Power Platform
透過資料模型化，您可以記錄自己擁有哪些資料類型、資料的使用方式，以及在使用、保護和治理方面的資料管理要求。資料模型化的優點包括：
重要的不只是資料模型化的結果，更重要的是獲得這些結果的方法。
您已了解什麼是資料模型化及其重要性，現在就讓我們來檢視三種不同的資料模型化概念，以做為 範例。
概念資料模型化
概念資料模型化 會定義企業與資料的整體結構。概念資料模型是由貴企業的專案關係人及資料工程師或架構設計師所定義，用於整理企業的概念。例如，您可能有客戶、員工和產品資料，而每個資料貯體 (被稱為實體) 與其他實體有關聯。實體和實體關聯都會在概念資料模型化中進行定義。
邏輯資料模型化
邏輯資料模型建立在概念資料模型的基礎上，每個實體內都有資料特定的屬性，以及這些屬性之間的關係。例如，客戶 A 向銷售助理 C 購買產品 B。這是規則和資料結構的技術模型 (由資料工程師、架構設計師和商務分析師所定義)，有助於推動有關資料和企業所需實體模型的決策。
實體資料模型化
實體資料模型是資料庫管理員和開發人員所建立之邏輯資料模型的特定實作。它是針對特定資料庫工具和資料儲存技術所開發，並包含資料連接器，可隨需要為整個企業系統提供資料給使用者。這就是其他模型一直追求的「事物」- 資料 資產的實際實作。
資料模型化、資料科學與資料分析均密切相關，您需要高品質的資料模型來取得最具影響力的資料分析以建立有效的商業智慧，讓您在未來做出明智的決策。建立資料模型的過程牽涉到強制每個企業單位查看自己對整體組織的目標有何貢獻。此外，無論資料資產的大小或將來有多大多複雜，可靠的資料模型都意味著最佳化的分析效能。
明確定義所有資料後，準確分析所需的資料變得更加容易。由於您已設定了資料模型內資料屬性之間的關係，所以在變更流程、價格或人員配置時，便可以輕鬆地分析和查看影響。
好消息是，商業智慧工具 將包含您所需的所有資料模型化工具，除了您選擇建立實體模型的特定軟體產品和服務之外。因此，您可以自由選擇最適合您業務需求和現有基礎結構的專案。在評估資料分析工具的資料模型化和分析潛力時，請詢問自己這些資料模型化最佳做法的問題。
這是直覺式的資料模型化工具嗎？
實作資料模型的技術團隊可能有能力處理您提供的任何工具。但如果您的資料模型化工具不容易使用，您的商業策略師以及進行日常分析的使用者 (基本上就是整個企業) 就無法充分利用資料模型化工具的價值。您需要一個具有簡單直覺使用者體驗並可協助團隊使用資料故事分享和資料儀表板的資料模型化工具。
此資料模型化工具的效能如何？
另一個重要的屬性是效能，也就是速度與效率，這可轉譯為使用者執行分析時保持營運順暢的能力。如果最佳規劃的資料模型在真實世界條件的壓力下 (這包括企業的成長和與日俱增的資料、擷取和分析量) 無法執行，它就不是最好的模型。
資料模型化工具是否需要維護?
如果每當您的企業模型變更時都需要對資料模型進行麻煩的變更，那麽您的企業便無法從該模型或相關聯的分析中獲得最佳結果。尋找一個能輕鬆進行維護和更新的資料模型化工具，這樣您的企業就可以根據需要進行調整，同時仍可存取最新的資料。
使用此資料模型化工具時，資料是否安全?
政府法規要求您保護客戶資料，但您企業的生存需要您保護所有資料，就像保護寶貴的資產一樣。請確保您選擇的資料模型化工具內建強大的安全性措施，包括將存取權授與需要者及封鎖不需要之人員的控制。
資料模型化最重要的考量是什麼?
資料模型化最重要的考量是建立資料庫的基礎，以快速載入、擷取及分析大量資料。有效的資料模型化概念需要將商務資料進行對應、連結該資料之間的關係，以及理解資料的 使用方式。
資料模型應該多久 重新訓練一次?
重新訓練資料模型的頻率會因模型及其解決的問題而異 - 根據訓練資料集的變更的頻率、資料模型效能是否降低和其他資料科學 考量的因素，可能每天、每週或定期每月或每年重新訓練一次模型。
驗證資料模型的意思是什麼？
驗證資料模型的意思是確認資料模型的結構正確，而且可以執行其預期用途。有效的資料模型化工具可透過自動化的訊息輔助驗證流程，提示使用者修正錯誤、排序查詢，並將儲存選項最佳化以進行 資料縮減。
資料 模型化的三個重要概念是什麼？
資料模型化有三個概念：概念資料模型化、邏輯資料模型化和實體資料模型化。資料模型化概念從抽象到離散，為 組織中的資料整理和資料管理方式建立了藍圖。
關注 Power Platform