البيانات تغير الطريقة التي يعمل بها العالم. البيانات هي المسؤولة عن كل شيء ، سواء كانت دراسة حول علاجات الأمراض ، أو إستراتيجية إيرادات الشركة ، أو إنشاء المباني بكفاءة ، أو تلك الإعلانات المستهدفة على صفحة الشبكة الاجتماعية الخاصة بك. هذه البيانات هي معلومات يمكن قراءتها آليًا وليست قابلة للقراءة. هذا عندما تدخل نمذجة البيانات الصورة. إنها العملية التي يتم من خلالها تعيين قواعد علائقية للبيانات. يعمل نموذج البيانات على تبسيط البيانات وتحويلها إلى معلومات مفيدة قد تستخدمها الشركات في صنع القرار والاستراتيجية. ستزودك هذه المقالة بشرح كامل وواسع لكيفية عمل نمذجة البيانات ، والأنواع العديدة لنمذجة البيانات ، وكيف يمكن أن تساعد عملك.
ما هو نموذج البيانات؟
تمكن البيانات الجيدة المؤسسات من تعيين خطوط الأساس والمعايير والأهداف من أجل الاستمرار في المضي قدمًا. للسماح بهذا القياس ، يجب تنظيم البيانات من خلال وصف البيانات ودلالات البيانات وقيود اتساق البيانات. نموذج البيانات هو نموذج مجرد يمكّن من التطوير المستمر للنماذج المفاهيمية وإقامة الروابط بين كائنات البيانات.
قد يكون لدى الشركة بنك بيانات ضخم ، ولكن إذا لم يكن هناك معيار للتحقق من الجودة الأساسية وقابلية تفسير البيانات ، فلا فائدة من ذلك. يضمن نموذج البيانات المتين مخرجات نهائية قابلة للتنفيذ ، ومعرفة أفضل الممارسات للبيانات ، والوصول إلى أفضل الأدوات.
دعونا الآن نلقي نظرة على العديد من أنواع وإجراءات نمذجة البيانات.
ما هو نمذجة البيانات؟
في هندسة البرمجيات ، نمذجة البيانات هي عملية تبسيط مخطط نظام برمجي أو نموذج بيانات باستخدام تقنيات رسمية. يستلزم توصيل البيانات والمعلومات باستخدام النصوص والرموز. يعمل نموذج البيانات كقالب لتطوير قواعد بيانات جديدة أو إعادة هندسة التطبيقات القديمة.
بالنظر إلى ما تقدم ، فهي المرحلة الأولى والأكثر أهمية في إنشاء هيكل البيانات المتاحة. نمذجة البيانات هي عملية تطوير نماذج البيانات التي يتم فيها توثيق علاقات البيانات والقيود ثم ترميزها لإعادة استخدامها. لتصوير العلاقة المتبادلة ، فإنه يعبر نظريًا عن البيانات بالمخططات أو الرموز أو النصوص.
وبالتالي ، تساعد نمذجة البيانات في زيادة الاتساق في التسميات والقواعد وعلم الدلالة والأمن. نتيجة لذلك ، تتحسن تحليلات البيانات. ينصب التركيز على ضرورة توافر البيانات وتنظيمها ، بغض النظر عن كيفية استخدامها.
عملية نمذجة البيانات
نمذجة البيانات هي عملية تطوير تمثيل مفاهيمي لكائنات البيانات وعلاقاتها المتبادلة. تتكون عملية نمذجة البيانات عادةً من أجزاء عديدة ، بما في ذلك جمع المتطلبات والتصميم المفاهيمي والتصميم المنطقي والتصميم المادي والتنفيذ.
يتعاون مصممو البيانات مع أصحاب المصلحة في كل مرحلة من مراحل العملية لفهم متطلبات البيانات ، وتحديد الكيانات والسمات ، وإنشاء العلاقات بين كائنات البيانات ، وإنشاء نموذج يمثل البيانات بدقة بطريقة يستطيع مطورو التطبيقات ، ومسؤولو قواعد البيانات ، وأصحاب المصلحة الآخرين يمكن استخدامها.
