Mitä on tietomallinnus?
Tietomallinnus on tietovirtojen kaaviointiprosessi.
Tietomallinnuksen yleisnäkymä
Tietomallinnus on tietovirtojen kaaviointiprosessi. Kun luot uuden tai vaihtoehtoisen tietokantarakenteen, suunnitteluohjelma aloittaa kaaviolla, miten tiedot virtaavat tietokantaan ja siitä ulos. Tämän vuokaavion avulla määritetään tietomuotojen, rakenteiden ja tietokantojen käsittelytoimintojen ominaisuudet, jotta tietovirtojen vaatimuksia voidaan tukea tehokkaasti. Kun tietokanta on rakennettu ja otettu käyttöön, tietomallista tulee dokumentaatio ja perustelut sille, miksi tietokanta on olemassa ja miten tietovirrat suunniteltiin.
Prosessin tuloksena syntyvä tietomalli tarjoaa kehyksen tietokannan tietoelementtien välisille suhteille sekä oppaan tietojen käyttöön. Tietomallit ovat ohjelmistokehityksen ja analytiikan peruselementti. Ne tarjoavat standardoidun menetelmän tietokannan sisällön määrittämiseen ja muotoiluun yhdenmukaisesti kaikissa järjestelmissä, jolloin eri sovellukset voivat jakaa samaa dataa.
Miksi tietomallinnus on tärkeää?
Kattava ja optimoitu tietomalli auttaa luomaan yksinkertaistetun, loogisen tietokannan, joka eliminoi päällekkäisyyden, vähentää tallennustarpeita ja mahdollistaa tehokkaan haun. Se myös varustaa kaikki järjestelmät ”yhdellä totuuden lähteellä”, joka on välttämätön tehokkaan toiminnan ja todistettavissa olevan säännösten ja sääntelyvaatimusten noudattamisen kannalta. Tietomallinnus on keskeinen askel digitaalisen yrityksen kahdessa elintärkeässä toiminnossa.
IT-ammattilaisten suorittamat ohjelmistokehitysprojektit (uudet tai mukautukset)
Ennen minkään ohjelmistoprojektin suunnittelua ja rakentamista on oltava dokumentoitu näkemys siitä, miltä lopputuote näyttää ja miten se käyttäytyy. Suuri osa tätä visiota ovat liiketoimintasäännöt, jotka ohjaavat haluttua toiminnallisuutta. Toinen osa on tietojen kuvaus – tietovirrat (tai tietomalli) ja tietokannan suunnittelu sen tueksi.
Tietomallinnus pitää kirjaa visiosta ja tarjoaa tiekartan ohjelmistosuunnittelijoille. Kun tietokannat ja tietovirrat on täysin määritelty ja dokumentoitu ja järjestelmät on kehitetty näiden eritelmien mukaisesti, järjestelmien olisi tarjottava odotetut toiminnot tietojen pitämiseksi tarkkoina (olettaen, että menettelyjä on noudatettu asianmukaisesti).
Analytiikka ja visualisointi – tai Business Intelligence – ensisijainen päätöksentekotyökalu käyttäjille
Tietomäärien kasvaessa ja käyttäjien määrän kasvaessa organisaatiot tarvitsevat keinon muuttaa raakadata toimintakelpoiseksi informaatioksi päätöksentekoa varten. Ei ole yllättävää, että data-analytiikan kysyntä on kasvanut dramaattisesti. Tietojen visualisointi tekee datasta entistä helppokäyttöisempää esittämällä tiedot graafisesti.
Nykyiset tietomallit muuttavat raakadatan hyödylliseksi tiedoksi, joka voidaan muuntaa dynaamisiksi visualisoinneiksi. Tietomallinnus valmistelee tiedot analyysia varten: tiedot puhdistetaan, tunnusluvut ja ulottuvuudet määritetään ja tietoja parannetaan luomalla hierarkioita, asettamalla yksiköitä ja valuuttoja sekä lisäämällä kaavoja.
