Что такое моделирование данных?

Моделирование данных — это процесс структурирования и организации данных так, чтобы их могли читать машины. и действенно для организаций.

В этой статье мы рассмотрим концепцию моделирования данных, включая ее важность, типыи лучший практики.

Что такое Модель данных?

Модель данных — это структура, которая организует элементы данных и стандартизирует их связь друг с другом.

Данные формируют все: от научных прорывов до персонализированного опыта потоковых сервисов. Он информирует о том, как растет бизнес, влияет на государственную политику и даже влияет на развлечения, которые появляются на наших экранах. Но необработанные данные подобны неограненному алмазу: они ценны, но нуждаются в доработке. Модели данных помогают нам понимать и использовать необработанные данные в любой системе. Они описывают различные элементы данных, такие как сведения о клиентах или записи транзакций, и иллюстрируют связи между ними.

Таким образом, модель данных — это не просто наглядное пособие, которое вносит ясность в обширные и сложные данные, но и стратегический инструмент, определяющий способ настройки данных для оптимального использования. Хорошо спроектированная модель данных может помочь организациям улучшить операции, сократить расходы и принимать более эффективные решения.

Что такое Моделирование данных?

Моделирование данных — это процесс создания моделей данных. Он действует как процесс очистки необработанных данных, поскольку определяет их структуру и атрибуты, а также превращает его в действенный ресурс.

Моделирование данных предполагает создание подробного визуального представления информационной системы или ее компонентов. Он предназначен для передачи связей между различными точками данных и структурами. Этот процесс включает в себя анализ и определение различных типов данных, которые компания собирает и генерирует, уделяя особое внимание их сложным взаимосвязям, группировкам и организационной структуре.

Благодаря сочетанию текста, символов и диаграмм, моделирование данных предлагает визуализацию того, как данные собираются, хранятся и используются в бизнесе. Он служит стратегическим упражнением по пониманию и уточнению требований бизнеса к данным, предоставляя схему управления данными от сбора до применения.

Концепции моделирования данных: типы данных Модели

Классификация моделей данных на отдельные типы — это стратегический подход, отражающий развивающиеся этапы представления данных и управления ими внутри организации. Это служит последовательная цель в процессе моделирования данных; от предоставления высокоуровневой абстракции до вникание в конкретные детали перевода логические структуры в осязаемые реализации. Вот три типа моделей данных:

Концептуальная модель данныхs

На начальном этапе концептуальные модели данных обеспечивают представление организационных данных высокого уровня, ориентированное на конкретную бизнес-аудиторию. Они сосредотачиваются на общей структуре данных по отношению к бизнес-целям, не углубляясь в технические особенности. Он описывает общие отношения между сущностями и иллюстрирует, как они взаимодействуют внутри системы.

Концептуальный уровень строится независимо от каких-либо характеристик оборудования, емкости хранилища или ограничений программного обеспечения. Цель состоит в том, чтобы представить данные так, как они выглядят в реальном мире. Например, концептуальная модель больничной информационной системы может описывать отношения между пациентами, врачами и приемами.

Логическая модель данныхs

Следуя концептуальной модели, создается логическая модель данных. приводит более детальное представление элементов данных и их взаимосвязей. Этот слой более сложен и структурирован, чем концептуальный уровень. В логической модели перечислены требования проекта, но в зависимости от объема ее можно также интегрировать с другими моделями данных. Он спроектирован и разработан независимо от СУБД, а типы данных элементов данных имеют точную длину.

Логический уровень данных содержит информацию о том, как модель должна быть реализована и контуры конкретные атрибуты элементов данных. Например, в системе управления взаимоотношениями с клиентами логическое моделирование детализирует, как записи о клиентах связаны с заказами на покупку и заявками в службу поддержки, включая такие атрибуты, как идентификатор клиента, история покупок и журналы взаимодействия.