لماذا نمذجة البيانات مهمة؟
ستصف البيانات التي لديك ، وكيف تستخدمها ، ومتطلباتك للاستخدام والحماية والحوكمة من خلال نمذجة بياناتك. يمكن لشركتك استخدام نمذجة البيانات من أجل:
- ينشئ إطارًا للتعاون بين أقسام تكنولوجيا المعلومات والأعمال.
- يحدد إمكانية تحسين العمليات التجارية من خلال تحديد متطلبات البيانات والتطبيقات.
- يوفر الوقت والمال على تكنولوجيا المعلومات ويعالج الاستثمارات من خلال الاستعداد مسبقًا.
- يتم تقليل الأخطاء (وإدخال البيانات الزائدة المعرضة للخطأ) ، بينما يتم تحسين تكامل البيانات.
- التخطيط للقدرة والتطوير ، فإنه يحسن سرعة وأداء استرجاع البيانات وتحليلاتها.
- يضع ويراقب مؤشرات الأداء الرئيسية المستهدفة بناءً على أهداف شركتك.
لذلك لا يتعلق الأمر فقط بما تتلقاه من خلال نمذجة البيانات ، ولكن أيضًا حول كيفية الحصول عليها. العملية نفسها لها مزايا عديدة.
فوائد نمذجة البيانات
نمذجة البيانات هي عملية أساسية في إنشاء أي برنامج أو نظام قاعدة بيانات. من بين مزايا نمذجة البيانات:
- تساعد نمذجة البيانات أصحاب المصلحة في فهم أفضل لهيكل وعلاقات البيانات ، والتي يمكن أن تساعد في التأثير على القرارات المتعلقة بكيفية استخدام البيانات وتخزينها.
- تحسين جودة البيانات: يمكن أن تساعد نمذجة البيانات في تحديد العيوب وعدم الاتساق في البيانات ، مما يمكن أن يعزز جودة البيانات الإجمالية ويمنع المشاكل في المستقبل.
- تسهل نمذجة البيانات التواصل والتعاون بين أصحاب المصلحة ، مما قد يؤدي إلى اتخاذ قرارات أكثر فعالية ونتائج أفضل.
- زيادة الكفاءة: يمكن أن تساعد نمذجة البيانات في تبسيط عملية التطوير من خلال تزويد المطورين ومسؤولي قواعد البيانات وأصحاب المصلحة الآخرين بتمثيل واضح ومتسق للبيانات.
قيود نمذجة البيانات
على الرغم من المزايا العديدة لنمذجة البيانات ، هناك بعض القيود والعقبات التي يجب أن تكون على دراية بها. بعض حدود نمذجة البيانات هي كما يلي:
- نماذج البيانات غير المرنة: يمكن أن تكون نماذج البيانات جامدة ، مما يجعل من الصعب التكيف مع المتطلبات المتغيرة أو تنسيقات البيانات.
- تعقيد: نظرًا لأن نماذج البيانات يمكن أن تكون معقدة وصعبة الفهم ، فقد يواجه أصحاب المصلحة صعوبة في تقديم المدخلات أو التعاون بشكل فعال. يمكن أن تكون نمذجة البيانات عملية تستغرق وقتًا طويلاً ، خاصةً لمجموعات البيانات الكبيرة أو المعقدة.
أنواع نمذجة البيانات
تستخدم المنظمات ثلاثة أنواع مختلفة من نماذج البيانات. يتم إنشاؤها أثناء مراحل التخطيط لمشروع التحليلات. وهي تمتد من المتطلبات المجردة إلى المتطلبات المنفصلة ، وتستلزم مدخلات من مجموعة فرعية محددة من أصحاب المصلحة ، وتؤدي وظائف مختلفة.
# 1. النموذج المفاهيمي
إنه تصوير رسومي لأفكار قواعد البيانات وعلاقاتها ، مما يشير إلى منظور المستخدم عالي المستوى للبيانات. إنه يركز على إنشاء الكيانات وخصائص الكيان والعلاقات بينها بدلاً من تعقيدات قاعدة البيانات نفسها.