Mitkä ovat tietomallinnuksen tyypit?
Kolme ensisijaista tietomallityyppiä ovat relaatio, ulottuvuus ja entiteettisuhde (E-R). On myös useita muita, jotka eivät ole yleisesti käytössä, mukaan lukien hierarkkinen, verkko, objektikeskeinen ja moniarvoinen. Mallityyppi määrittää loogisen rakenteen – miten tiedot tallennetaan, loogisesti – ja siten sen, miten ne tallennetaan, organisoidaan ja haetaan.
- Relaatio: Vaikka ”vanhempi” lähestymistavassa, yleisin yhä käytössä oleva tietokantamalli on relaatiomalli, joka tallentaa tiedot kiinteämuotoisiin tietueisiin ja järjestää tiedot taulukoihin, joissa on rivejä ja sarakkeita. Tietomallin perustyypissä on kaksi elementtiä: tunnusluvut ja ulottuvuudet. Tunnusluvut ovat numeerisia arvoja, kuten määriä ja tuottoja, joita käytetään matemaattisissa laskelmissa, kuten summassa tai keskiarvossa. Ulottuvuudet voivat olla tekstiä tai numeerisia. Niitä ei käytetä laskennoissa, ja ne sisältävät kuvauksia tai sijainteja. Raakatiedot määritetään tunnusluvuksi tai ulottuvuudeksi. Muita relaatiotietokannan suunnittelussa käytettyjä termejä ovat ”suhteet” (taulukko, jossa on rivejä ja sarakkeita), ”attribuutit” (sarakkeet), ”monikot” (rivit) ja ”alue” (arvojoukko, joka on sallittu sarakkeessa). Vaikka relaatiotietokantaa määrittelevät lisätermit ja rakenteelliset vaatimukset, tärkeä tekijä ovat kyseisessä rakenteessa määritetyt suhteet. Yhteiset tietoelementit (tai avaimet) linkittävät taulukot ja tietojoukot yhteen. Taulukot voivat myös olla eksplisiittisiä, kuten ylä- ja alatason suhteet, mukaan lukien yksi yhteen, yksi moneen tai moneen moneen.
- Ulottuvuus: Vähemmän jäykkä ja jäsennelty, ulottuvuuslähestymistapa suosii kontekstuaalista tietorakennetta, joka liittyy enemmän liiketoimintakäyttöön tai kontekstiin. Tämä tietokantarakenne on optimoitu online-kyselyitä ja tietovarastoinnin työkaluja varten. Kriittisiä tietoalkioita, kuten esimerkiksi tapahtumamäärää, kutsutaan faktoiksi, ja niiden mukana on viitetietoja, joita kutsutaan ”ulottuvuuksiksi”, olipa kyseessä tuotetunnus, yksikköhinta tai tapahtumapäivämäärä. Faktataulukko on ensisijainen taulukko ulottuvuusmallissa. Tietojen haku voi olla nopeaa ja tehokasta – tietyntyyppisten toimintojen tiedot tallentuvat yhteen – mutta suhdelinkkien puuttuminen voi vaikeuttaa tietojen analyyttista hakua ja käyttöä. Koska tietorakenne on sidottu dataa tuottavaan ja käyttävään business-toimintoon, erilaisten järjestelmien tuottamien tietojen yhdistäminen (esimerkiksi tietovarastossa) voi olla ongelmallista.
- Oliorikas (E-R): E-R-malli edustaa graafisessa muodossa olevaa liiketoimintatietorakennetta, joka sisältää eri muotojen laatikoita, jotka edustavat toimintoja, toimintoja tai ”entiteettejä” ja rivejä, jotka edustavat yhteenkuuluvuuksia, riippuvuuksia tai ”suhteita”. Sen jälkeen E-R-mallia käytetään luomaan relaatiotietokanta, jossa kukin rivi edustaa oliota ja kyseisen rivin kentät sisältävät määritteitä. Kuten kaikissa relaatiotietokannoissa, taulukot linkitetään toisiinsa avaintietoelementtien avulla.
