Nel caso in cui la tua azienda abbia qualche tipo di connessione con i Big Data, potresti già avere familiarità con il concetto di modellazione dei dati. La creazione di nuovi database o lo sviluppo di un'intera strategia IT possono trarre vantaggio dall'utilizzo di strumenti di modellazione dei dati. Inoltre, gli strumenti di modellazione dei dati ci consentono di rappresentare visivamente la costruzione delle strutture dei dati, l'organizzazione dei dati e le relazioni che vediamo tra loro a supporto delle attività aziendali. In questo articolo, discuteremo i migliori strumenti di modellazione dei dati, strumenti di modellazione dei dati per Microsoft e SQL server freeware.
In primo luogo, otterremo una panoramica della modellazione dei dati in generale, quindi ci immergeremo negli specifici strumenti di modellazione dei dati.
Che cos'è la modellazione dei dati?
La modellazione dei dati è l'atto di sviluppare una rappresentazione visiva di un intero sistema informativo o di alcuni suoi componenti al fine di trasmettere collegamenti tra vari punti dati e strutture organizzative. L'obiettivo è spiegare le varie forme di dati che vengono utilizzate e archiviate all'interno del sistema, le connessioni tra diverse categorie di dati, i vari modi in cui i dati possono essere classificati e organizzati, nonché i suoi formati e le sue caratteristiche.
Nella modellazione dei dati, i requisiti di un'azienda vengono prima di tutto. Le parti interessate nel business forniscono input in anticipo per stabilire regole e requisiti che verranno utilizzati nello sviluppo di un nuovo sistema o nel perfezionamento di uno esistente.
Esistono diversi tipi di modelli di dati. Il primo passaggio consiste nel sondare le parti interessate e gli utenti finali per ottenere informazioni sui requisiti aziendali. La progettazione concreta del database viene successivamente formulata traducendo questi principi aziendali in strutture di dati. I modelli di dati sono come progetti o mappe stradali in quanto sono grafici formali che spiegano un argomento complesso.
La modellazione dei dati fa uso di standard predefiniti e metodi rigorosi. Ciò consente un approccio standardizzato, coerente e prevedibile per stabilire e amministrare le risorse di dati a ogni livello di un'organizzazione.
In un mondo perfetto, i modelli di dati sarebbero documenti viventi che sono cresciuti e cambiati insieme all'azienda. Sono cruciali nelle aree del supporto dei processi aziendali e dell'architettura IT e dello sviluppo della strategia. Fornitori, partner e colleghi del settore possono tutti beneficiare dell'accesso a modelli di dati condivisi.
Quali sono le 5 tecniche di modellazione dei dati di base?
La modellazione dei dati è una rappresentazione visiva della struttura interna dei dati del database. La modellazione dei dati aiuta sia nella comprensione dei dati che nell'uso dei dati per fare previsioni.
Nel programma, puoi modellare oggetti fisici in vari modi. Esistono molti tipi diversi di modelli di dati, ma quelli più diffusi includono gerarchico, relazionale, UML, entità-relazione, orientato agli oggetti e dimensionale.
#1. Modello gerarchico
I dati in questo modello appaiono sotto forma di un albero con un singolo nodo al centro. La gerarchia di base in questo modello inizia dalla radice e si ramifica come un albero con nodi figli che si ramificano nuovamente. Mentre ogni nodo bambino in questo paradigma ha un solo genitore, un genitore può avere diversi figli.
Questo modello di dati memorizza le informazioni in una struttura ad albero, quindi quando si accede alle informazioni, è necessario percorrere l'intero albero, a partire dalla radice. Esiste un mapping uno-a-molti tra i tipi di dati nel modello gerarchico. Inoltre, il database memorizza tutte le informazioni e crea connessioni tra i record.
#2. Modello dati dimensionale
I sistemi di business intelligence (BI) e di elaborazione analitica online (OLAP) si basano su modelli di dati dimensionali come spina dorsale. Questi modelli vengono spesso utilizzati con database di grandi dimensioni che memorizzano informazioni cronologiche sulle transazioni, ma possono essere utilizzati con dati di qualsiasi dimensione.
Nei modelli di dati dimensionali si fa spesso riferimento a strutture multiple, come tabelle dei fatti, tabelle delle dimensioni e tabelle di ricerca. La modellazione dimensionale è la spina dorsale dei sistemi OLTP (Online Transaction Processing) e dei data warehouse aziendali (EDW).
L'obiettivo principale di un modello dimensionale è quello di facilitare la rapida scoperta di risposte alle preoccupazioni riguardanti le proiezioni aziendali, le tendenze dei consumi e questioni correlate. Utilizzando la modellazione dimensionale, il reporting di business intelligence può diventare meno caotico. Inoltre, gli utenti possono collaborare e prendere decisioni in modo più efficiente condividendo i dati tra team e divisioni.
