteiten in uw database thuishoren en welke relaties daartussen bestaan.

 

2. Logisch gegevensmodel

Logical Data Model richt zich op hoe gegevens worden opgeslagen in de systemen van een organisatie. Het logische model beschrijft hoe gegevens zich verplaatsen tussen de bron (bijvoorbeeld een persoon of een ander systeem) en de bestemming (bijvoorbeeld een database). Het gebruikt entiteiten, attributen, relaties, kardinaliteit en beperkingen om de entiteit te beschrijven die voor elke tabel in een relationele database is ingesteld.

Logisch gegevensmodel

Het logische datamodel vormt de basis voor het maken van fysieke datamodellen. Deze kunnen worden gebruikt om tabellen in relationele databases of objecten in objectgeoriënteerde talen zoals SQL, Java of C++ te definiëren.

 

3. Fysiek gegevensmodel

Fysieke gegevensmodellering is het proces van het definiëren van de structuur van een databaseschema om informatie op te slaan. Het fysieke model wordt meestal gemaakt door een databasebeheerder of systeemanalist. Het wordt gebruikt om tabellen, indexen en weergaven te maken, die worden geïmplementeerd door het gebruik van SQL-instructies (Structured Query Language).

Fysiek gegevensmodel

De eenvoudigste vorm van gegevensmodellering omvat het maken van modellen die beschrijven hoe gegevens in tabellen moeten worden opgeslagen. Deze modellen worden vervolgens geïmplementeerd in een of meer databases. Een complexere vorm van datamodellering omvat het creëren van een logisch model dat beschrijft hoe data zal worden benaderd en gemanipuleerd door eindgebruikers en applicaties die deze gebruiken.

Soorten gegevensmodellering

Gegevensmodellering is een diagram van de logische structuur van gegevens in een database. Gegevensmodellering kan mensen helpen gegevens beter te begrijpen en mensen die gegevens gebruiken om toekomstige resultaten te voorspellen.

Er zijn veel manieren om objecten uit de echte wereld in de software weer te geven. De meest voorkomende modellen zijn hiërarchische, relationele, uniforme modelleringstaal (UML), entiteitsrelatie, objectgeoriënteerde en dimensionale gegevensmodellen.

1. Hiërarchisch gegevensmodel

Een hiërarchisch gegevensmodel is een structuur voor het organiseren van gegevens in een boomachtige hiërarchie, ook wel bekend als een ouder-kindrelatie.

In een hiërarchisch gegevensmodel wordt elk record uniek geïdentificeerd door een sleutel, die dezelfde waarde is voor elk record op hetzelfde niveau in de hiërarchie.

Een typisch voorbeeld is een verkooporder: deze heeft veel verkoopartikelen, maar elk verkoopartikel kan aan slechts één verkooporder worden gekoppeld. De verkooporder is de bovenliggende entiteit en het verkoopartikel is de onderliggende entiteit.

 

2. Relationeel gegevensmodel

Een relationeel model bevat knooppunten die aan elkaar zijn gerelateerd via koppelingen die relationele gegevens bevatten. Deze modellen worden vaak gebruikt om databases te maken voor het snel en gemakkelijk opslaan en ophalen van informatie.

Het idee achter relationele databases is om alle soorten gegevens in één tabel op te slaan, zolang elke kolom een uniek stukje informatie over de entiteit vertegenwoordigt.

Een eenvoudig voorbeeld is een tabel voor het opslaan van informatie over mensen. De tabel zou kolommen hebben voor de voornaam, achternaam, burgerservicenummer, geboortedatum, enz.

 

3. Entiteit-relatie (ER) gegevensmodel

Het Entity-relationship (ER)-model is een methode om uw gegevens op een georganiseerde manier weer te geven. Het ER-model verdeelt de gegevens in de volgende categorieën:

Entiteiten : De objecten, acties of concepten waarmee u werkt. Klanten, producten en verkopen zijn bijvoorbeeld allemaal entiteiten.

Relaties : De verbindingen tussen entiteiten. Dit kunnen een-op-een of een-op-veel relaties zijn.

attributen : Gegevens die een entiteit of relatie beschrijven. De naam van een product is bijvoorbeeld een attribuut van dat product.

Om een solide ER-model te creëren, moet u een duidelijk, gedetailleerd begrip hebben van uw bedrijfsprocessen en informatievereisten voor uw gebruikers.