Физические данные Модельs

Наконец, физические модели данных фокусируются на технических аспектах проектирования базы данных, определяя, как модель данных будет реализована в базе данных. Диаграмма физической модели данных помогает визуализировать всю структуру базы данных. Он содержит таблицу связей между данными, учитывающую возможность обнуления и кардинальность указанных отношений. Модели физических данных проектируются и разрабатываются специально для конкретной версии СУБД, технологии, используемой в проекте, необходимого хранилища данных и местоположения.

Физическая модель данных определяет структуру таблиц, связи между ними и индексы для эффективного поиска данных. Например, в базе данных SQL физическое моделирование данных определяет, как структурированы таблицы и как они связаны друг с другом.

Вместе эти модели данных упрощают способ организации и понимания данных специалистами по данным.

Процесс моделирования данных: Как создать модель данных

Моделирование данных — это структурированный процесс, включающий набор методов комплексного представления данных. Он включает в себя несколько последовательных задач, выполняемых повторно, чтобы обеспечить эффективную организацию данных и их соответствие бизнес-требованиям.

В рамках процесса начните с привлечения соответствующих заинтересованных сторон для понимания цели модели данных. Он должен давать ответы на такие вопросы, как: Какие данные необходимы? Как к нему будет доступ? На какие вопросы оно должно ответить? Какие проблемы это решит? Определите область действия, чтобы избежать ненужной сложности.

идентифицирующий Юридические лица

Ассоциация начальный Шаг процесса моделирования данных заключается в определении компонентов или основные объекты, называемые сущности. EОбъекты — это представления реальных объектов, концепций или событий, обнаруженных в наборе данных, которые потребности модельИНГ. Это могут быть материальные вещи, такие как клиенты, или абстрактные концепции, такие как транзакции. Это важно гарантировать, что каждый объект уникален и логически отличен от других, поскольку это предотвращает путаницу данных и поддерживает ясность модели данных.

Определение атрибутов

После идентифицирующий сущность, следующий шаг в определять его уникальные свойства, которые называются атрибуты. Например, для моделирование ПРОДУКТЫ юридическое лицо, атрибуты могут быть продуктом название, цена, производительи описание. Анализ эти атрибуты может дать более глубокое понимание присущих каждой сущности характеристик.

Определение отношения

Следующим шагом в процессе моделирования данных является определение отношений между различными объектами. Различные обозначения и соглашения, такие как Унифицированный язык моделирования (UML), используются для определения этих отношений, а также для визуального представления и документирования связей между сущностями и их атрибутами.

При определении связей между сущностями также важно учитывать их кардинальность, т. е. будет ли связь один-к-одному, один-ко-многим, многие-к-одному или многие-ко-многим. Кроме того,  

Например, при моделировании объекта студента и курса в базе данных университета связь может быть такой, что каждый студент может быть зачислен на несколько курсов (отношения «один ко многим»). Это покажет, как студенты и курсы взаимосвязаны в модели данных.

Сопоставление атрибутов с сущностями

Карт Атрибуты сущностей направлены на обеспечение того, чтобы модель данных четко отражала то, как организация будет использовать данные. В зависимости от своих конкретных требований разработчики могут применять формальные шаблоны моделирования данных, такие как шаблоны анализа или шаблоны проектирования.

Рассмотрим, например, интернет-магазин с такими сущностями, как клиент и заказ. Сущность клиента обычно имеет такие атрибуты, как имя и адрес, а сущность заказа — такие атрибуты, как дата заказа и общая сумма.

Атрибуты должны быть связаны с соответствующей сущностью, чтобы продемонстрировать, как точно обрабатываются информация о клиентах и ​​заказы. В зависимости от ситуации для оптимизации модели данных можно использовать такие шаблоны, как Customer-Order.

Назначение клавиш

Присвоение ключей (числовых идентификаторов) — это тщательный выбор подходящего типа ключа (первичного, внешнего и т. д.) для каждого объекта исходя из характера данных и требований базы данных.

При назначении клавиш яОчень важно найти правильный баланс между сокращением избыточности и соблюдением требований к производительности. Это делается посредством нормализации, при которой группам данных назначаются ключи для представления связей без повторения информации.