#3. Modello relazionale
In questo modello di dati, le tabelle di dati servono a compilare un insieme di elementi in relazioni. Questo paradigma utilizza tabelle collegate per rappresentare connessioni e informazioni. Inoltre, la tabella ha sia righe che colonne; i primi riflettono i record dell'entità, mentre i secondi indicano gli attributi dell'entità. Per identificare in modo univoco ogni voce nella tabella, questa architettura di dati fa uso di una varietà di chiavi primarie. Per quanto riguarda l'ottenimento delle informazioni, viene utilizzato SQL (Structured Query Language). Nel modello di dati relazionale, la chiave primaria funge da spina dorsale del sistema. Ciò significa anche che il set di dati deve contenere solo voci univoche.
Non dovrebbero esserci discrepanze nella tabella dei dati che potrebbero causare problemi durante il recupero dei dati. Anche la duplicazione dei dati, i dati inadeguati e i collegamenti inadatti utilizzati per connettere i dati rappresentano una sfida per il modello di dati relazionale.
#4. Modello di rete
Il modello di rete è un modello di database che adotta un approccio adattabile alla rappresentazione delle cose e delle connessioni tra di esse. I modelli svolgono un ruolo cruciale nel modello di dati di rete, che assume la forma di un grafico in cui i bordi rappresentano le relazioni ei nodi rappresentano gli elementi. La distinzione fondamentale tra un modello di dati gerarchico e un modello di dati di rete è il modo in cui i dati sono rappresentati; nel primo caso i dati sono forniti in una struttura gerarchica, mentre nel secondo caso i dati sono visualizzati in un grafico.
Inoltre, uno dei vantaggi di un modello di rete è che include una rappresentazione dei collegamenti fondamentali tra i nodi. Le relazioni uno-a-uno, molti-a-molti, ecc. sono tutte possibili in questo modello di dati. Rispetto ad altri modelli di dati, come il modello gerarchico, i modelli di dati gerarchici facilitano l'accesso ai dati.
Esiste sempre un collegamento tra i nodi padre e figlio a causa dell'interazione intrinseca tra di loro. Inoltre, le informazioni non dipendono dall'altro nodo. L'incapacità di questo modello di adattarsi alle nuove circostanze è un grosso limite. Per apportare modifiche significative sarebbe necessaria una ricostruzione totale del sistema, che sarebbe laboriosa e dispendiosa in termini di tempo. Inoltre, è difficile gestire i dati in questa architettura perché ogni record è collegato agli altri tramite una rete di collegamenti.
#5. Modello di dati entità-relazione (ER).
Puoi esprimere in modo ordinato i tuoi dati utilizzando il modello Entity-relationship (ER). Il modello ER classifica le informazioni come segue:
- Entità. I tuoi attuali oggetti, procedure o quadro teorico. Clienti, merci e ricavi sono tutti esempi di entità.
- Relazioni. Le relazioni tra le cose. Queste connessioni possono esistere tra due persone o tra numerose persone.
- Attributi. Informazioni che caratterizzano qualcosa o qualcos'altro. A titolo illustrativo, il nome di un prodotto è un attributo.
Devi avere una solida conoscenza del funzionamento interno della tua azienda e delle esigenze di informazioni dei tuoi utenti finali prima di poter costruire un modello ER affidabile.
Inoltre, il diagramma Entity Relationship (ER) mostra le connessioni tra i dati ei processi che il database deve essere in grado di gestire. Dimostra anche la natura interconnessa di questi diversi set di dati. Un diagramma del modello di dati è una rappresentazione visiva della struttura sottostante del modello di dati che facilita la comunicazione efficace ed efficiente di informazioni dettagliate.
Tipi di modelli di dati
Progettare un database o un sistema informativo non è diverso dal progettare qualsiasi altra cosa; inizia con un alto livello di astrazione e diventa sempre più granulare man mano che il processo procede. Esistono comunemente tre tipi di modelli di dati, ciascuno con il proprio livello di astrazione. Il processo inizierà con un modello concettuale, quindi proseguirà con un modello logico e infine terminerà con un modello fisico. Di seguito, approfondiamo ogni tipo di modello di dati:
#1. Modelli di dati fisici
Descrivono il formato del database che memorizzerà i dati. Questo li rende il concetto meno etereo possibile. Forniscono un piano completo che può essere implementato come un database relazionale, completo di tabelle associative che descrivono le relazioni tra le entità e le chiavi primarie e le chiavi esterne che verranno utilizzate per mantenere stabili tali relazioni. Per ottimizzare le prestazioni, i modelli di dati fisici possono incorporare caratteristiche specifiche del DBMS.
#2. Modelli di dati concettuali
Forniscono una panoramica dei contenuti, della struttura e delle regole aziendali del sistema; sono anche noti come modelli di dominio. La creazione di un modello concettuale è un passaggio comune nella definizione dell'ambito di un progetto. Le classi di entità (che identificano i tipi di elementi critici per l'azienda da rappresentare nel modello di dati), i loro attributi e limitazioni, le relazioni tra di loro e i requisiti di sicurezza e integrità dei dati applicabili sono tutti esempi di tali specifiche. Nella maggior parte dei casi, la notazione è semplice.