# 2. النموذج المنطقي
يحدد هذا النموذج بنية كيانات البيانات وعلاقاتها بمزيد من التفصيل. عادةً ما يتم استخدام نموذج البيانات المنطقي لمشروع معين لأن الهدف هو إنشاء خريطة فنية للقواعد وهياكل البيانات.
# 3. النموذج المادي
هذا إطار عمل أو مخطط يحدد كيفية تخزين البيانات فعليًا في قاعدة بيانات. يتم استخدامه للنمذجة الخاصة بقاعدة البيانات حيث تحتوي الأعمدة على أنواع وخصائص دقيقة. تم تصميم المخطط الداخلي بواسطة نموذج مادي. الهدف هو التنفيذ الفعلي لقاعدة البيانات.
يتميز التمييز المنطقي مقابل نموذج البيانات الفيزيائية بحقيقة أن النموذج المنطقي يشرح البيانات على نطاق واسع ولكنه لا يشارك في تنفيذ قاعدة البيانات ، في حين أن النموذج المادي يفعل ذلك. بمعنى آخر ، يعمل نموذج البيانات المنطقي كأساس لإنشاء النموذج المادي ، والذي يوفر تجريدًا لقاعدة البيانات ويساعد في إنشاء المخطط.
نظم إدارة الموظفين ، بسيطة إدارة النظاموحجوزات الفنادق وما إلى ذلك هي أمثلة على نمذجة البيانات المفاهيمية. توضح هذه الأمثلة كيفية استخدام نموذج البيانات هذا للتواصل وتحديد متطلبات عمل قاعدة البيانات ، وكذلك لتقديم المفاهيم. لا يُقصد منه أن يكون تقنيًا ، بل مباشرًا.
دعونا نلقي نظرة الآن على التقنيات.
تقنيات نمذجة البيانات
توجد ثلاث تقنيات أساسية لنمذجة البيانات. مخطط العلاقة بين الكيانات ، أو ERD ، هو أسلوب لنمذجة وتصميم قواعد البيانات العلائقية أو التقليدية. ثانيًا ، الرسوم البيانية لفئة لغة النمذجة الموحدة ، أو UML ، هي مجموعة موحدة من الرموز لنمذجة وتصميم أنظمة المعلومات. أخيرًا ، أسلوب النمذجة النهائي هو نمذجة قاموس البيانات ، والذي يتضمن تعريفًا جدوليًا أو تمثيلًا لأصول البيانات.
أفضل ممارسات نمذجة البيانات في عام 2023
عند بدء مشروع أو مهمة لنمذجة البيانات ، ضع في اعتبارك الممارسات التالية الموصى بها:
# 1. إنشاء نموذج بيانات للتصور.
من غير المحتمل أن يؤدي التحديق في أعمدة وصفوف لا نهاية لها من الإدخالات الأبجدية الرقمية إلى التنوير. يشعر العديد من المستهلكين بالراحة عندما يرون تصورات البيانات الرسومية التي تسلط الضوء على أي تشوهات أو عندما يستخدمون واجهات شاشة السحب والإفلات المباشرة لتقييم جداول البيانات ودمجها بسرعة.
يمكنك تنظيف بياناتك باستخدام تقنيات تصور البيانات مثل هذه لجعلها كاملة وخالية من الأخطاء وخالية من الزائدة عن الحاجة. علاوة على ذلك ، فهي تساعد في التعرف على أنواع سجلات البيانات المختلفة التي تساوي نفس العنصر المادي بحيث يمكن ترجمتها إلى حقول وتنسيقات موحدة لتمكين دمج مصادر بيانات متعددة.