Например, при создании модели данных для базы данных библиотеки вместо напечатав имя автора в каждой книге, дайте каждому автору уникальный номер, например идентификатор автора. Затем привяжите этот идентификатор к каждой книге, чтобы указать автора. Таким образом, имя автора не будет повторяться в каждой книге, что облегчит читателям поиск книг одного и того же автора.

Имейте в виду, что нормализация предполагает компромисс между уменьшением избыточности и увеличением сложности. В некоторых случаях денормализацию можно рассмотреть из соображений производительности, но это следует делать разумно, чтобы избежать аномалий обновления данных.

Завершение модели данных

Процесс моделирования данных постоянно развивается, чтобы адаптироваться к меняющимся потребностям бизнеса. Поэтому проведение регулярных обзоров важно проводить плановые оценки и получать обратную связь от заинтересованных сторон. При необходимости внесите уточнения, чтобы гарантировать соответствие модели данных целям организации.

Например, при управлении финансами компании На первый взгляд все просто, поскольку по мере роста бизнеса растут и его финансовые данные. В этом случае необходимо регулярно обновлять финансовую модель для включения новых фрагментов данных. Это гарантирует, что модель данных всегда отражает полную финансовую картину и помогает в точном финансовом планировании.

Типы методов моделирования данных

Методы моделирования данныхолвированный На протяжении многих лет достижения в технологии. В следующем разделе рассматриваются известные типы методов моделирования данных, каждый из которых предлагает уникальные перспективы и методологии для представляющий отношения между объектами данных и их взаимодействием внутри данной системы. Существуют различные виды моделирования данных:

Традиционные методы моделирования данных

Эти Он домен используемые методы широко в первые дни данным моделирование, но они все еще используются сегодня.

Иерархическое моделирование данных

При иерархическом моделировании данных один родительский узел соединяется с несколькими дочерними узлами, создавая ветвящуюся структуру, напоминающую дерево. У каждого родительского узла может быть несколько дочерних узлов, но каждый дочерний узел имеет только одного родителя, что создает четкую и организованную иерархию данных.

На верхнем уровне иерархии находится корневой узел, который представляет основной объект, а каждая ветвь представляет собой отдельный объект данных, подключенный к корневому узлу.

Например, в базе данных организации сущность «Генеральный директор» является корневой, а дочерними элементами являются «Менеджеры отделов», которые, в свою очередь, имеют дочерних элементов «Сотрудники».

Реляционное моделирование данных

Реляционное моделирование данных — это метод базы данных проектирования основано на принципах реляционной модели. Эта модель организует данные в таблицы, имеющие строки и столбцы, и допускает различные типы отношений, такие как «один-к-одному», «один-ко-многим» и «многие-ко-многим». Ключевой особенностью реляционной модели является то, что она связывает данные в таблицах с использованием общих элементов данных или ключей.

Это позволяет эффективно и результативно управление данными и легкий доступ и поиск информации. Реляционная модель также облегчает анализ данных и составление отчетов, что делает ее ценным инструментом для предприятий и организаций. Например, База данных книжного магазина может иметь отдельные таблицы для «Книг», «Авторов» и «Издателей», отношения которых устанавливаются с помощью таких ключей, как ISBN для книг, идентификаторов авторов и идентификаторов издателей.

Моделирование сетевых данных

Сетевая модель данных — еще один распространенный способ структурирования данных в базе данных. Расширяя концепции иерархического моделирования данных, сетевое моделирование данных позволяет объектам иметь несколько отношений родитель-потомок. Получающаяся в результате структура в виде паутины не только сложна, но и очень гибка. Думайте об этом как об узлах (объектах данных), соединенных ребрами (отношениями).

Например, в базе данных компании сотрудники и проекты могут быть узлами, ребра которых указывают, какой сотрудник над каким проектом работает. Эта модель предлагает гибкость для управления сложными связями данных.