#3. Modello logico dei dati
Tabelle, colonne e le loro relazioni (tramite chiavi esterne) sono tutte mappate in questo modello, così come le connessioni tra di loro. Le entità identificate e le loro rispettive caratteristiche sono esplicitate. A differenza dei modelli di dati fisici, che sono legati a determinati database o formati di file, i modelli di dati logici possono essere utilizzati ovunque. I file XML e JSON, così come i database relazionali, colonnari, multidimensionali e NoSQL, sono tutte implementazioni praticabili.
Processo di modellazione dei dati
La modellazione dei dati è una disciplina accademica che sottolinea l'importanza di mettere in discussione le proprie pratiche di gestione dei dati. Tuttavia, diversi approcci di modellazione dei dati aderiscono a convenzioni diverse in termini di simboli di dati utilizzati, struttura dei modelli e comunicazione dei requisiti aziendali. Tutti i metodi forniscono flussi di lavoro strutturati o serie di passaggi da completare in un ordine particolare nel tempo. Questi processi assumono spesso la seguente forma:
#1. Definire un'entità
Scoprire quali entità, processi e idee vengono modellati in un set di dati è il primo passo nel processo di modellazione dei dati. Tutte le parti devono combaciare correttamente e avere un senso a sé stante.
#2. Identificare le caratteristiche critiche di ciascuna entità
Per distinguere una cosa da un'altra dello stesso tipo, dobbiamo guardare ai suoi attributi. L'entità "Indirizzo" può includere l'indirizzo completo, comprese le traverse, nonché la città, lo stato e la nazione, nonché il codice postale. Inoltre, l'entità "Cliente" può includere il nome e il cognome, il numero di telefono e il titolo di lavoro.
#3. Trova le connessioni tra le entità
La prima bozza del modello di dati definisce le connessioni tra le cose e come funzionano. Ogni cliente "risiede all'indirizzo" nello scenario di cui sopra. Se l'entità "Ordine" viene aggiunta al modello, tutte le spedizioni e i pagamenti verranno effettuati nell'ubicazione specificata. Unified Modeling Language (UML) è comunemente usato per documentare queste interdipendenze.
#4. Mappatura delle proprietà alle entità
Ciò consente al modello di rappresentare accuratamente il modo in cui l'azienda utilizza i dati. Esistono diversi modelli formali comuni per la modellazione dei dati. I modelli di analisi e i modelli di progettazione sono strumenti comuni per i programmatori orientati agli oggetti, mentre altri modelli possono essere utilizzati dalle parti interessate in diverse parti di un'azienda.
#5. Riduci i prerequisiti di prestazioni duplicati
Le chiavi sono ID numerici assegnati ai set di dati per esprimere i collegamenti tra i modelli senza duplicare i dati. La normalizzazione è una tecnica per organizzare i modelli di dati (e i database che rappresentano). Per evitare la duplicazione dei dati in una tabella dei nomi dei clienti, è possibile assegnare una chiave a ciascun cliente e collegarla al suo indirizzo e alla cronologia degli ordini. La normalizzazione spesso riduce le esigenze di spazio del database su disco, ma può rallentare le prestazioni delle query.
#6. Completamento e verifica del modello di dati
Per stare al passo con la natura in continua evoluzione delle esigenze aziendali, la modellazione dei dati deve essere un processo iterativo.
Quali sono i vantaggi della modellazione dei dati?
La modellazione dei dati è una parte cruciale del ciclo di vita dello sviluppo del software poiché aiuta a definire la struttura del database su cui verrà costruita l'applicazione.
Inoltre, la modellazione dei dati consente di stabilire potenziali connessioni tra elementi di dati, che a loro volta determinano i tipi di query che possono essere eseguite sui dati modellati.
L'allineamento degli obiettivi di business con quelli tecnologici è facilitato dalla modellazione dei dati, che a sua volta è supportata dalla Business Architecture (il modello di dati di un'organizzazione). Le parti di supporto dell'architettura aziendale che traggono vantaggio dai modelli di dati includono governance dei dati, business intelligence e architetture applicative.
Senza un modello di dati iniziale, si corre il rischio di creare un sistema non adatto al pubblico previsto. Alcuni dei numerosi vantaggi che le tue applicazioni trarranno da un modello di dati ben progettato includono quanto segue.
#1. Applicazioni software superiori
Il vantaggio più evidente della modellazione dei dati è che si traduce in un software di migliore qualità che è più stabile e richiede meno manutenzione.
Ciò che accade se (ed è un grande se) non si utilizzano tecniche di modellazione dei dati durante lo sviluppo di applicazioni è:
- I dati non elaborati dall'utente vengono salvati nelle variabili.
- Dopo che il codice ha modificato i valori di quelle variabili, servono per popolare ancora più variabili.
- E così via, finché non ti sei annidato in un angolo e non puoi uscire.
Inoltre, non fa differenza se la tua azienda è grande o piccola. Senza un'adeguata pianificazione e struttura, lo sviluppo del software si tradurrà inevitabilmente in codice spaghetti. Il tuo codice sarà un pasticcio aggrovigliato se e quando deciderai di apportare modifiche o aggiungere nuove funzionalità.
