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数据模型:最昂贵的错误

据模型只不过是影响业务的问题的某些方面的抽象。通过建模,可以描述数据如何表示以及如何从数据库访问数据。这些类型的构造除了所带来的技术复杂性之外,也是软件工程中最困难的任务之一;它们通常对项目的成功具有决定性的相关性。如今,尽管公司在数据建模方面积累了经验,但仍然存在可以避免的错误,数据模型中的故障会降低其有用性和有效性,从而限制业务的决策和行动。 数据模图片来源 数据模型中的失败 要认识、理解并避免数据模型中可能出现的错误,首先必须考虑三个方面: 在构建数据模型的过程中,有许多因素可能导致失败。 某些建模模式比其他模式更容易出现某些错误。 技术人员经常将不同类型的错误归因于不同类型的建模模式。 从这些前提出发,我们可以开始调查数据模型中某些错误的原因 ,这些错误可能会给企业带来最大的损失,要么是由于投入的时间和资源,要么是由于看到自己的分析能力下降而造成的后果。大数据。 在以下情况下,数据模型会失去有效性或降低其有用性: A/它的大小被夸大了:当数据模型的维度没有真正合理时,它的复杂性就会不合逻辑地增加。

这一决定导致出现设计错

误的可能性增加。避免此错误需要采取一致的方法,在此之前 国家 B2B 和 B2C 电子邮件列表 要提出以下问题: 如果大小确实合理并且开发应用程序所涉及的工作是值得的。 是否有任何可以删除的内容(例如推测性内容)。 如果可能且可行的话,改变表示方式并使模型更加简洁。 还可以通过尝试使事情保持简单并遵循数据模型的指示来避免开发过程中的过度建模,避免过多没有关键属性或很少有关键属性的实体,避免大量具有名称的建模对象业务用户无法识别或属性名称引起问题。 B/ 建模操作本身的目的缺乏清晰度或难以猜测:数据模型的目的决定了所需的详细程度。如果您不确定,由于缺乏知识或需求不明确,您很可能最终会构建出过于详细的东西我们曾与您讨论过大数据及其特征,最重要的是,它为公司带来的优势和好处。通常,此类技术用于分析大量数据,这就是为什么它非常适合工作量较大或需求较多的公司,但这并不意味着中小企业不能依靠这些技术来改进其业务模式。事实上,这些商业模式的需求导致了更适应这类公司的缺点和目标的替代方案的出现,这也是我们今天谈论所谓小数据的原因。 小数据的特点是什么?照片来源 它的主要优点是它比大数据需要更少的容量和资源,部分原因是公司的需求需要它。

对于大公司来说

大数据意味着他们工作方式的重大改变,因为它促进了基于对所有类型数据的高级分析的决策。对于小型企业来说,了解所有这些信息也可能是改进流程的好机会,这就是为什么小数据是使这些技术适应更有限的需求的一种方式。 然而,值得注意的是,这个概念不仅指的是对分析资源的更有限的使用,因为它还侧重于更详细和个性化的方式。因此,使用小数据的公司将能够详细了解潜在买家的年龄、经济或社会水平,以及商业智能流程中的关键信息。 好像这还不够,小数据情况下的信息是实时生成的,这使得决策速度更快。小型企业有机会以更敏捷的方式改变他们的行为,这就是为什么他们在这方面需要有效的解决方案。 简而言之,大数据对于制作预测报告非常有用,并且主要集中在有更大需求的公司,但它导致了它的“小兄弟”的诞生,它的技术定位是对数据进行更详尽的分析.. 通常,它通常 BJB目录 用于销售过程中的决策,因为它获得了大量有关消费者特征和品味的信息,这些信息可以转化为更有利可图的策略。 尽管许多公司认为大数据只适合大公司,但事实是,通过采用这些技术,小公司也可以取得巨大的成果。

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