Data modeling은 효과적인 비즈니스 인텔리전스 시스템을 개발하는 데 중요한 단계입니다. 분석, 보고, 의사결정을 촉진하기 위해 데이터의 구조를 설계하는 것이 포함됩니다. Proper 데이터 모델링은 조직 전반에 걸쳐 데이터 일관성, 정확성 및 접근성을 보장합니다.

Data Models에 대한 이해

Data model은 데이터가 저장되고 구성되며 데이터베이스 내에서 관련되는 방법을 정의합니다. 일반적인 유형에는 개념, 논리 및 물리적 모델이 포함됩니다. 각 단계별 개요에서 자세한 구현에 이르기까지 다양한 용도로 사용됩니다.

효과적인 Data Modeling에 대한 실제 팁

주요 데이터 entities를 식별하기 위해 명확한 비즈니스 요구 사항으로 시작하십시오. 중복을 줄이고 데이터 무결성을 향상시킵니다. 명확성과 일관성에 대한 naming 컨벤션을 통합합니다. 일반적으로 비즈니스 요구를 변경하기 위해 모델 검토 및 업데이트.

Business Intelligence의 일반적인 계산

계산은 데이터의 파생 통찰력에 필수적입니다. 일반적인 계산은 다음과 같습니다.

  • Sum: dataset의 총값.
  • 평균: 숫자의 세트의 값.
  • Percentage: 전체의 일부는 비율로 표현.
  • 참고: 두 가지 데이터 포인트 사이의 변경.
  • Ratio: 2량 간의 관계.