# 2. التعرف على احتياجات الشركة والسعي لتحقيق نتائج ذات مغزى.
الغرض من نمذجة البيانات هو مساعدة المنظمة على الأداء بشكل أكثر نجاحًا. تتمثل المشكلة الرئيسية التي تطرحها نمذجة البيانات ، من وجهة نظر خبير مؤهل ، في الالتقاط الدقيق لمتطلبات العمل. هذا مطلوب لتحديد البيانات التي يجب جمعها وتخزينها وتحديثها وإتاحتها للمستخدمين.
يمكنك الحصول على فهم كامل للمطالب من خلال استجواب المستخدمين وأصحاب المصلحة حول النتائج التي يطلبونها من البيانات. ابدأ في تنظيم بياناتك مع وضع هذه الأهداف في الاعتبار. يُنصح بالبدء في تصميم مجموعات بياناتك بشكل استراتيجي مع وضع احتياجات المستخدمين وأصحاب المصلحة في الاعتبار.
# 3. قم بإنشاء مصدر واحد للحقيقة.
قم بإحضار جميع البيانات الأولية من مصادرك إلى قاعدة البيانات أو مستودع البيانات. إذا كنت تعتمد فقط على استخراج البيانات "المخصصة" من المصدر ، فقد يتم إعاقة تدفق نموذج البيانات. إذا كنت تستخدم المجموعة الكاملة من البيانات الأولية المحفوظة في المحور المركزي ، فستتمكن من الوصول إلى جميع البيانات السابقة.
يمكن أن يكون لتطبيق المنطق على البيانات المكتسبة مباشرة من المصدر وإجراء العمليات الحسابية عليها تأثير شديد ، إن لم يكن تدمير ، نموذجك بالكامل. كما أنه من الصعب بشكل لا يصدق الإصلاح أو الاستمرار إذا حدث خطأ ما خلال العملية.
# 4. ابدأ بنمذجة البيانات الأولية وشق طريقك.
يمكن أن تصبح البيانات معقدة للغاية بسرعة كبيرة بسبب عوامل مثل الكمية والطبيعة والهيكل ومعدل النمو ولغة الاستعلام. عندما تظل نماذج البيانات بسيطة ومتواضعة في البداية ، يكون من الأسهل معالجة المشكلات واتخاذ الإجراءات الصحيحة.
بعد أن تتأكد من أن النماذج الأصلية صحيحة وذات مغزى ، يمكنك إضافة مجموعات بيانات جديدة ، والقضاء على أي تناقضات على طول الطريق. ابحث عن برنامج سهل الاستخدام في البداية ولكنه يمكن أن يدعم لاحقًا نماذج البيانات الضخمة جدًا. يجب أن يسمح لك أيضًا بتجميع البيانات بسرعة من عدة أماكن فعلية.
# 5. قبل المتابعة ، تحقق جيدًا من كل مرحلة من مراحل عملية نمذجة البيانات.
يجب إعادة التحقق من كل نشاط قبل الانتقال إلى المرحلة التالية ، بدءًا من أولويات نمذجة البيانات بناءً على احتياجات العمل. يضمن اختيار مفتاح أساسي لمجموعة بيانات ، على سبيل المثال ، التعرف على قيمة المفتاح الأساسي في هذا السجل بشكل فريد.
يمكن استخدام نفس الطريقة لدمج مجموعتي بيانات لتحديد ما إذا كانت لديهما علاقة رأس برأس أو علاقة رأس بأطراف ولتجنب تفاعلات أطراف بأطراف التي تؤدي إلى نماذج بيانات شديدة التعقيد أو يتعذر إدارتها.
# 6. فرز الاستفسارات التجارية حسب الأبعاد والبيانات والفلاتر والنظام.
من خلال فهم كيفية استخدام هذه المتغيرات الأربعة لشرح الاستفسارات التجارية ، ومجموعات البيانات جيدة التنظيم للمساعدة في صياغة أسئلة العمل. على سبيل المثال ، إذا كان لشركة البيع بالتجزئة مواقع في جميع أنحاء العالم ، فيمكن تحديد أفضل الشركات أداءً في العام السابق.