#2. Meno soldi e tempo spesi per lo sviluppo di app
Una scarsa modellazione dei dati all'inizio di una nuova build di app aumenta i tempi e i costi di sviluppo. Senza un modello di dati, il tuo team dovrà codificare manualmente la struttura del database e dedicare tempo alla raccolta delle esigenze degli utenti.
Se disponi di un modello di dati, aggiungere nuove tabelle e viste è un gioco da ragazzi; puoi farlo semplicemente aggiungendoli lì. Se scopri di dover aggiungere una tabella alla tua applicazione o apportare modifiche a una tabella esistente, puoi farlo facilmente modificando il tuo modello di dati.
Senza un modello di dati, il tuo team dovrà modificare manualmente sia il database che il codice. Se è necessario apportare modifiche all'intero programma, ciò potrebbe richiedere molto tempo e costare un sacco di soldi.
#3. I problemi e gli errori nei dati vengono identificati rapidamente
I problemi e le imprecisioni dei dati a volte non vengono scoperti fino a quando la procedura non è iniziata. Qualcuno che tenta di effettuare un acquisto, ad esempio, potrebbe visualizzare un messaggio di errore con la scritta "dati errati". In questo caso, le informazioni errate erano presenti fin dall'inizio. Il processo può essere testato in laboratorio o su un server di prova, ma i difetti non verranno rilevati fino a quando il sistema non sarà messo in produzione.
Tuttavia, prima individui un problema con i tuoi dati, prima puoi risolverlo prima che abbia un effetto negativo sui tuoi utenti.
Il Data Modeling è ampiamente utilizzato perché fornisce un quadro dettagliato di come i clienti interagiscono con un'azienda, fino ai campi che visitano e alla frequenza con cui lo fanno. Questo tipo di comprensione è fondamentale per identificare le aree problematiche e decidere come risolverle. Controlli regolari del modello di dati possono garantire che il modello di dati rimanga sempre incentrato sull'utente e sull'obiettivo.
#4. Miglioramenti nella velocità dell'applicazione
La modellazione dei dati ha vari usi e uno di questi è il taglio delle spese. Sebbene ciò sia essenziale, il vero valore della modellazione dei dati risiede nei miglioramenti che può apportare alla velocità e all'efficienza dell'applicazione.
A causa della sua natura strategica, la modellazione dei dati è fondamentale per l'efficienza di un'applicazione in termini di modalità di elaborazione dei dati. I programmatori sapranno quali dati salvare, perché e dove in memoria. In altre parole, questo apre loro la strada per sviluppare facilmente e rapidamente funzioni per ottenere dati.
Questo è notevolmente diverso dall'approccio caotico della semplice memorizzazione dei dati nelle tabelle. Per ottenere i risultati desiderati da tabelle non strutturate, gli sviluppatori dovrebbero dedicare del tempo alla creazione di complesse query SQL. Organizzando i dati in tabelle, gli sviluppatori possono essere certi che il motore del database sarà in grado di individuare i dati desiderati senza ulteriori sforzi.
Di conseguenza? Le applicazioni possono elaborare più dati senza perdere la velocità delle prestazioni.
#5. Migliora la documentazione sulla manutenzione a lungo termine
I modelli di dati aiutano a definire i processi aziendali e le loro connessioni in modo più preciso. Quando le informazioni su un processo aziendale si trovano in un unico posto, è più facile raccoglierle e conservarle nel tempo.
I requisiti aziendali e l'architettura dell'applicazione possono essere meglio documentati con l'uso della modellazione dei dati. Se esiste un repository centrale per i requisiti e la progettazione, le informazioni possono essere condivise in modo più efficace. Inoltre, è semplice individuare e incorporare gli aggiustamenti richiesti da nuove necessità, aggiunte o correzioni dei problemi.
La modellazione dei dati è una componente cruciale dello sviluppo del software; ci vogliono tempo e abilità, ma ne vale la pena.
Cosa sono gli strumenti di modellazione dei dati?
Gli strumenti di modellazione dei dati sono software che semplificano l'attività dispendiosa in termini di tempo di creazione di modelli da zero. Collegano i livelli superiori dei modelli di dati alle informazioni sottostanti.
Gli schemi di database possono essere generati automaticamente dalla maggior parte degli strumenti di modellazione dei dati e i database esistenti possono essere sottoposti a reverse engineering in modelli. Gli strumenti per la modellazione dei dati, la creazione di diagrammi e la visualizzazione sono solo alcuni dei molti tipi di soluzioni CASE (Computer-Aided Software Engineering) disponibili oggi.
Inoltre, gli strumenti di modellazione dei dati facilitano la progettazione efficiente del database e riducono l'errore umano. È possibile sviluppare il linguaggio di definizione dei dati (DDL), creare un database ad alte prestazioni e fornire alle parti interessate rapporti approfonditi con l'uso di questo strumento.
Quando un database è efficace, accelera i processi, riduce i tassi di errore e richiede meno manutenzione.
Perché abbiamo bisogno di strumenti di modellazione dei dati?
