[ad_1]
Làm thế nào để giải quyết những thiếu sót của các mô hình nông cạn, lỗi thời và bảo vệ chiến lược mô hình của bạn trong tương lai
Tôi đã tham gia vào việc lập mô hình dữ liệu trong hơn 30 năm, tạo ra nhiều mô hình dữ liệu khác nhau (3NF, đa chiều, tổng hợp (mỏ neo, kho dữ liệu), đồ thị, v.v.) chủ yếu cho các hệ thống phân tích. Tuy nhiên, nhiều mô hình trong số này cũng dần trở nên lỗi thời hoặc lạc hậu. Đôi khi, tôi cảm thấy giống như công việc của Sisyphus bất hạnh, người liên tục lăn tảng đá của mình lên đồi, chỉ để nhận ra rằng đến một lúc nào đó, công việc đó lại vô ích.
Trong một thời gian rất dài, tôi đã tin rằng phải có thể mô hình hóa tập trung một góc nhìn chung và đầy đủ về các vấn đề kinh doanh cho một công ty. Rốt cuộc, những người kinh doanh lâu năm đã tham gia vào quá trình mô hình hóa biết những gì đang diễn ra trong công ty, phải không? Vâng, công ty càng nhỏ, tôi càng tiến gần đến mục tiêu. Nhưng thành thật mà nói, cuối cùng, mỗi mô hình vẫn chỉ là một phép xấp xỉ — một góc nhìn tĩnh cố gắng phản ánh thực tế liên tục thay đổi.
Nhưng ngay cả khi việc tạo ra một mô hình như vậy khá tốn công, chúng ta hoàn toàn không thể thành công nếu không có nó. Doanh nghiệp hiện đại dựa trên dữ liệu dựa trên ý tưởng cốt lõi là khai thác giá trị từ dữ liệu. Tuy nhiên, thực tế là dữ liệu không có giá trị trong chính nó. Chúng ta cần sử dụng…
[ad_2]
Source link