Объектно-ориентированная модель данныхИНГ

Объектно-ориентированная модель данных сочетает в себе элементы объектно-ориентированного программирования и реляционных баз данных. Объектно-ориентированное моделирование данных расширяет другие методы моделирования данных, представляя данные в виде объектов, тем самым инкапсулируя данные и методы или операции, которые можно выполнять с этими данными. Эти объекты имеют свои свойства (атрибуты) и действия (методы) и могут быть связаны друг с другом.

Рассмотрим объект «Автомобиль» со свойствами, такими как цвет и скорость, и такими действиями, как запуск и остановка. Теперь, что касается спортивного автомобиля, он может быть основан на объекте «Автомобиль» и добавлять определенные функции, такие как турбонаддув.

Широко используемые сегодня методы моделирования данных

Существует несколько методов моделирования данных, которые популярны и наиболее широко используются в настоящее время.

Моделирование многомерных данных

Моделирование размерных данных используется для структурирования данных в аналитических и отчетных целях. Он организует данные в таблицы двух типов: таблицы фактов и таблицы измерений. В таблицах фактов хранятся числовые показатели, а в таблицах измерений — описательная информация. Подход многомерного моделирования обеспечивает эффективные запросы и анализ для бизнес-аналитики, упрощая сложные данные для получения значимой информации.

Например, в модели данных розничных продаж таблица фактов может содержать доход от продаж, проданное количество и дату, а таблица измерений может хранить сведения о продуктах, клиентах и ​​магазинах.

Моделирование данных Entity Relations (ER)

Отношения сущностей (ER) используются для проектирования баз данных путем определения сущностей (объектов) и их отношений. Сущности представляют собой объекты реального мира, а отношения показывают, как эти сущности взаимодействуют.

Например, в базе данных университета студент и курс являются сущностями, а запись на связь связывает студентов с курсами, которые они изучают.

Данные VAult Mмоделирование

Это способ проектирования данных складирование это оптимальный для обработки большое количествоts данных, an организацияАвтора меняющиеся потребности (изменение источников и структур данных)и отслеживание прошлых данных с помощью хабов, каналов связи и спутников.. Моделирование хранилища данных фокусируется на ловкости и в управлении и интеграция корпоративных данных. Что касается пример, а поставщик медицинских услуг может использовать его для интеграции данных пациентов из нескольких источников, сохранение исторический отчет о терпеливом интернедействия.

График Dата Mмоделирование

Моделирование графических данных показывает данные в виде соединенных точек и линий, что делает их идеальный для понимания и работы со сложными отношениями и сетями. Например, платформа социальных сетей может использовать графовое моделирование для анализа и визуализации связей и взаимодействия между миллионами пользователей.

Специализированные методы моделирования данных

Существуют определенные методы моделирования данных, которые можно использовать для очень специфический варианты использования, каждый из которых предлагает уникальные преимущества.

Например, объектно-реляционные модели обладают собственными расширенными функциональными возможностями наряду с простотой реляционной модели. Этот тип модели данных считается гибридной моделью, которая позволяет разработчикам моделей включать новые объекты в знакомую структурированную среду.

Многомерные данные моделирование используется в онлайн-системах аналитической обработки для моделирования данных в нескольких измерениях для углубленного анализа. Например, розничный бизнес может использовать его для просмотра данных о продажах по продуктам, регионам и времени, предлагая комплексный анализ тенденций продаж.

Моделирование временных данных идеально подходит для обработки данных, которые изменяются с течением времени. Например, финансовое учреждение может использовать моделирование временных данных для отслеживания колебаний процентных ставок в течение лет, предоставляя представление о тенденциях рынка и помогая в планировании будущей стратегии.

Машинное обучение модель дизайн предназначен для прогнозного анализа. Например, розничный бизнес может использовать это для прогнозирования клиентов. покупка поведение на основе исторических данных о покупках и улучшение управления запасами.

Наконец, концептуальное смешение предполагает объединение различных концепций инноваций. Например, технологическая фирма может использовать этот подход для объединения концепций из разных источников. отрасли для создания нового продукта, например, использование игровых технологий в образовательном программном обеспечении.