Per la maggior parte delle aziende, i dati sono il bene più prezioso. Pertanto, il database che utilizzi per conservare questa risorsa è più importante che mai.
Data Analytics e Data Scientist devono essere in grado di segmentarli in vari modi per supportare importanti decisioni aziendali strategiche, quindi è fondamentale che i dati siano organizzati in modo da avvantaggiare sia l'applicazione che li attiva sia i dati mentre sono a riposo.
Ora devi tenere conto di entrambe le potenziali esigenze.
La modellazione dei dati si riferisce al processo di definizione della struttura di un database e di determinazione del modo in cui le informazioni verranno archiviate al suo interno.
Pertanto, puoi creare questi diagrammi e modelli con l'aiuto di Strumenti di modellazione dei dati. Quando viene utilizzato in un sistema, un modello di dati rafforza e sostiene le idee di business sottostanti che rappresenta.
La definizione di entità e connessioni di un modello di dati rispecchia la descrizione di un'organizzazione dei suoi elementi e azioni.
Come faccio a scegliere gli strumenti di modellazione dei dati giusti?
Man mano che la varietà di strumenti di modellazione dei dati si espande, potrebbe diventare più difficile identificare quello che meglio si adatta alle tue esigenze. Pertanto, è essenziale valutare il caso d'uso in base ai seguenti criteri:
#1. Applicazione e requisiti
Quando si decide su uno strumento di modellazione dei dati, questo è il singolo fattore più cruciale. Diversi strumenti di modellazione dei dati enfatizzano vari aspetti della modellazione dei dati. Mettere per iscritto le vostre esigenze aziendali è il primo passo per fare una buona scelta. Un database con funzionalità di modellazione sarebbe l'ideale per un progetto che necessita solo di uno strumento di modellazione dei dati per attività semplici. Tuttavia, la stessa tecnologia non servirà agli scopi del Data Modeling quando deve soddisfare i requisiti delle aziende.
#2. Caratteristiche
Una volta compresi i requisiti dell'azienda, puoi iniziare a valutare le tue opzioni tra gli strumenti di modellazione dei dati. Ciò include il test degli strumenti di modellazione dei dati per il supporto multiutente e il controllo se supportano UTM o la modellazione dei casi d'uso. Inoltre, verifica se è in grado di modellare i dati a livello concettuale, logico e fisico. Il confronto e il contrasto degli aspetti richiede un elenco.
#3. Scalabilità
I requisiti di un progetto evolvono man mano che si sviluppa. Usa qualcosa che può aiutarti a crescere se puoi. Pensa alle tue esigenze e all'ambito del tuo modello di dati prima di scegliere uno strumento di modellazione dei dati. Quando si seleziona uno strumento, è essenziale pensare ai bisogni immediati.
#4. Integrazione
Fai attenzione agli strumenti di modellazione dei dati che generano un modello di dati in un formato proprietario piuttosto che standard. Se disponi già di un database o di un'infrastruttura tecnologica e di processi, sarà molto più semplice incorporare i risultati dello strumento di modellazione che hai scelto.
#5. Comunità di utenti
C'è un forum utente o una comunità per ogni strumento là fuori. Spargi la voce e assicurati che la community ami e utilizzi il tuo strumento.
Panoramica dei migliori strumenti di modellazione dei dati
Ecco alcuni dei migliori strumenti di modellazione dei dati che puoi prendere in considerazione.
#1. Erwin Modellatore di dati
La modellazione, la visualizzazione e la distribuzione dei dati sono tutte semplificate grazie a Erwin Data Modeler. Erwin Data Modeler può anche essere utilizzato per mantenere i modelli di dati coerenti e comprensibili per tutta la durata di un'applicazione.
È la scelta migliore per la sua vasta gamma di funzionalità e supporto per campi come business intelligence, big data, integrazione di dati su larga scala, gestione dei dati e gestione dei progetti.
Caratteristiche
- Sviluppo software agile. Sia nel cloud che in locale, Erwin Data Modeler può aiutarti a creare app utili. Definisci i tuoi modelli nel modo che preferisci, con NoSQL, big data o un design ibrido.
- Automazione. Utilizzando Erwin Data Modeler per produrre rapidamente schemi e modelli, puoi velocizzare il tuo processo di sviluppo e ridurre i bug.
- Navigazione e controlli semplici. È possibile visualizzare facilmente complesse strutture di dati e processi aziendali con l'aiuto di Erwin Data Modeler e la sua interfaccia intuitiva.
- Progettare in un cerchio completo. Il codice del database può essere scritto e sottoposto a reverse engineering con Erwin Data Modeler, consentendo un'implementazione più affidabile e produttiva delle strutture dati.
Inoltre, puoi scegliere tra le versioni Standard, Workgroup, Navigator o Safyr di Erwin Data Modeler. Tutte queste versioni hanno quotazioni di prezzo disponibili su richiesta attraverso il loro sito web.
#2. DbSchema
DbSchema è uno strumento per sviluppare, documentare e distribuire schemi di database.