ستكون الحقائق عبارة عن مجموعات من بيانات المبيعات التاريخية ، والأبعاد ستكون المنتج وموقع المتجر ، وسيكون الفلتر "آخر 12 شهرًا" ، وسيكون الطلب "أفضل خمسة متاجر بترتيب تنازلي للمبيعات". من خلال تنظيم مجموعات البيانات بعناية والاستفادة من الجداول المميزة للأبعاد والحقائق ، يمكنك المساعدة في البحث عن طريق تحديد أفضل العاملين في المبيعات لكل ربع سنة والاستجابة بدقة لاستفسارات ذكاء الأعمال الإضافية.
# 7. قم بإجراء الحسابات في وقت مبكر لتجنب الخلافات مع المستخدمين النهائيين.
من الأهمية بمكان أن يكون لديك نسخة حقيقة واحدة يمكن للمستخدمين التعامل معها. حتى إذا اختلف الناس حول كيفية استخدامها ، فلا ينبغي أن يكون هناك خلاف حول المعلومات الأساسية أو الرياضيات المستخدمة للوصول إلى الإجابة. على سبيل المثال ، قد يلزم إجراء عملية حسابية لتحويل بيانات المبيعات اليومية إلى قيم شهرية يمكن مقارنتها بعد ذلك لتحديد أفضل الشهور وأسوأها.
بدلاً من مطالبة الجميع باستخدام الآلات الحاسبة الخاصة بهم أو أدوات جداول البيانات ، يمكن للشركة تجنب الصعوبات من خلال دمج هذا الحساب في نمذجة البيانات مسبقًا.
# 8. ابحث عن علاقة وليس ارتباط.
يتم تضمين تعليمات حول كيفية استخدام البيانات المنمذجة في نمذجة البيانات. يُعد السماح للمستهلكين بالوصول إلى تحليلات الأعمال بأنفسهم خطوة مهمة ، ولكن من الأهمية بمكان ألا يقفزوا إلى استنتاجات خاطئة.
من الممكن ، على سبيل المثال ، إذا نظرنا إلى كيفية زيادة مبيعات منتجين غير مرتبطين وتنخفض معًا. هل تدفع إيرادات أحد العناصر مبيعات عنصر آخر ، أم أنها تتقلب استجابةً لعوامل خارجية مثل الاقتصاد والطقس؟ في هذه الحالة ، قد يتم التركيز على الارتباط والاتصال المحير بطريقة خاطئة ، مما يؤدي إلى استهلاك الموارد.
# 9. استخدم الأدوات والاستراتيجيات الحديثة لإكمال المهام الصعبة.
قبل إجراء نمذجة بيانات أكثر شمولاً ، يمكن استخدام البرمجة لإعداد مجموعات البيانات للتحليل. ولكن ماذا لو كانت هناك أداة أو تطبيق يمكنه إدارة مثل هذه المهام المعقدة؟ لم يعد مطلوبًا من الأشخاص تعلم لغات برمجة متعددة ، مما يوفر وقتك للتركيز على المهام التي تفيد شركتك.
قد تعمل البرامج المتخصصة ، مثل أدوات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) ، على تسهيل أو أتمتة جميع عمليات استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها. يمكن أيضًا استخدام واجهة السحب والإفلات لدمج العديد من مصادر البيانات ، ويمكن حتى أتمتة نمذجة البيانات.
# 10. نمذجة البيانات المحسنة لنتائج أعمال أفضل
قد تؤدي نمذجة البيانات التي تدعم المستخدمين في الحصول بسرعة على إجابات لمخاوفهم التجارية إلى تحسين أداء الشركة في مجالات مثل الفعالية والإنتاجية والكفاءة وسعادة العملاء ، من بين أمور أخرى.
يمكن استخدام التكنولوجيا لتسريع مراحل التحقيق في مجموعات البيانات للحصول على إجابات لجميع الاستفسارات ، وكذلك فيما يتعلق بأهداف الشركة وأهداف الأعمال والأدوات. كما يستلزم تخصيص أولويات البيانات لمهام مؤسسية محددة. بمجرد استيفاء هذه السيناريوهات ، ستكون شركتك قادرة على التنبؤ بشكل أكثر موثوقية بالقيم المهمة ومزايا الإنتاجية التي ستوفرها نمذجة البيانات.