Преимущества Моделирование данных

Моделирование данных структурирует данные таким образом, чтобы владельцы бизнеса и лидеры для доступа и использовать it эффективно. It превращает данные в ценный инструмент для получения информации и принятия обоснованных решений.

Интеграция различных систем

Интеграция разрозненных систем является проблемой для многих организаций, особенно когда разрозненные хранилища данных существуют на нескольких платформах. Моделирование данных действует как мост, соединяющий эти изолированные системы, устанавливая общую структуру и набор правил структурирования и связи данных.

Реализация модели данных стандартизирует данные форматы, терминологии и взаимоотношения в различных системах. В результате группы обработки данных могут устранять несоответствия и расхождения, которые мешают Интеграция данных.

Предметы первой необходимости дизайна баз данных

При проектировании баз данных моделирование данных служит фундаментальной основой. это определяет способ концептуализации и построения баз данных и репозиториев. Этот процесс включает в себя подробный, многогранный подход к описанию и структурированию данных, адаптированный к конкретным потребностям и целям бизнеса.

Таким образом, компании могут создавать базы данных, которые поддерживают эффективный поиск и анализ данных, что важно для таких задач, как управление взаимоотношениями с клиентами или целевой маркетинг.

Кроме того, хорошо спроектированная модель данных предвидит будущие потребности и масштабируемость, позволяя вносить корректировки и расширения в структуру базы данных по мере развития потребностей бизнеса. Такое дальновидное проектирование гарантирует, что база данных со временем останется адаптируемым ресурсом.

Эффективная бизнес-аналитика

Моделирование данных — это важнейший шаг в обеспечении того, чтобы информация, которую использует бизнес, была хорошо организована и с ней было легко работать инструментам BI. Он поддерживает эффективность стратегий и инструментов BI, классифицируя данные в формате, который легко обрабатывается системами BI.

Моделирование данных обеспечивает актуальность и логическую организацию данных, что упрощает выявление закономерностей, анализ тенденций расходов и участие в прогнозном анализе. Таким образом, когда компании используют инструменты BI, они могут быстро получать ценную информацию и принимать обоснованные решения на основе надежной и понятной структуры данных.

Эффективное развитие

Данные моделирования уменьшают сложность разработки программного обеспечения, поскольку предоставляют четкую и подробную дорожную карту. Инструменты моделирования данных автоматизировать процесс создания и поддержки схем баз данных, оптимизируя весь процесс разработки.

Разработчики также могут беспрепятственно обмениваться моделями данных, гарантируя, что все будут на одной странице. Это общее понимание имеет решающее значение, когда необходимо внести изменения. Всякий раз, когда в модель данных вносятся изменения, инструменты моделирования данных автоматически передают их в базу данных, исключая риск несоответствий или ошибок.

Этот clАрность ускоряет процесс разработки и повышает качество продукта. Фактически, системы, разработанные под руководством хорошо структурированной модели данных, имеют меньше ошибок и часто доставляются быстрее.

Облегчает миграцию в облако

Моделирование данных помогает перенос данных в облако плавно создавая четкую и организованную схему структурирования данных.. План включает подробную информацию о взаимосвязях между различными частями данных, что упрощает сопоставление и адаптацию структуры в соответствии с требованиями облачной среды. Iсуть, it приводит структуру базы данных в соответствие с требованиями облачные среды.

Оптимизирует внешнюю коммуникацию

Моделирование данных также улучшает взаимодействие с внешними заинтересованными сторонами, предоставляя визуальное представление о том, как данные структурированы и связаны с системой. Модели данных служат общим языком, который облегчает обсуждения требований к данным и общего понимания проекта.

Совместное использование этих моделей помогает передавать сложную информацию в более понятном и стандартизированном формате, повышает эффективность коммуникации и взаимопонимания между организациями и внешними заинтересованными сторонами.

Интеграция модели данных с BI еще больше улучшает коммуникацию, как внутреннюю, так и внешнюю. Это гарантирует, что основанная на данных информация, полученная с помощью инструментов BI, будет представлена ​​в ясной и лаконичной форме, соответствующей стандартизированным определениям и структурам. Это особенно важно при обмене информацией с внешними сторонами, которые могут быть не знакомы с внутренними системами данных организации.