Grazie al suo design intuitivo, DbSchema è uno dei nostri strumenti di modellazione dei dati preferiti. Pertanto, DbSchema è accessibile agli utenti senza una vasta esperienza SQL.
Caratteristiche
- Modello dati indipendente. Poiché gli schemi sono indipendenti dal database, possono essere facilmente condivisi tra i membri del team.
- Editor visivo per la gestione dei dati relazionali. DbSchema include un editor che può essere utilizzato per popolare varie tabelle con i dati. Unire tabelle con chiavi esterne è facile come trascinare e rilasciare.
- Sorgente di ingresso. DbSchema può essere utilizzato per valutare le impostazioni del database generando dati falsi.
- Grafici e report di database generici. Grafici dinamici, diagrammi UML e altri report possono essere facilmente creati con lo strumento per la creazione di report di DbSchema.
- Automazioni. Per eseguire script Java, distribuire schemi, eseguire script SQL e produrre documentazione HTML5, DbSchema utilizza un motore di script Java Groovy.
- Un programma che carica i dati. I dati possono essere importati da una varietà di fonti utilizzando il caricatore di dati di DbSchema, inclusi XML, XLS, XLSX e CSV.
Inoltre, ci sono due edizioni di DbSchema: l'edizione community gratuita e l'edizione pro a pagamento. Ci sono tre fasce di prezzo per la versione professionale: $ 98 per uso accademico, $ 196 per uso individuale e $ 294 per uso aziendale. Le licenze sono permanenti e tutte le tasse sono dovute al momento dell'acquisto.
#3. Archi
Archi è un'opzione economica per Enterprise Architects e Modelers. È utile per molti tipi diversi di analisi, descrizione e visualizzazione dell'architettura aziendale.
È uno strumento di modellazione dati open source che funziona su più piattaforme e può essere esteso con moduli aggiuntivi.
Caratteristiche:
- Tutti gli elementi ArchiMate possono essere rapidamente costruiti nelle viste ArchiMate
- Le viste dinamiche di ArchiMate ti consentono di cambiare prospettiva in qualsiasi momento
- Fornisce una vista dei suggerimenti per visualizzare rapidamente i dati sugli elementi
- Questo strumento visualizza l'elemento del modello selezionato e le sue relazioni con altri componenti del modello in un diagramma ad albero radiale
- Lo strumento ti consente di costruire e modificare la tua tela secondo necessità.
#4. Modellatore dati per sviluppatori Oracle SQL
La modellazione dei dati per l'ambiente Oracle è resa possibile con l'aiuto di Oracle SQL Developer Data Modeler.
Vengono discussi tutti gli aspetti della raccolta, analisi, gestione e inferenza dei dati. È un software che facilita diverse attività di modellazione dei dati e aumenta l'efficienza complessiva.
Caratteristiche
- È possibile costruire e modificare modelli di vario tipo, inclusi quelli relazionali, multidimensionali e di dati
- Sia il forward che il reverse engineering rientrano nelle sue capacità
- Lo strumento promuove il lavoro di squadra nella creazione di software gestendo il codice sorgente
- Uno dei migliori strumenti di modellazione dei dati gratuiti in circolazione, può essere utilizzato sia in ambienti locali che cloud.
#5. Modellatore dati Navicat
Crea facilmente modelli di dati concettuali, logici e fisici utilizzando Navicat Data Modeler, un potente strumento di progettazione di database. Oltre a creare modelli di relazioni tra entità, puoi anche eseguire forward e reverse engineering, scrivere query SQL, importare modelli da varie origini dati, definire il tipo di dati e altro ancora utilizzando Navicat Data Modeler.
Caratteristiche
- Sono supportati più formati di database. Microsoft SQL Server, SQLite, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL e MariaDB sono solo alcuni dei database che funzionano con Navicat Data Modeler.
- L'aiuto dell'artigiano. Per progettare, costruire e modificare modelli di dati senza dover scrivere sofisticate query SQL, è possibile utilizzare lo strumento di progettazione in Navicat Data Modeler.
- Forme dei modelli. I modelli di dati concettuali, logici e fisici sono tutti supportati in Navicat. Per trasformare le informazioni concettuali in un modello logico, utilizza lo strumento di conversione del modello.
- Sviluppo inverso. Con Navicat, puoi sfruttare le architetture di database preesistenti per progettare nuovi diagrammi ER. Indici, collegamenti e proprietà nei modelli di dati possono essere visualizzati per una migliore comprensione.
- Creazione interna di codice SQL. Il codice SQL per l'esecuzione del modello di dati può essere generato con l'aiuto di Navicat Data Modeler.
- Collaborazione. La compatibilità di Navicat con l'archiviazione cloud semplifica la condivisione dei file dei modelli con i colleghi da lontano.
Inoltre, ci sono versioni commerciali e comunitarie di Navicat. La versione aziendale costa $ 22.99 al mese. Un abbonamento annuale costa $ 229.99, mentre la licenza perpetua costa $ 459. Gli utenti non commerciali hanno la possibilità di pagare $ 12.99 al mese, $ 129.99 all'anno o $ 249 per una licenza a vita.