Mitkä ovat tiedon abstraktion kolme tasoa?
On olemassa monenlaisia tietomalleja, joissa on erilaisia mahdollisia asetteluja. Tietojenkäsittelyyhteisö tunnistaa kolme erilaista mallinnusta, jotka edustavat ajattelutasoja malleja kehitettäessä.
Käsitteellinen tietomalli
Tämä on ”kokonaiskuva” malli, joka edustaa kokonaisrakennetta ja sisältöä, mutta ei datasuunnitelman yksityiskohtaa. Se on tyypillinen lähtökohta tietomallinnukselle, joka tunnistaa eri tietojoukot ja tietovirran organisaation kautta. Käsitteellinen malli on korkeatasoinen suunnitelma loogisten ja fyysisten mallien kehittämiseksi ja on tärkeä osa tietoarkkitehtuurin dokumentointia.
Looginen tietomalli
Toinen erittelytaso on looginen tietomalli. Se liittyy läheisimmin ”tietomallin” yleiseen määritelmään siinä, että siinä kuvataan tietovirtaa ja tietokannan sisältöä. Looginen malli lisää käsitteellisen mallin kokonaisrakenteeseen yksityiskohtia, mutta ei sisällä itse tietokannan spesifikaatioita, koska mallia voidaan soveltaa erilaisiin tietokantateknologioihin ja tuotteisiin. (Huomaa, että käsitteellistä mallia ei välttämättä ole, jos hanke liittyy yhteen sovellukseen tai muuhun rajoitettuun järjestelmään.)
Fyysinen tietomalli
Fyysinen tietokantamalli kuvaa, miten looginen malli toteutetaan. Sen on sisällettävä tarpeeksi yksityiskohtaisia tietoja, jotta teknikot voivat luoda varsinaisen tietokantarakenteen laitteistoon ja ohjelmistoon sitä käyttävien sovellusten tueksi. On sanomattakin selvää, että fyysinen tietomalli on ominainen määritetylle tietokantaohjelmistojärjestelmälle. Yhdestä loogisesta mallista voidaan johtaa useita fyysisiä malleja, jos käytetään eri tietokantajärjestelmiä.
Tietomallinnusprosessi ja -tekniikat
Tietomallinnus on luonnostaan ylhäältä alaspäin suuntautuva prosessi, joka alkaa käsitteellisestä mallista kokonaisnäkemyksen määrittämiseksi, sitten loogiseen malliin ja lopuksi fysikaaliseen malliin sisältyvään yksityiskohtaiseen suunnitteluun.
Konseptimallin rakentaminen on useimmiten prosessi, jossa ideat muunnetaan graafiseksi muodoksi, joka muistuttaa ohjelmoijan kehittäjän vuokaaviota.
Nykyaikaiset tietomallinnustyökalut auttavat määrittämään ja rakentamaan loogisia ja fyysisiä tietomalleja ja tietokantoja. Seuraavassa on muutamia tyypillisiä tietomallinnustekniikoita ja -vaiheita:
Määritä oliot ja luo oliosuhdekaavio (ERD). Entiteettejä voidaan kuvata paremmin yrityksellesi kiinnostaviksi tietoelementeiksi. Esimerkiksi ”asiakas” olisi yhteisö. Myynti olisi toinen. Kurssierosopimuksessa dokumentoidaan, miten nämä eri entiteetit liittyvät toisiinsa liiketoiminnassasi ja mitä korkean tason yhteyksiä niiden välillä on.
Määritä faktat, tunnusluvut ja ulottuvuudet. Fakta on se tietojen osa, joka ilmaisee tietyn esiintymän tai tapahtuman, kuten tuotteen myynnin. Tunnusluvut ovat kvantitatiivisia, kuten määrä, tuotto, kustannukset ja niin edelleen. Ulottuvuutesi ovat kvalitatiivisia tunnuslukuja, kuten kuvauksia, sijainteja ja päivämääriä.