رقم 11. تحقق من صحة واختبار تطبيق تحليلات البيانات الخاص بك.
اختبر نظام التحليلات الخاص بك بنفس الطريقة التي تختبر بها أي وظيفة أخرى مدمجة ومنفذة. يجب تقييمها لمعرفة ما إذا كانت الكمية الإجمالية ودقة البيانات المجمعة صحيحة. ضع في اعتبارك ما إذا كانت بياناتك مرتبة جيدًا وتتيح لك تحقيق مقياس مهم. يمكنك أيضًا كتابة بعض الاستفسارات للحصول على فهم أفضل لكيفية عملها وتطبيقها. علاوة على ذلك ، نوصي بتطوير عدد من المشاريع للتحقق من التنفيذ والتنفيذ.
كيف تؤثر نمذجة البيانات على التحليلات؟
ترتبط نمذجة البيانات وتحليلات البيانات ارتباطًا وثيقًا لأن نموذج بيانات الجودة مطلوب للحصول على التحليلات الأكثر تأثيرًا لذكاء الأعمال التي توجه عملية صنع القرار. تعتبر عملية تطوير نماذج البيانات إلزامًا يجبر كل وحدة عمل على التفكير في كيفية مساهمتها في الأهداف العامة للشركة. علاوة على ذلك ، يضمن نموذج البيانات الجيد أداء تحليلات فعال بغض النظر عن مدى ضخامة وتعقيد مساحة البيانات الخاصة بك - أو الحصول عليها.
عندما يتم تعريف جميع بياناتك بشكل صحيح ، يصبح تقييم البيانات التي تطلبها فقط أسهل بكثير. نظرًا لأنك قمت سابقًا بإنشاء الروابط بين سمات البيانات ، فمن السهل تقييم ورؤية تأثيرات العمليات المتغيرة أو الأسعار أو التوظيف.
اختيار أداة نمذجة البيانات
الخبر السار هو أن أداة ذكاء الأعمال الرائعة ستتضمن جميع أدوات نمذجة البيانات التي تحتاجها ، باستثناء منتجات وخدمات البرامج الدقيقة التي تختارها لتطوير نموذجك المادي. لذلك يمكنك اختيار أفضل ما يلبي احتياجات شركتك والبنية التحتية الحالية. عند التفكير في أداة لتحليل البيانات من أجل نمذجة البيانات وإمكانيات التحليل ، اسأل نفسك هذه الأسئلة.
# 1. هل أداة نمذجة البيانات الخاصة بك سهلة الاستخدام؟
قد يكون الأشخاص الفنيون الذين يطبقون النموذج قادرين على التعامل مع أي أداة ترميها عليهم ، لكن استراتيجيي الأعمال ومستخدمي التحليلات اليومية - ومؤسستك بأكملها - لن يحققوا أقصى استفادة من الأداة إذا كان من الصعب استخدامها. ابحث عن واجهة مستخدم سهلة الاستخدام ستساعد فريقك في سرد قصص البيانات ولوحات معلومات البيانات.
# 2. ما مدى فعالية أداة نمذجة البيانات الخاصة بك؟
ومن الخصائص الهامة الأخرى الأداء - السرعة والكفاءة ، والتي تُترجم إلى القدرة على الحفاظ على سير العمل بسلاسة أثناء قيام المستخدمين بإجراء التحليل. لن يكون نموذج البيانات الأفضل تخطيطًا هو الأفضل إذا لم يكن قادرًا على تحمل قسوة مواقف العالم الحقيقي ، والتي يجب أن تشمل تطوير الشركات وزيادة أحجام البيانات واسترجاعها وتحليلها.