#6. IBM InfoSphere Data Architetto
IBM InfoSphere Data Architect è uno strumento di modellazione dei dati per BI e statistica che semplifica e velocizza il processo di progettazione delle integrazioni dei dati.
Quando si tratta di coordinare i vari servizi, app, formati di dati e procedure della tua azienda, questo strumento di modellazione dei dati è tra i migliori disponibili.
Caratteristiche
- Lo strumento facilita la programmazione facile e veloce.
- Puoi saperne di più sulle tue risorse di dati e utilizzare tale conoscenza per aumentare l'output e ridurre i tempi di lancio.
- È ottimo per il lavoro di gruppo perché promuove la comunicazione e l'armonia.
- È possibile importare ed esportare mappe personalizzate.
- Il programma può dedurre l'organizzazione di set di dati non correlati dai loro metadati.
- È possibile modellare i dati sia fisicamente che logicamente.
- Data Studio e Query Workload Tuner sono due esempi di prodotti che possono essere integrati con questo.
#7. PgModeler
PgModeler è stato sviluppato come strumento di modellazione dei dati per il sistema di database PostgreSQL; ha un'interfaccia utente grafica attraente e facile da usare e fornisce pieno accesso al codice sorgente dello strumento.
Caratteristiche
- Accetta documenti XML.
- Generazione automatica di colonne e vincoli.
- Se qualcosa va storto, tutti i tuoi progressi vengono annullati.
- Gli script SQL consentono di mantenere sincronizzati il modello e il database.
- L'interfaccia della riga di comando può essere utilizzata per automatizzare le procedure di routine.
- I dati provenienti da database preesistenti possono essere utilizzati per sviluppare modelli.
Strumenti di modellazione dei dati per SQL Server
Molte organizzazioni e sviluppatori di database si affidano a SQL Server, rendendolo uno dei server di database più popolari disponibili. Con l'ausilio di un'interfaccia utente grafica, gli strumenti di modellazione dei dati semplificano il processo di progettazione dei database e forniscono supporto per la manutenzione dei database.
I migliori quattro strumenti di modellazione dei dati per la creazione di database SQL Server sono descritti in dettaglio qui.
#1. Modellatore di dati rospo
Toad è uno dei migliori strumenti di modellazione dei dati per SQL Server, in quanto fornisce una vasta gamma di funzionalità di automazione, flusso di lavoro e produttività che consentono di costruire e mantenere database in modo rapido e semplice.
Puoi anche usarlo per tenere sotto controllo le revisioni del codice, recuperare rapidamente le informazioni ed esportarle in una varietà di formati.
Toad ha anche la capacità di confrontare ed elencare le differenze tra database, schemi e server. Il rollback delle transazioni SQL, l'esecuzione di script e procedure T-SQL e l'automazione della gestione del database di routine sono tutti possibili con questo strumento.
Inoltre, aiuta anche a ottimizzare le prestazioni e ad adeguare le query.
#2. DbSchema
DbSchema è un robusto modellatore di dati che funziona con un'ampia varietà di database, incluso SQL Server.
La progettazione visiva di query complesse, la generazione automatica di query SQL e l'esecuzione con pochi clic sono tutte possibili con questo strumento, così come con gli altri nel nostro elenco. Può gestire modelli di dati con più di 10,000 tabelle.
Le funzionalità di DbSchema includono la gestione del database, l'archiviazione del modello di dati (incluso l'archiviazione di file GIT) e la generazione e la generazione di script di migrazione.
#3. DeZign
Usando Dezign, puoi creare database e modelli di dati visivamente. È anche possibile creare un diagramma entità-relazione (ERD).
È uno strumento efficace per gli ingegneri di database, in grado di accogliere numerosi approcci di modellazione.
Può anche essere utilizzato per valutare, documentare e ottimizzare database preesistenti, nonché individuare difetti nella creazione di database.
#4. Erwin Modellatore di dati
Quando si tratta di modellazione visiva dei dati in SQL Server, uno degli strumenti più popolari è Erwin. Inoltre, produce le query SQL necessarie per costruire il modello di dati.
È ricco di strumenti che aiutano gli utenti aziendali e tecnici a collaborare centralmente sui modelli.
Erwin può anche assistere con database e confronti di modelli. Gli schemi di database possono essere utilizzati per dedurre il codice di definizione dei dati. Inoltre, leggi Cosa può fare SQL per le aziende?
È un prodotto consolidato in grado di tenere il passo con le esigenze dei requisiti dei dati aziendali. La modellazione dei dati è facilitata dalla compatibilità di Erwin con numerosi sistemi CRM ed ERP.
#5. Vertabello
Vertabelo è un modellatore di dati online che funziona con SQL Server e altri database preferiti. Supporta i livelli concettuali, logici e fisici della modellazione dei dati, consentendo di modellare i dati da zero su qualsiasi piattaforma. Con le opzioni integrate di Vertabelo per la collaborazione e la condivisione dei dati, è possibile realizzare anche enormi progetti di creazione di database.
