Wat is datamodel?

Datamodellering is het proces van het creëren van een visuele representatie van een heel informatiesysteem of delen ervan om verbindingen tussen gegevenspunten en structuren te communiceren. Het doel van datamodellering is om de soorten gegevens te illustreren die binnen het systeem worden gebruikt en opgeslagen, de relaties tussen deze gegevenstypen, de manieren waarop de gegevens kunnen worden gegroepeerd en geordend en de indelingen en kenmerken ervan.

Gegevensmodellen zijn gebaseerd op clouddatabases en op zakelijke softwarebehoeften, waarbij regels en eisen vooraf worden gedefinieerd door feedback van belanghebbenden in het bedrijfsleven. Dit garandeert dat het gegevensmodel kan worden opgenomen in het ontwerp van een nieuw systeem of kan worden aangepast in de iteratie van een bestaand systeem.

Bij het ontwerpen van datamodellen worden gestandaardiseerde schema- en formele technieken gebruikt, die een algemene, consistente en voorspelbare manier bieden om gegevensbronnen in een organisatie of zelfs daarbuiten te definiëren en te beheren. In het ideale geval zijn gegevensmodellen fysieke of virtuele levende documenten die meegroeien met veranderende bedrijfsbehoeften.

Ze spelen een belangrijke rol bij het ondersteunen van bedrijfsprocessen en het plannen van IT-architectuur en -strategie. Gegevensmodellen kunnen worden gedeeld met leveranciers, partners en/of branchegenoten om een uniform begrip van gegevensstructuren en -vereisten te garanderen.

Typen gegevensmodellen

Gegevensmodellen en -structuur kunnen op basis van hun structuur en toepassingssoftware in verschillende typen worden gecategoriseerd, zoals bijvoorbeeld:

Relationeel model

Het relationele model is een van de meestgebruikte DBMS-modellen. Een relationele database organiseert gegevens in tabellen, waarbij elke tabel bestaat uit rijen en kolommen die verschillende kenmerken van een entiteit in de tabel vertegenwoordigen. Dit model is met name effectief voor het beheren van een tabel met gestructureerde gegevens en het tot stand brengen van relaties tussen verschillende gegevenspunten. E-commercewebsites kunnen bijvoorbeeld aankopen verwerken en voorraad bijhouden met behulp van het relationele model.

Entiteitsrelatiemodel

Het entiteitsrelatiemodel is gericht op het identificeren van entiteiten en hun relaties in tabellen. Het wordt vaak gebruikt in combinatie met relationele modellen om een duidelijke visuele representatie van gegevensstructuren en relaties te geven. Dit model is essentieel voor het begrijpen van complexe gegevensinteracties en wordt vaak gebruikt in het databaseontwerp om de integriteit en consistentie van gegevens te garanderen.

Hiërarchisch model

Het hiërarchische model is een structuur van gegevens in een boomstructuur, waarbij elke record één bovenliggend element en mogelijk meerdere onderliggende elementen heeft. Dit model is handig voor het maken van toepassingen die een eenvoudige relatie tussen bovenliggende en onderliggende elementen vereisen, zoals bestandssystemen of geografische informatiesystemen. Een supermarkt kan bijvoorbeeld worden voorgesteld als het hoofdknooppunt, met afdelingen en gangpaden als onderliggende knooppunten.

Netwerkmodel

Netwerkmodellen maken meerdere relaties tussen bovenliggende en onderliggende elementen, waardoor deze geschikt zijn voor complexe gegevensstructuren. Het wordt algemeen gebruikt om sociale netwerken, klantenbeheersystemen, en andere toepassingen tot stand te brengen waar de gegevens veelvoudige verhoudingen kunnen hebben. In netwerkdatabases is elke record een knooppunt en worden relaties met andere knooppunten vertegenwoordigd door koppelingen of bogen, die eigenschappen zoals hoeveelheid kunnen hebben.

Dimensionaal model

Het dimensionale model wordt voornamelijk gebruikt in software voor data warehousing en business intelligence. Het organiseert gegevens in feitentabellen en dimensietabellen, waardoor efficiënte query's en rapportage mogelijk worden. Dimensional modelling engineering maakt vaak gebruik van een ster- en sneeuwvlokschema, waardoor query's eenvoudiger zijn voor OLAP-systemen (Online Analytical Processing).

