10 lợi ích của các công cụ mô hình hóa dữ liệu

Các công cụ quản lý mô hình hóa dữ liệu mang lại lợi ích cho bạn như thế nào

Việc đi thẳng vào một dự án quản lý dữ liệu mà không thực hiện bước chủ động tạo mô hình có thể giúp bạn tiết kiệm được một lượng lớn thời gian. Tuy nhiên, dành thời gian trước để tạo chiến lược cho dữ liệu sẽ giúp bạn tránh được vô số vấn đề đau đầu trong quá trình thực hiện. Dưới đây là 10 lý do tại sao việc sử dụng công cụ lập mô hình dữ liệu logic để tạo nền tảng cho cách doanh nghiệp sử dụng dữ liệu là rất đáng giá.

1. Phù hợp với mọi vai trò trong doanh nghiệp 

Các công cụ lập mô hình dữ liệu cho phép các nhà phát triển mô tả bối cảnh thông tin rộng lớn của doanh nghiệp bằng các thuật ngữ dễ hiểu mà cả nhân viên kỹ thuật và phi kỹ thuật đều có thể thảo luận.

Các nhà phát triển không phải lúc nào cũng có sự hiểu biết đầy đủ về các loại quyết định mà các bên liên quan trong các bộ phận khác nhau cần đưa ra hoặc loại báo cáo nào mà người dùng cuối sẽ tạo bằng các công cụ phân tích kinh doanh. Tương tự như vậy, những người có kiến ​​thức tốt nhất về quy trình kinh doanh có thể không hiểu đầy đủ về quản lý dữ liệu. Mô hình hóa dữ liệu là một quy trình hợp tác giữa mọi người từ tất cả các lĩnh vực nhằm ghi nhớ các nhu cầu kinh doanh cốt lõi để mô hình bạn tạo là một giải pháp riêng, không phải là cấu trúc cắt cookie được xây dựng dựa trên các giả định sai.

2. Làm rõ phạm vi dự án 

Dữ liệu rất lớn và khó sử dụng, nhưng một công cụ lập mô hình dữ liệu logic làm cho mối quan hệ giữa từng đối tượng dữ liệu trở nên cụ thể và dễ hiểu. Sau khi được tạo, một mô hình dữ liệu đưa ra các khái niệm logic và vật lý làm nền tảng cho thiết kế cơ sở dữ liệu theo cách không thể giải thích được. Việc lập mô hình tăng năng suất công việc của các nhà phát triển, nhà phân tích kinh doanh và kiến ​​trúc sư dữ liệu vì nó cho phép họ nắm vững kiến ​​thức về những gì họ sẽ cần cung cấp.

3. Cải thiện chất lượng dữ liệu

Quá trình lập mô hình dữ liệu thiết lập các quy tắc để theo dõi chất lượng dữ liệu và xác định bất kỳ sự dư thừa hoặc thiếu sót nào. Các đối tượng dữ liệu sẽ được thể hiện chính xác nhất có thể với ít lỗi hơn—đảm bảo rằng những người sử dụng công cụ phân tích kinh doanh sẽ có thể tự tin đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu. Nói một cách đơn giản, dữ liệu chính xác sẽ tạo ra các báo cáo chính xác; dữ liệu không chính xác có thể dẫn đến việc ra quyết định kém thông tin.

4. Tiết kiệm thời gian và tiền bạc

Giai đoạn lập kế hoạch tạo ra mô hình dữ liệu đại diện cho một tỷ lệ nhỏ trong ngân sách dự án tổng thể, nhưng nó có thể phát hiện ra các vấn đề quan trọng sẽ tốn kém hơn nhiều để giải quyết trong giai đoạn thực hiện. Hãy coi việc lập mô hình dữ liệu như một liều thuốc phòng ngừa sẽ giúp bạn tránh được việc phân loại tốn kém sau này.

Việc sử dụng các công cụ lập mô hình dữ liệu để xây dựng chiến lược dữ liệu cũng sẽ hỗ trợ doanh nghiệp của bạn đạt được thời gian đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn bằng cách phát hiện lỗi sớm. Bất kể vùng dữ liệu của bạn phức tạp đến mức nào, bạn có thể quay lại mô hình dữ liệu của mình thường xuyên và xem lại các quy tắc cơ bản đã đặt để quản lý nó.