Luo tietonäkymälinkki graafisella työkalulla tai SQL-kyselyjen avulla. Jos et tunne SQL:ää, graafinen työkalu on intuitiivisin vaihtoehto, jonka avulla voit vetää ja pudottaa elementtejä malliisi ja muodostaa yhteyksiä visuaalisesti. Kun luot näkymää, voit yhdistää tauluja ja jopa muita näkymiä yhdeksi tulostukseksi. Kun valitset lähteen graafisesta näkymästä ja vedät sen tulostukseen jo liitetyn lähteen päälle, voit joko yhdistää nämä taulut tai luoda niiden yhdistämisen.
Nykyaikaiset analyysiratkaisut voivat myös auttaa valitsemaan, suodattamaan ja yhdistämään tietolähteitä käyttämällä graafista vedä ja pudota -näyttöä. Tietotekniikassa tyypillisesti työskenteleville tietoasiantuntijoille on käytettävissä edistyneitä työkaluja, mutta käyttäjät voivat myös luoda omia tietokuvauksiaan luomalla visuaalisesti tietomallin ja järjestämällä tauluja, kaavioita, karttoja ja muita objekteja kertomaan tietokuvausta data-analyysien perusteella.
Tietomallinnusesimerkkejä
Kaikille sovelluksille – olipa kyse sitten liiketoiminnasta, viihteestä, henkilökohtaisesta tai muusta – tietomallinnus on välttämätön varhainen vaihe järjestelmän suunnittelussa ja järjestelmän mahdollistamiseen tarvittavan infrastruktuurin määrittelyssä. Tämä sisältää minkä tahansa tyyppisen tapahtumajärjestelmän, tietojenkäsittelyn sovellusjoukon tai ohjelmistopaketin tai minkä tahansa muun järjestelmän, joka kerää, luo tai käyttää tietoja.
Tietomallinnus on välttämätöntä tietovarastointia varten, koska tietovarasto on tietovarasto, johon tuodaan tietoja useista eri lähteistä, joilla todennäköisesti on samankaltaisia tai niihin liittyviä tietoja eri muodoissa. Varastomuodot ja -rakenne on ensin kartoitettava, jotta voidaan määrittää, miten kutakin saapuvaa tietojoukkoa voidaan käsitellä vastaamaan varastosuunnittelun tarpeita – jotta tiedot ovat hyödyllisiä analysoinnissa ja tiedonlouhinnassa. Tietomalli on tärkeä analytiikkatyökalujen, johdon tietojärjestelmien (kojetaulujen), tiedonlouhinnan ja kaikkien tietojärjestelmien ja sovellusten integroinnin mahdollistaja.
Minkä tahansa järjestelmän suunnittelun alkuvaiheessa tietomallinnus on keskeinen edellytys sille, että kaikki muut vaiheet ja vaiheet ovat riippuvaisia perustan muodostamisesta, johon kaikki ohjelmat, toiminnot ja työkalut perustuvat. Tietomalli on kuin yleinen kieli, jonka avulla järjestelmät voivat kommunikoida ymmärtämällä ja hyväksymällä dataa mallissa kuvatulla tavalla. Tämä on tärkeämpää kuin koskaan ennen Big Datan, koneoppimisen, tekoälyn, pilviyhteyksien, IoT:n ja hajautettujen järjestelmien maailmassa, mukaan lukien reunalaskenta.
Tietomallinnuksen kehitys
Todellisessa mielessä tietomallinnus on ollut olemassa niin kauan kuin tietojen käsittely, tietojen tallennus ja tietokoneohjelmointi, vaikka itse termi lienee tullut yleiseen käyttöön vasta siinä vaiheessa, kun tietokantojen hallintajärjestelmät alkoivat kehittyä 1960-luvulla. Uuden rakenteen suunnittelussa ja suunnittelussa ei ole mitään uutta tai innovatiivista. Itse tietomallinnus on muuttunut jäsennellymmäksi ja virallisemmaksi, kun dataa, tietokantoja ja erilaisia tietoja on syntynyt lisää.