Objectgeoriënteerd model

Een gegevensmodeller die het objectgeoriënteerde gegevensopslagmodel gebruikt, behandelt gegevens als een verzameling objecten met bijbehorende methoden en eigenschappen. Het wordt vaak gebruikt in systemen die complexe gegevensstructuren en -gedragingen vereisen, zoals 3D-modellerings- en engineeringtoepassingen. Dit model biedt een flexibel raamwerk voor het beheer van gegevens met inherent gedrag en relaties.

Object-relationeel model

Dit model combineert de voordelen van objectgeoriënteerde en relationele modellen en biedt geavanceerde functies met behoud van het gebruiksgemak. Het is met name handig voor toepassingen die zowel gestructureerd gegevensbeheer als complexe objectrelaties vereisen.

Wat is het proces van datamodellering?

De technische processen van datamodellering omvatten typisch verscheidene stadia van de bouwlijst, door voorbeeld de stappen omvatten:

• Requirements Analysis : Dit omvat het verzamelen van bedrijfssoftware en technische vereisten via interviews met belanghebbenden en use cases om te begrijpen hoe gegevens zullen worden gebruikt. Het identificeren van gegevensbronnen, of het nu gaat om bestaande databases, externe API's of andere bronnen, is ook cruciaal tijdens deze fase.
   
• Conceptual Modeling : Er wordt een model op hoog niveau gemaakt om entiteiten, hun kenmerken en relaties te identificeren zonder dat de aandacht wordt gericht op technische details. Deze fase is essentieel om belanghebbenden uit het bedrijfsleven te betrekken en te zorgen voor een gemeenschappelijke interpretatie van de algemene voorwaarden en vereisten.
   
• Logical Modeling : Het conceptuele model wordt vertaald in een gedetailleerd logisch model, dat alle entiteiten, kenmerken en relaties omvat, onafhankelijk van databasetechnologie. Deze fase overbrugt de kloof tussen de bedrijfsvereisten en het werkelijke databaseontwerp, zodat het systeem belangrijke bedrijfsfuncties kan ondersteunen.
   
• Physical Modeling : Het logische model wordt omgezet in een fysiek model dat de werkelijke databasestructuur en technische vereisten aangeeft. Dit omvat het definiëren van gegevenstypen, indexen, relaties en opslagspecificaties die geschikt zijn voor een specifiek databasemanagementsysteem (DBMS).
   
• Maintenance and Optimization : Gegevensmodellen worden regelmatig bijgewerkt om wijzigingen in zakelijke behoeften en gegevenswetenschappelijke middelen weer te geven. Dit omvat het afstemmen van prestaties, versiebeheer en het maken van updates van documentatie om ervoor te zorgen dat het model relevant en efficiënt blijft.

Wat zijn Types Data Modeling Technieken?

Technieken voor datamodellering bieden kaders voor een datamodelleerder en helpen bij het organiseren en beheren van gegevens. Voorbeelden van enkele belangrijke technieken:

• Entity-Relationship Modeling (ER Modeling) : Gebruikt entiteiten en relaties om een grafische weergave van gegevens te bieden, ideaal voor relationele databases.
   
• Normalisatie en denormalisatie : Normalisatie elimineert gegevensredundantie en denormalisatie optimaliseert prestaties door redundantie strategisch te herintroduceren. Normalisatie is nuttig in OLTP-systemen (Online Transaction Processing), terwijl denormalisatie voordelig is in OLAP-systemen.
   
• Object-Relational Modeling : Combineert objectgeoriënteerde en relationele benaderingen voor complexe gegevensstructuren.
   
• Hierarchical and Network Modeling : Geschikt voor respectievelijk gestructureerde en complexe relaties.
   
• Dimensional Modeling : Wordt gebruikt in datawarehousing voor efficiënte query's en rapportage.

