Budowa modelu danych
Chcesz uporządkować rozproszone dane, których analiza jest trudna lub niemożliwa? Nie wiesz, co powinno znaleźć się w raportach, w jaki sposób łączyć dane i jak nimi zarządzać? Masz dostęp do różnych systemów ułatwiających funkcjonowanie firmy, ale formułowanie trafnych wniosków wcale nie jest łatwe?
Potrzebujesz przemyślanego modelu danych, z którym tworzenie raportów będzie wygodne, a ich analiza i podejmowanie decyzji na ich podstawie – szybsze. Jesteś w dobrym miejscu. Nasi eksperci zajmą się tym od A do Z.
Projektuj elastyczne modele danych dostosowane do potrzeb biznesu
Zintegruj dane z różnych źródeł w spójny i uporządkowany model
Zadbaj o optymalizację struktury danych dla szybszej analizy
Twórz modele wspierające zaawansowane raportowanie i analitykę
Czym jest modelowanie danych?
Modelowanie danych to proces tworzenia logicznej struktury informacji, która odzwierciedla rzeczywiste procesy biznesowe i wspiera podejmowanie decyzji opartych na danych. W organizacjach, gdzie dane pochodzą z wielu różnych źródeł – takich jak systemy ERP, CRM, czy arkusze kalkulacyjne – ich chaotyczne gromadzenie może utrudniać analizę i prowadzić do błędnych wniosków.
Dobrze zaprojektowany model danych umożliwia uporządkowanie informacji i stworzenie spójnej bazy do analiz, raportowania oraz automatyzacji procesów. To fundament efektywnego wykorzystania narzędzi Business Intelligence, eliminujący problem niezgodności danych, ich duplikacji czy trudności w integracji między systemami.
Dla kogo?
Modelowanie danych to niezbędna usługa dla firm, które dysponują dużym wolumenem rozproszonych informacji – chcą je uporządkować i na ich podstawie prowadzić skuteczne analizy biznesowe.
Modelowanie danych jest idealnym rozwiązaniem dla:
- Firm korzystających z wielu źródeł danych – jeśli dane pochodzą z systemów ERP, CRM, plików Excela, baz danych lub narzędzi BI, odpowiedni model pozwoli na ich ujednolicenie i zapewni spójność analiz.
- Działów finansowych i kontrolingowych – poprawa jakości danych umożliwia precyzyjne raportowanie, lepsze prognozowanie i sprawne zarządzanie budżetem.
- Firm produkcyjnych i logistycznych – integracja danych dotyczących produkcji, zamówień i stanów magazynowych pozwala na optymalizację procesów i lepsze planowanie zasobów.
- Zespołów analitycznych i IT – dobrze zaprojektowany model danych skraca czas potrzebny na przygotowanie analiz, redukuje błędy i umożliwia efektywne wykorzystanie narzędzi BI.
- Firm, które chcą przejść z Excela na zaawansowaną analitykę – modelowanie danych pozwala stworzyć solidne podstawy do wdrożenia narzędzi klasy Business Intelligence, eliminując ograniczenia arkuszy kalkulacyjnych.
- Przedsiębiorstw dążących do cyfrowej transformacji – uporządkowane dane są fundamentem nowoczesnych technologii, takich jak AI, machine learning czy automatyzacja procesów.
Na czym polega modelowanie danych?
Uwzględniając potrzeby analityczne firmy, stworzymy dedykowany model danych, który pozwala na efektywne zarządzanie informacją. Proces modelowania obejmuje kilka kluczowych etapów:
- Strukturyzacja danych – porządkujemy i organizujemy dane zgodnie z najlepszymi praktykami, określając sposób ich przechowywania, pobierania i prezentacji.
- Integracja różnych źródeł – łączymy rozproszone zbiory danych, definiując ich wzajemne zależności i sposoby zarządzania nimi.
- Modelowanie relacyjne – tworzymy szczegółową strukturę bazy danych, określając relacje pomiędzy tabelami oraz sposoby ich wykorzystania w analizach.
- Optymalizacja pod kątem analityki – identyfikujemy potencjalne problemy, eliminujemy nadmiarowość danych i dostosowujemy model do specyficznych potrzeb biznesowych.
Modelowanie danych na przykładzie sprzedaży
Stopień skomplikowania analizy danych jest różny. Czasami wystarczy wczytać tabelę prostą i na występujących w niej danych wykonać nieskomplikowane działania, np. sumować wartość, policzyć liczbę zamówień, obliczyć marżę i zestawić te miary według istniejących w tabeli wymiarów. Zdarza się jednak, że wymagania raportów wychodzą poza zwykłe sumy. Wtedy skutecznym rozwiązaniem jest wykorzystanie zamodelowanych danych, które umożliwia:
- dodanie nowych pól kalkulowanych,
- odpowiednie połączenie tabel,
- dodanie flag i znaczników do liczenia dynamiki lub udziałów procentowych (np. % faktur zapłaconych na czas z użyciem dedykowanej flagi).
Qlik umożliwia taki proces, dzięki czemu pozwala wskazać nowe zależności wpływające na strategie sprzedażowe w firmie.
Co zyskasz dzięki Qlik Sense?
Skuteczna komunikacja w zespole
Większa wydajność zespołu
Zminimalizowanie błędów i odchyleń
Spójne standardy i definicje danych wewnątrz firmy to pewność, że wszyscy działają w ten sam sposób, optymalizując czas swojej pracy.
Gwarancja decyzji opartych na wiarygodnych danych
Podczas modelowania danych zidentyfikujemy nadmiar lub brak informacji. Zminimalizowanie błędów oznacza wyższą jakość danych i bardziej rzetelne raporty, na podstawie których będziesz podejmować swoje decyzje.
Jak sprawnie zbudować model danych korzystając z różnych źródeł?
Dowiesz się, jak szybko i w prosty sposób podłączyć różne typy danych do Qlik Sense. Po tym webinarium już nigdy nie wrócisz do analiz w Excelu. Dowiesz się również, jak poskładać dane znajdujące się w różnych źródłach w jeden, efektywny model danych, na którym będziesz mógł rozpocząć pracę.