Nykyään datamallinnus on entistäkin tärkeämpää, kun teknologiat kamppailevat uusien tietolähteiden kanssa (IoT-anturit, paikkatietoiset laitteet, napsautusvirrat, sosiaalinen media) sekä rakenteettoman datan (teksti, ääni, video, raaka sensorilähtö) kanssa – volyymeissa ja nopeuksissa, jotka ylittävät perinteisten järjestelmien kyvyt. Uusille järjestelmille, innovatiivisille tietokantarakenteille ja -tekniikoille sekä uusille tietomalleille on nyt jatkuvasti kysyntää tämän uuden kehitystyön yhdistämiseksi.
Mikä on seuraava tietojen mallinnuksessa?
Tietoyhteydet ja suuret määrät dataa niin monista eri lähteistä – mukaan lukien anturit, ääni, video, sähköposti ja paljon muuta – laajentavat mallinnusprojektien laajuutta IT-ammattilaisille. Internet on tietenkin yksi tämän kehityksen mahdollistajista. Pilvi on merkittävä osa ratkaisua, sillä se on ainoa riittävän suuri, skaalautuva ja riittävän ketterä, jotta se pystyy vastaamaan laajenevan liitettävyyden nykyisiin ja tuleviin vaatimuksiin.
Myös tietokannan ulkoasun vaihtoehdot ovat muuttumassa. Vuosikymmen sitten hallitseva tietokantarakenne oli rivipainotteinen relaatiotietokanta, joka käytti perinteistä levytallennustekniikkaa. Tyypillisen ERP:n pääkirjan tai varastonohjauksen tiedot tallennettiin kymmeniin eri tauluihin, jotka on päivitettävä ja mallinnettava. Nykyaikaiset ERP-ratkaisut tallentavat aktiivista dataa muistiin kolumnisuunnittelun avulla vähentääkseen taulukoita dramaattisesti ja lisätäkseen nopeutta ja tehokkuutta.
Liike-elämän ammattilaisille tänään saatavilla olevat uudet itsepalvelutyökalut kehittyvät edelleen. Lisäksi käyttöön otetaan uusia työkaluja, joiden avulla datan mallinnus ja visualisointi on entistäkin helpompaa ja yhteistoiminnallisempaa.
Yhteenveto
Hyvin harkittu ja täydellinen tietomalli on avain aidosti toimivan, hyödyllisen, turvallisen ja tarkan tietokannan kehittämiseen. Aloita käsitteellisellä mallilla, jossa esitetään kaikki tietomallin komponentit ja toiminnot. Hienonna suunnitelmat loogiseksi tietomalliksi, joka kuvaa tietovirtoja ja selventää tarvittavan tiedon määritystä ja tapaa, jolla se hankitaan, käsitellään, tallennetaan ja jaetaan. Looginen tietomalli ohjaa tietokantatuotteelle ominaista fyysistä tietomallia ja on yksityiskohtainen suunnitteluasiakirja, joka ohjaa tietokannan ja sovellusohjelmiston luontia.
Hyvä tietomallinnus ja tietokantasuunnittelu ovat olennaisen tärkeitä kehitettäessä toimivia, luotettavia ja turvallisia sovellusjärjestelmiä ja tietokantoja, jotka toimivat hyvin tietovarastojen ja analyysityökalujen kanssa – ja helpottavat tiedonvaihtoa liikekumppaneiden ja useiden sovellusjoukkojen kanssa. Hyvin harkitut tietomallit auttavat varmistamaan tietojen eheyden ja tekevät yrityksesi tiedoista entistäkin arvokkaampia ja luotettavampia.
Tutki moderneja tietomallinnustyökaluja
Yhdistä tiedot liiketoimintakontekstiin, jotta liiketoimintakäyttäjät voivat avata tietojen lukituksen.
Ideoita, joita et löydä mistään muualta
Saat käyttöösi annoksen Business Intelligence -tietoja suoraan saapuneiden kansioosi.