Toepassingen en use cases van Cognitive Search in verschillende industrieën

Cognitieve zoektechnologieën maken gebruik van AI om het vermogen te creëren van zoeksystemen om zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens te begrijpen, te interpreteren en te bewerken. Deze technologie wordt toegepast in verschillende bedrijfstakken, zoals:

• Enterprise Search : Cognitieve zoekplatforms helpen werknemers snel bedrijfsinformatie te vinden en te raadplegen over verschillende databases en systemen, waardoor de productiviteit toeneemt. Door het begrijpen van query's in natuurlijke taal kunnen deze platforms nauwkeurigere en relevantere resultaten leveren in tabellen.
   
• E-commerce: Cognitief zoeken verbetert de klantervaring van software door query's en intenties in natuurlijke taal te begrijpen en zo gepersonaliseerde en nauwkeurige resultaten te bieden. Dit verbetert de winkelervaring door verwante producten of diensten aan te bevelen op basis van zoekgeschiedenis en voorkeuren.
   
• Digital Assistants : Met Cognitive Search kan software voor digitale assistenten complexe query's verwerken en toegang krijgen tot meerdere gegevensbronnen om relevante informatie te bieden of taken uit te voeren. Met deze mogelijkheid kunnen gebruikers op een natuurlijkere manier communiceren met digitale assistenten door gebruik te maken van spraakopdrachten of tekstinvoer.
   

Samenvattend: data science modelling is een kritische discipline die organisaties helpt hun gegevens effectief te managen en te gebruiken. Door de verschillende soorten datamodellen en -technieken te begrijpen, kunnen bedrijven robuuste databases en analysesystemen ontwerpen. Bovendien verbeteren technologieën zoals oplossingen voor cognitief zoeken en cloudanalyses van providers als OVHcloud de mogelijkheden voor gegevensbeheer verder, wat leidt tot beter onderbouwde besluitvorming in verschillende sectoren.

Voorbeelden van manieren waarop gegevensmodellering bedrijfssoftwarearchitectuur ondersteunt, zijn onder meer de manier waarop bedrijfsdoelen worden afgestemd op technologiedoelen. Het ondersteunt ook andere elementen van de bedrijfsarchitectuur, zoals data-governance, business intelligence en applicatiearchitecturen, door te helpen bij het definiëren van hun vereisten op het moment van definiëring. Zonder een gegevensmodel vooraf voldoen systemen mogelijk niet aan de behoeften van gebruikers, wat leidt tot inefficiëntie en potentiële gegevensinconsistenties.

Het belang van data modelling engineering strekt zich uit tot het ordenen van gegevens op een logische en georganiseerde manier, het verbeteren van de kwaliteit van gegevens, het waarborgen van gegevensintegriteit, het ondersteunen van besluitvorming, het faciliteren van databaseontwerp, het verminderen van redundantie, het vereenvoudigen van het ophalen van gegevens, het verbeteren van applicatieontwikkeling, het bevorderen van standaardisatie, het helpen van data-governance, het ondersteunen van data-analyse, het aanmoedigen van samenwerking, het minimaliseren van ontwikkelingsfouten en het dienen als een langetermijninvestering.

Wanneer een datamodelleerder op effectieve wijze datamodellertechnieken implementeert, kunnen organisaties ervoor zorgen dat hun data-infrastructuur robuust, geoptimaliseerd en afgestemd is op de zakelijke softwaredoelen. Dit verhoogt niet alleen de operationele efficiëntie, maar biedt ook een concurrentievoordeel in de hedendaagse, op data gebaseerde bedrijfsomgeving.

Datamodellering, uitgevoerd door een datamodeler, heeft talrijke praktische toepassingen in verschillende sectoren. In de gezondheidszorg kunnen datamodellen bijvoorbeeld helpen bij het beheren van patiëntendossiers, het bijhouden van medische geschiedenis en het analyseren van behandelresultaten. In finance worden datamodellen gebruikt om transacties te beheren, financiële prestaties bij te houden en te voldoen aan wettelijke vereisten.

In e-commerce zijn datamodellen essentieel voor het beheren van productcatalogi, het bijhouden van voorraad en het analyseren van klantgedrag. Ze helpen bij het personaliseren van klantervaringen door gegevens uit verschillende bronnen te integreren, zoals de aankoopgeschiedenis en het surfgedrag.