Моделирование данных Лучшие практики

Существуют a несколько лучших практик, которые может оптимизировать домен общее моделирование данных обрабатывать и гарантировать, что полученная модель данных эффективна.

Согласуйте процесс с бизнес-целями

Спланируйте процесс моделирования данных так, чтобы модель данных соответствовала бизнес-целям. Сотрудничайте с бизнес-аналитиками и заинтересованными сторонами, чтобы гарантировать, что модель точно отражает бизнес-процессы. Таким образом, модель данных напрямую поддерживает бизнес-стратегии и решения, повышая ее актуальность и эффективность.

Ведение полной документации

Адекватная документация модели данных необходима для ясности структуры базы данных и обеспечения ее удобства использования для разработчиков и заинтересованных сторон. В нем должно быть подробно описано, какие данные хранятся, как они используются и как они связаны. Комплексная документация упрощает понимание и использование модели данных, облегчая адаптацию новых членов команды и помогая в будущих модификациях.

Выберите Ассоциация Соответствующая техника моделирования

Выберите метод моделирования данных, который лучше всего соответствует типу данных и варианту использования. Например, используйте реляционное моделирование для приложений конечных пользователей и многомерное моделирование для задач, ориентированных на аналитику. Выбор правильного метода максимизирует эффективность и результативность, обеспечивая оптимальную структуру модели данных для конкретных потребностей бизнеса и вариантов использования.

Используйте Четкие и последовательные соглашения об именах

Использование понятных и простых соглашений об именах упрощает чтение и упрощение моделей данных. поддерживать. It упрощает разработку базы данных и уменьшает путаницу среди членов команды. Например, используя такие имена, как Пользовательский ИД вместо того, чтобы путать аббревиатуры типа CustID дает понять, что означает эта область, и помогает в понимании и сотрудничестве.

Стремитесь к простоте

При моделировании данных важно сосредоточиться на что важно прямо сейчас, а не создавать слишком сложное решение. Например, малый бизнес должен моделировать текущий масштаб, который предполагает управление гигабайтами данных при умеренном пользовательском трафике, а не чрезмерное проектирование в будущем, которое может потребовать обработки терабайтов и интенсивного трафика.

Эта практика может сэкономить драгоценное время и ресурсы, сосредоточив внимание на неотложных потребностях. Кроме того, это гарантирует, что модель данных не будет слишком сложной и останется достаточно гибкой, чтобы адаптироваться по мере развития бизнеса.

Используйте Гибкие модели данных для будущей адаптации

Создание гибких моделей данных позволяет базам данных адаптироваться к меняющимся потребностям бизнеса. Дополнительная гибкость упрощает добавление новых источников данных или внесение изменений в структуру данных. Например, использование гибкой схемы в базе данных NoSQL позволяет легко добавлять новые атрибуты данных, не вызывая проблем с существующими данными.

Инкорпорацияe Данные Управление и безопасность

При разработке моделей данных важно дать данные управление и безопасность причитающаяся им доля важности с самого начала. Это гарантирует данные хранятся, доступны и управляются в соответствии с правила и рекомендации по безопасности. Например, используя управление доступом на основе ролей (RBAC) в данных модель, доступ доступ к конфиденциальным данным доступен только уполномоченным лицам, что делает данные более безопасными и соответствующими нормативным требованиям.

Заключительное слово

Моделирование данных имеет важное значение для интеграции систем и поддержки бизнес-аналитики. Применение правильных методов моделирования данных может привести к повышению эффективности, более четкому общению внутри команд и более эффективному принятию решений.

Получите максимальную пользу от этого процесса с помощью Astera Построитель хранилища данных. Оптимизируйте моделирование и хранение данных для плавной интеграции данных с помощью нашего интуитивно понятного и простого в использовании интерфейса.

Начните свое путешествие по моделированию данных с бесплатного 14-дневная пробная версия.