Mã hóa sớm khiến nhiều nỗ lực phát triển phần mềm thất bại. Tuy nhiên, mô hình hóa dữ liệu phù hợp có thể ngăn chặn sự chậm trễ và trở ngại không cần thiết đối với năng suất.

5. Cải thiện hiệu suất cơ sở dữ liệu

Cơ sở dữ liệu được tổ chức tốt được xây dựng trên nền tảng vững chắc sẽ chạy nhanh hơn, dễ điều chỉnh hơn và ít yêu cầu kỹ thuật đảo ngược hơn về lâu dài. Với một kế hoạch chi tiết về cách bạn sử dụng thông tin trong doanh nghiệp của mình, sự thiếu hiệu quả sẽ dễ dàng chẩn đoán hơn. Tương tự như vậy, một kế hoạch chi tiết giúp bạn dễ dàng tìm thấy các cơ hội mới để tối ưu hóa khi nhu cầu kinh doanh của bạn thay đổi.

6. Kích hoạt tài liệu tốt hơn

Chắc chắn, doanh nghiệp của bạn sẽ có doanh thu nhân viên. Khi bạn lập kế hoạch cho bối cảnh thông tin của mình bằng cách sử dụng các công cụ quản lý mô hình hóa dữ liệu, nó sẽ tạo ra tài liệu nhất quán mà người mới có thể hiểu được. Tài liệu nhất quán đơn giản hóa việc bảo trì cơ sở dữ liệu đang diễn ra và duy trì hiệu quả hoạt động cho toàn bộ doanh nghiệp.

7. Nâng cao chất lượng ứng dụng

Quy trình lập mô hình dữ liệu cung cấp cho doanh nghiệp tầm nhìn rõ ràng về cách dữ liệu có thể đáp ứng nhu cầu kinh doanh của bạn. Các nhà phát triển và những người ra quyết định kinh doanh sử dụng các mô hình để giải quyết sớm những quan niệm sai lầm để bất kỳ vấn đề nào xảy ra sau đó đều có thể là những trục trặc nhỏ dễ dàng giải quyết—chứ không phải là những cạm bẫy lớn.

8. Cải thiện việc tuân thủ quy định

Các quy tắc quản lý dữ liệu mà bạn thiết lập trong giai đoạn lập mô hình tạo tiền đề cho việc dễ dàng tuân thủ các quy định của chính phủ và tiêu chuẩn ngành. Không có gì lạ khi một doanh nghiệp phải tuân theo các tiêu chuẩn quy định dữ liệu từ nhiều thực thể và mức độ phức tạp của các yêu cầu này đang gia tăng trên toàn cầu. Một công cụ lập mô hình dữ liệu logic có thể giúp doanh nghiệp của bạn nâng cao tiêu chuẩn quản trị dữ liệu trong khi vẫn làm cho dữ liệu dễ sử dụng.

9. Đặt giai đoạn khai thác dữ liệu

Các công cụ lập mô hình dữ liệu giúp tự động hóa và mở rộng quy mô phân tích để bạn có thể làm được nhiều việc hơn với dữ liệu khi doanh nghiệp thay đổi. Khai thác dữ liệu liên quan đến việc thu thập và xử lý thông tin trong kho dữ liệu chuyên dụng để tiết lộ các mối quan hệ ẩn giấu mà con người có thể không phát hiện ra. Khai thác dữ liệu có thể giúp các tổ chức đón đầu xu hướng và xác định các cơ hội hoàn toàn mới để phát triển kinh doanh.

10. Chuẩn bị cho những bước tiếp theo của doanh nghiệp

Điều chắc chắn duy nhất về công nghệ là nó sẽ tiếp tục có những bước nhảy vọt về phía trước. Nếu bạn tổ chức và quản lý dữ liệu của mình theo một bộ quy tắc rõ ràng, thì việc thay đổi cơ sở hạ tầng CNTT lớn tiếp theo sẽ ít thách thức hơn nhiều. Cho dù bước tiếp theo là tinh chỉnh, chủ động bảo trì một chút hay nâng cấp lớn, một mô hình dữ liệu hợp lý sẽ giúp bạn vượt qua nó với ít chi phí và thời gian ngừng hoạt động hơn.

Nguồn: microsoft

Xem thêm

COMBO 3 EXCEL AUTOMATION

Mối quan hệ giữa Business Intelligence và Data Management

18 công cụ và công nghệ dữ liệu lớn hàng đầu cần biết vào năm 2023