# 3. هل أداة نمذجة البيانات الخاصة بك بحاجة إلى صيانة؟
إذا كان كل تغيير في نموذج عملك يتطلب تعديلات تستغرق وقتًا طويلاً في نموذج البيانات الخاص بك ، فلن تستفيد شركتك من النموذج أو التحليلات ذات الصلة. ابحث عن حل يجعل الصيانة والترقيات أمرًا بسيطًا ، لذلك قد تتمحور شركتك حسب الحاجة مع الاستمرار في الوصول إلى أحدث البيانات.
# 4. هل ستتم حماية بياناتك؟
تتطلب منك المتطلبات الحكومية تأمين بيانات عملائك ، لكن قابلية شركتك للبقاء تتطلب منك حماية جميع بياناتك كأصل ثمين. يجب عليك التأكد من أن الأدوات التي اخترتها تتضمن ميزات أمان قوية ، مثل عناصر التحكم لتوفير الوصول إلى أولئك الذين يحتاجون إليها وحظر أولئك الذين لا يحتاجون إليها.
ما هو العامل الأكثر أهمية في الاعتبار أثناء نمذجة البيانات؟
الهدف الأساسي من نمذجة البيانات هو وضع الأساس لقاعدة بيانات يمكنها تحميل كميات هائلة من البيانات واستردادها وتحليلها بسرعة. تتطلب فكرة نمذجة البيانات الفعالة رسم خرائط لبيانات الشركة ، وروابط البيانات ، وكيفية استخدام البيانات.
كم مرة يجب إعادة تدريب نموذج البيانات؟
يختلف تكرار إعادة تدريب نموذج البيانات حسب النموذج والمشكلة التي يساعدها في حلها. استنادًا إلى مدى تكرار تغيير مجموعات بيانات التدريب ، وما إذا كان أداء النموذج قد انخفض ، وعوامل أخرى ، قد يحتاج النموذج إلى إعادة التدريب يوميًا أو أسبوعيًا أو بشكل متكرر أكثر ، مثل شهريًا أو سنويًا.
ما هو التحقق من صحة نموذج البيانات؟
تضمن عملية التحقق من صحة نموذج البيانات أن النموذج قد تم إنشاؤه بشكل مناسب ويمكن أن يؤدي وظيفته المقصودة. تعمل أداة نمذجة البيانات الجيدة على تسهيل عملية التحقق من الصحة عن طريق إرسال إشعارات آلية تحث المستخدمين على إصلاح المشكلات وتحسين الاستعلامات وإجراء تعديلات أخرى.
ما هي مفاهيم نمذجة البيانات الأساسية؟
هناك ثلاثة أنواع من مفاهيم نمذجة قواعد البيانات: نمذجة البيانات المفاهيمية ، ونمذجة البيانات اللوجستية ، ونمذجة البيانات المادية. تضع مفاهيم نمذجة البيانات ، التي تتراوح من مجردة إلى منفصلة ، مخططًا لكيفية تنظيم البيانات وإدارتها في المؤسسة.
نبذة عامة
يعد نموذج البيانات الشامل المخطط جيدًا أمرًا ضروريًا لإنشاء قاعدة بيانات فعالة ومفيدة وآمنة ودقيقة حقًا.
تعد نمذجة البيانات الجيدة وتصميم قواعد البيانات أمرًا بالغ الأهمية لتطوير أنظمة وقواعد بيانات وظيفية ويمكن الاعتماد عليها وآمنة تعمل بشكل جيد مع مستودعات البيانات والأدوات التحليلية - وتسهل مشاركة البيانات مع شركاء الأعمال وعبر مجموعات تطبيقات عديدة. تساعد نماذج البيانات المدروسة جيدًا على ضمان تكامل البيانات ، وزيادة قيمة وموثوقية بيانات شركتك.
مقالات ذات صلة
- التحليلات التنبؤية: التعريف والأمثلة والفوائد
- محلل ذكاء الأعمال: الوصف الوظيفي والشهادات والراتب في الولايات المتحدة
- أفضل برنامج لإدارة البيانات لشركتك الصغيرة في عام 2023
- IASB (مجلس معايير المحاسبة الدولية) الأدوار والإطار والفوائد
مراجع حسابات