Bovendien ondersteunt datamodellering business intelligence door een gestructureerd raamwerk voor data-analyse te bieden. Het stelt organisaties in staat om data warehouses en data lakes te creëren die efficiënt kunnen worden opgevraagd, waardoor ze inzicht krijgen in bedrijfsprestaties en trends.

Naarmate de technologie blijft evolueren, zal datamodellering nog kritischer worden. Met de opkomst van big data en IoT (Internet of Things) zullen organisaties grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde data moeten managen. Datamodellering speelt een sleutelrol in het effectief organiseren van deze gegevens en zorgt ervoor dat deze kunnen worden geanalyseerd en gebruikt om zakelijke inzichten te genereren.

Bovendien zullen ontwikkelingen op het gebied van AI en machine learning nauwer integreren met datamodellering. AI kan helpen om delen van het datamodelleringsproces te automatiseren, zoals het identificeren van patronen in grote datasets of het voorstellen van optimale datastructuren op basis van gebruikspatronen. Deze integratie zal datamodellen efficiënter en toegankelijker maken voor een breder scala aan gebruikers.

Samengevat, data modellering is een fundamenteel element van modern datamanagement. Het belang ervan reikt verder dan het ontwerpen van databases en ondersteunt bedrijfsstrategie, data science, bestuur en analyses. Omdat gegevens in volume en complexiteit blijven toenemen, zal gegevensmodellering alleen maar belangrijker worden om organisaties te helpen waarde uit hun gegevensassets te halen.

Ondanks de voordelen als onderdeel van data science, heeft datamodellering te maken met verschillende uitdagingen. Een van de belangrijkste uitdagingen is ervoor te zorgen dat gegevensmodellen relevant en up-to-date blijven naarmate de bedrijfsbehoeften veranderen. Dit vereist voortdurend onderhoud en updates om wijzigingen in gegevensbronnen, bedrijfsprocessen of wettelijke vereisten weer te geven.

Een andere uitdaging is het uitbalanceren van de complexiteit van gegevensmodellen met eenvoud en bruikbaarheid. Complexe modellen kunnen gedetailleerde relaties vastleggen, maar kunnen moeilijk te begrijpen en te onderhouden zijn. Aan de andere kant is het mogelijk dat overmatig vereenvoudigde modellen geen kritieke data-nuances bevatten.

Bovendien vereist data modelling engineering significante samenwerking tussen stakeholders, wat lastig kan zijn in grote of gedistribueerde organisaties. Het succes van initiatieven op het gebied van datamodellering staat of valt met het waarborgen dat alle belanghebbenden op de definities en eisen van gegevens zijn afgestemd.

Concluderend is datamodellering een kritische data science discipline die de basis vormt voor effectief datamanagement en analytics.

Bij 'data modelling'-engineering gaat het niet alleen om het maken van diagrammen; het gaat ook om een diepgaand begrip van bedrijfsprocessen en gegevensstromen. Effectieve datamodellering vereist samenwerking tussen IT-teams en zakelijke stakeholders om ervoor te zorgen dat het datamodel nauwkeurig de zakelijke behoeften weerspiegelt. Deze samenwerking helpt bij het identificeren van belangrijke gegevensentiteiten, hun kenmerken en relaties, die essentieel zijn voor het ontwerpen van databases die bedrijfsactiviteiten efficiënt ondersteunen.

Bovendien speelt datamodellering een cruciale rol in data governance. Door duidelijke gegevensstructuren en -relaties te definiëren, kunnen organisaties gegevensnormen afdwingen en naleving van wettelijke vereisten garanderen. Dit is met name belangrijk in sectoren als finance en gezondheidszorg, waar privacy en gegevensbeveiliging van het grootste belang zijn.

Naast zijn rol in het ontwerpen van databases is datamodellering ook essentieel voor data-integratie- en migratieprojecten. Bij de integratie van gegevens uit meerdere bronnen zorgt een goed ontworpen gegevensmodel ervoor dat gegevens consistent en compatibel zijn tussen verschillende systemen. Dit vermindert de complexiteit en de risico's die gepaard gaan met gegevensintegratie, waardoor het eenvoudiger wordt om gegevens uit verschillende bronnen samen te voegen tot één weergave.