Semplifica le cose fin dall'inizio automatizzando la genesi dei modelli di dati fisici e degli script DDL. Le fantastiche funzioni di questo strumento includono il forward engineering e il reverse engineering. Queste scelte producono script SQL che possono essere utilizzati per modificare un database esistente o creare un modello di dati.
Questo strumento ERD (Entity Relationship Diagram) online per SQL Server si distingue per la sua interfaccia utente (UI) intuitiva, aggiornata e ottimizzata per i dispositivi mobili. Crow's Foot, IDEF1X e UML sono solo alcune delle notazioni standard del settore incluse nello strumento.
Inoltre, Vertabelo verifica la compatibilità del modello di dati con il database di destinazione.
Strumenti di modellazione dei dati Microsoft
Lo sviluppo di database è diventato parte integrante del processo di ingegneria del software a causa della diffusa adozione di database nell'era attuale. La popolarità di Microsoft SQL Server come DBMS tra gli sviluppatori è elevata e svolge un ruolo significativo in questo. Pertanto, un set affidabile di strumenti di modellazione del database Microsoft SQL Server è essenziale. Ecco gli strumenti di modellazione dei dati Microsoft.
#1. Paradigma visivo
L'app basata sul Web di Visual Paradigm facilita lo sviluppo di diagrammi e il lavoro di squadra in remoto. Oltre a SQL Server, sono supportati molti altri DBMS. Esistono molte notazioni standard (come la zampa di corvo) disponibili per l'uso nello sviluppo del modello di dati.
L'editor di record tabella e il transistor modello automatizzato sono due caratteristiche distintive di questo modellatore di dati di SQL Server. Table Record Editor consente agli sviluppatori di esercitarsi a lavorare con dati di database reali inserendo record di test. Automated Model Transistor conserva la cronologia durante la creazione di modelli logici e fisici dalle versioni precedenti.
Dal tuo modello fisico, Visual Paradigm può creare file DDL per il tuo database fisico. Inoltre, confronta un database di produzione con il suo modello di dati fisici e genera script SQL per la consegna delle riparazioni. Come altri comuni programmi ERD, è dotato di reverse engineering.
#2. Navicat
Navicat è un programma autonomo che supporta molte piattaforme (Windows, Linux e macOS). Questo strumento ERD di SQL Server consente di modellare i dati in tre diversi formati, tra cui IDEF1X, Crow's Foot e Unified Modeling Language. Per gli sviluppatori in Navicat sono inoltre disponibili ottimi strumenti per la creazione automatica di modelli logici e fisici.
Sia il reverse engineering che il forward engineering sono inclusi in questo strumento ERD di SQL Server. Microsoft Azure, Amazon Redshift, Oracle Cloud, Google Cloud, MySQL, MariaDB e Oracle sono solo alcuni dei database che funzionano con lo strumento. Inoltre, puoi generare script SQL direttamente dal tuo modello di dati fisico con l'aiuto di Export SQL.
Quali sono i principali vantaggi degli strumenti di modellazione dei dati?
Gli strumenti di modellazione dei dati semplificano i processi software complessi rappresentandoli graficamente. I seguenti sono solo alcuni dei numerosi vantaggi offerti dagli strumenti di modellazione dei dati.
- Gli strumenti di modellazione dei dati possono essere utilizzati per semplificare la ricerca di informazioni in set di dati di grandi dimensioni.
- Se stai cercando di capire un concetto di business complicato, un aiuto visivo potrebbe aiutarti.
- Evita i rischi comuni durante la creazione di database e software.
- Innalzare il livello di standardizzazione della documentazione e dell'architettura di sistema in tutta l'azienda.
- Migliora la reattività del tuo programma e del tuo database.
- La mappatura dei dati a livello di organizzazione deve essere semplificata.
- Facilita una maggiore comunicazione bidirezionale tra i tuoi gruppi di sviluppo e BI.
- Gli strumenti di modellazione dei dati semplificano e accelerano il tempo dedicato alla progettazione di un database a livello concettuale, logico e fisico.
Conclusione
In conclusione, l'importanza della modellazione dei dati risiede nella sua capacità di chiarire le connessioni tra elementi di dati disparati. Con il suo aiuto puoi anche ridurre i costi e i tempi di sviluppo, aumentare la qualità delle applicazioni e gestire la ridondanza dei dati. Puoi svolgere tutte queste attività con il minimo sforzo e la massima efficienza con l'aiuto di strumenti di modellazione dei dati.
Domande frequenti sugli strumenti di modellazione dei dati
Excel è un modello di dati?
SÌ. I modelli di dati in Excel sono tipi speciali di tabelle che hanno connessioni tra molte tabelle per mezzo di colonne o righe comuni. Inoltre, il modello di dati combina più tabelle e dati provenienti da altri fogli o fonti in un'unica tabella con accesso a tutti i dati delle tabelle.
Come modelliamo i dati?
Esistono diversi tipi di modelli di dati. Il primo passaggio consiste nel sondare le parti interessate e gli utenti finali per ottenere informazioni sui requisiti aziendali. Per creare un progetto di database funzionante, questi principi aziendali devono essere interpretati in strutture di dati.
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