对于商业领域的许多非技术人员来说,数据建模听起来就像个IT术语,有点儿可怕。即使是那些精通数据并且在日常操作中定期查阅和分析数据的人,通常也会将建模视为专业领域,留给数据分析师或IT人员是明智的选择。

在某种程度上,数据建模的工作很快就会变成一件复杂的事情(虽然像DataFocus这类商业智能软件使其变得更加简单)并且通常最后只有IT人员才能应付。然而,即使你是一个对软件代码一无所知的业务人员,只要理解了基本的概念,运用DataFocus数据分析工具,你一样可以建立数据模型,实现最好BI流程的结果。

让我们来了解一下数据建模的七大好处吧。

1.数据建模是所有分析过程的基础

统计分析表明,分析师可能会花费高达80%的时间准备数据进行分析。在数据准备过程中,除了清理和规范化数据之外,创建数据模型通常占用大部分工作量。这意味着要真正了解BI系统的功能和限制,您需要至少从概念的角度对数据结构进行理解。

为了更高效的数据探索,再DataFocus系统中,你需要进行数据字段标准化工作,比如对某些字段定义同义词,如销售额,销售收入等,或许不同部门的人员的叫法并不相同。 当然,再DataFocus中,你不必再关注每个SQL查询,因为它的分析是搜索、问答式的。

2.改善与分析团队的沟通和协作

如上所述,您实际上可能不是在组织中使用数据模型的人。但是,只要您分析数据 – 甚至完全被动地,作为每周报告的接收者 – 现有的数据模型也会影响您所看到的数据类型,以及您可以从中得出的结论。能够有效地将业务规则传达给数据建模人员,并从中了解他们需要什么才能使数据符合这些业务规则。商业智能最终旨在为企业服务,并使管理人员更容易做出数据驱动的决策,以前,向BI项目负责人明确传达需求的能力是实现这一目标的关键手段,现在,DataFocus可以用搜索赋能业务人员根据自己的想法进行数据探索,让分析团队的沟通跨过浅层次的报表需求对接。

3.数据建模驱动数据发现

假设你想要做的不仅仅是消费静态报告 – 即利用DataFocus分析工具的功能来探索数据并进行临时分析,那么你必须意识到现有的数据模型能否支持你的数据查询问题范围。举例来说,通常市场人员进行数据探索,会被限定在市场营销数据集中,如果需要更广泛的探索分析,你得了解,或者让BI工程师协助您明确自己能探索得数据边界。

4.自助商业智能可让您自己做很多事情

虽然更“硬核”的数据建模最好留给专业人士,但重要的是要意识到今天的类似DataFocus的自助式BI工具为您提供了广泛的DIY功能,哪怕是来自多个业务系统得数据,也可以轻松完成自助式分析。举例来说,用户在运用DataFocus进行自助分析时,无需任何脚本或编码,或者依赖OLAP或星型模式进行数据库设计的系统,只要搜索就好。这意味着您可以完全独立地进行大量数据建模和分析 – 无需担心公司中的专业数据分析师或IT部门资源不够。

5.了解数据模型可以告诉您什么是不可能的,以及为什么

当分析师告诉他们在当前系统中无法执行表面上简单的分析,或者可能需要比预期更长的时间时,业务主管可能会感到沮丧。其中许多问题都是由于数据建模问题而产生的,但通常它们是可以解决的 – 例如,由于需要调整模型以使其可以与其他软件工具一起工作,因此建模可能会不必要地复杂化,其中许多工具很多可以用DataFocus这种单栈BI工具替换,其数据仓库模块,很轻松的解决用户收集或存储数据的问题。

6.数据复杂性的提高意味着总是涉及数据建模

数据建模实质上定义了各种表和数据库之间的关系。除非您的组织仍然是重度依赖电子表格。随着数据变得越来越复杂,越来越多的公司发现自己经常依赖跨数据库分析,数据源自许多不同的来源。在这种状态下,定义这些不同数据源之间的关系以及分析数据库的结构变得比以往任何时候都更加重要,因为这些因素将在您的公司处理BI的方式中发挥更大的作用。

7.数据素养对你有好处

最后,除了以上所有内容之外,要想获得更多数据见解,你需要一种即取即用的能力。毕竟,这是一个数据驱动的世界,每天数据正在成为几乎所有可以想象的商业的常规运营中的一个更重要的因素。在所有其他条件相同的情况下,拥有数据的人总是可以右侧胜出;并且更加精通数据几乎肯定会让你在工作中更加出色,特别是在管理层面。毫无疑问,DataFocus的问答式搜索交互,将赋予你充分的实力去洞悉一切数据。

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