Het ER-diagram biedt een visuele weergave van hoe uw gegevens met elkaar in verband staan en welke processen door de database moeten worden ondersteund. Het laat ook zien hoe deze verschillende soorten gegevens met elkaar in verband staan. Het is een grafische weergave van de onderliggende datamodelstructuur, waarmee u complexe informatie helder en snel kunt communiceren.

 

4. Objectgericht gegevensmodel

Een objectgeoriënteerd datamodel is een conceptueel datamodel dat objecten gebruikt om informatie te beschrijven en te definiëren. Dit in tegenstelling tot een entiteit-relatiemodel, dat informatie beschrijft als entiteiten die door relaties zijn verbonden.

Objecten zijn voorwerpen uit de echte wereld die uit verschillende attributen bestaan. Klanten hebben bijvoorbeeld namen, adressen, telefoonnummers, e-mailadressen, enz. Als de datamodelleur een entiteit-relatiemodel zou gebruiken om deze klanten te beschrijven, zouden deze attributen worden opgeslagen in afzonderlijke tabellen, met associaties gedefinieerd tussen de tabellen.

 

5. Dimensionaal gegevensmodel

Dimensionale datamodellen vormen de basis van business intelligence (BI) en online analytische verwerkingssystemen (OLAP). Deze modellen worden doorgaans geïmplementeerd voor datawarehouses die historische transactiegegevens bevatten, maar kunnen ook worden toegepast op kleinere datasets.

Dimensionale gegevensmodellen verwijzen vaak naar meerdere structuren, waaronder feitentabellen, dimensietabellen en opzoektabellen. Dimensionale modellering vormt de basis voor het creëren van enterprise datawarehouses (EDW) en online transactieverwerkingssystemen (OLTP).

Het belangrijkste doel van een dimensionaal model is om gebruikers te helpen snel antwoorden te vinden op hun vragen over bedrijfsprognoses, consumptietrends en andere gerelateerde vragen. Dimensionale modellering biedt een georganiseerde methode voor business intelligence-rapportage. Het stelt gebruikers in staat om informatie te delen tussen verschillende afdelingen binnen een organisatie voor effectieve samenwerking en besluitvorming.

Stappen in gegevensmodellering

Gegevensmodellering klinkt misschien ingewikkeld, maar het is eigenlijk vrij eenvoudig. Het is eigenlijk een proces van vragen stellen en antwoorden vinden.

Dit zijn de stappen die betrokken zijn bij gegevensmodellering:

  1. Bekijk de zakelijke uitdaging
  2. Haal de juiste gegevens uit het bedrijf
  3. Gegevens verzamelen en ordenen
  4. Een conceptueel model maken
  5. Bouw het logische database-ontwerp
  6. Bouw het fysieke database-ontwerp
  7. Breng belanghebbenden en hun eisen aan het datamodel in kaart
  8. Voer een gap-analyse uit van vereisten versus datasets
  9. Implementatie & documentatie van resultaten
  10. Meet & wijzig datamodel om aan veranderende eisen te voldoen

Het doel van het datamodelleringsproces is om te definiëren en te documenteren hoe uw bedrijfsinformatie moet worden gemodelleerd binnen de enterprise data-architectuur.

Zorg ervoor dat u elke stap doorloopt om fouten te voorkomen bij het implementeren van een gegevensmodel. Hoe beter u gegevens en gegevensbewerkingen onderhoudt, hoe efficiënter het gegevensmodel zou zijn.

Hoe aan de slag met datamodellering?

Om een succesvol gegevensmodelleringsproject te hebben, moet u eerst een strategie voor gegevensmodellering maken die u zal helpen beslissen welke soorten gegevensmodellen u wilt bouwen.

Een goede data-analysestrategie omvat het verzamelen en documenteren van informatie over de enterprise data-architectuur, zodat alle belanghebbenden kunnen begrijpen wat de huidige stand van zaken is en wat de gewenste staat zou moeten zijn.

Download ons nieuwste eBook: The Data Analytics Strategy Guide , waarin de nadruk ligt op het creëren van een effectieve data-analysestrategie waarmee uw organisatie de inzichten kan verwerven die nodig zijn om concurrerend te blijven in de huidige zakelijke omgeving.

Als je nog steeds denk je dat datamodellering ingewikkeld is? Wij zullen u helpen om de gewenste resultaten te krijgen zonder alle frustratie. Boek een ontdekkingsservice met onze data-architecten vandaag en een voorsprong op de concurrentie. Maak het eenvoudig en maak het snel.

Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Assistant Marketing Manager @ Zuci Systems.

Deel deze blog, kies uw platform!

Leave A Comment

gerelateerde berichten

gerelateerde berichten