Een compleet en optimaal datamodel draagt bij aan het creëren van een gestroomlijnde, logische database die redundantie wegneemt, de opslagvereisten verlaagt en efficiënt ophalen mogelijk maakt. Het biedt alle systemen ook een 'single source of truth', wat van cruciaal belang is voor effectieve operaties en het aantonen van naleving van wet- en regelgeving. Datamodellering is een belangrijke stap in twee kritieke activiteiten van een digitale organisatie. Datamodellen zijn van cruciaal belang om alle segmenten van een bedrijf - IT, bedrijfsanalisten, management en anderen - samen te brengen om samen informatiesystemen (en de databases waarop ze vertrouwen) te bouwen. Deze systemen vereisen correct gedefinieerde en geformatteerde gegevens, en modellen werpen licht op welke gegevens nodig zijn en hoe deze moeten worden gerangschikt om de beoogde bedrijfsactiviteiten te ondersteunen.
Gegevensmodel
Gegevensmodellen zijn grafische weergaven van de gegevensitems van een organisatie en de onderlinge relaties. Modellen helpen bij de ontwikkeling van effectieve informatiesystemen door te helpen bij het definiëren en structureren van gegevens in de context van kritieke bedrijfsactiviteiten. Ze stellen zakelijk en technisch personeel in staat om samen te werken aan de manier waarop gegevens worden bewaard, geopend, gedeeld, bijgewerkt en gebruikt binnen een bedrijf. Gegevensmodellen zijn samengesteld uit entiteiten, de objecten of concepten waarover we gegevens willen verzamelen, en ze worden de tabellen in een database. Potentiële entiteiten in een gegevensmodel zijn producten, leveranciers en klanten.
Een gedetailleerd beeld van hoe het eindproduct eruit zal zien en hoe het zal werken, moet aanwezig zijn voordat een softwareproject wordt gepland en gemaakt. De verzameling van bedrijfsregels die de vereiste functionaliteit beheersen, is een belangrijk onderdeel van die visie. De gegevensbeschrijving bestaat uit de gegevensstromen (of het gegevensmodel) en het databaseontwerp dat deze zal ondersteunen. Datamodellering houdt het concept in stand en dient als routekaart voor softwareontwikkelaars. Nadat de database en gegevensstromen volledig zijn opgezet en gedocumenteerd en systemen zijn gebouwd in overeenstemming met die specificaties, moeten de systemen de functionaliteit leveren die nodig is om de gegevens geldig te houden.
Hulpmiddelen voor gegevensmodellen
Tools voor gegevensmodellering helpen bedrijven te begrijpen hoe ze hun gegevens kunnen combineren en rangschikken - en hoe dit verband houdt met grotere zakelijke inspanningen. Het vinden van de juiste is van cruciaal belang voor het verbeteren van de procedures en documentatie van software ontwikkeling, analyse en business intelligence. Het kan echter moeilijk zijn om te beslissen welke hulpprogramma's voor gegevensmodellering u wilt gebruiken.
#1. Teken.io
Beschouw Draw.io als de link tussen pen en papier of whiteboarding en iets meer geformaliseerd. Het is een gratis, eenvoudige, browsergebaseerde stroomdiagrammaker waarmee gebruikers entiteitsvormen (zoals de ellipsen en parallellogrammen in gegevensmodellen) naar een canvas kunnen slepen en neerzetten en ze kunnen verbinden met behulp van verbindingslijnen. Het is een snelle methode om iets op te halen, zelfs als u geen toegang heeft tot krachtige software. Het zou in deze omstandigheden niet logisch kunnen zijn als er veel ongestructureerde gegevens zijn.
Sleuteleigenschappen:
1. SQL-plug-in is beschikbaar.
2. Ideaal voor financiële modellen
3. De mogelijkheid om entiteitsvormen te slepen en neer te zetten
#2. Lucidchart
Lucidchart is een diagrammaker vergelijkbaar met Draw.io, maar biedt meer geavanceerde stromen en betere gegevensbeveiliging. In tegenstelling tot Draw.io zijn de onbeperkte abonnementen van Lucidchart niet gratis. Omdat Lucidchart is gekoppeld aan SQL, kunnen gebruikers hun canvassen doorsturen naar hun eigenlijke databasebeheersysteem. Omdat het integreert met Google Workspace, Atlassian, Microsoft Office, Asana en Slack, bevordert Lucidchart samenwerking. Het vergemakkelijkt ook samenwerking door middel van ingebouwde chat-, co-authoring- en commentaarmogelijkheden.
#3. MYSQL-werkbank
Deze gratis, open-source, platformonafhankelijke GUI-laag voor gegevensmodellering voor MySQL-databases staat bekend om zijn eenvoud en gebruiksgemak. De tool voor database-architect, ontwikkelaar en database-beheerder is beschikbaar voor Windows, Linux en Mac OS X. MySQL Workbench omvat gegevensmodellering, het maken van SQL en uitgebreide beheertools voor serverconfiguratie, gebruikersbeheer, back-up en nog veel meer.
#4. DbSchema
DbSchema is een tool voor het ontwerpen van databases die zowel gratis als betaalde alternatieven biedt en compatibel is met een breed scala aan databases. Dit ondersteunt ook technieken voor gegevensmodellering, zoals onder andere het maken van visuele query's, schemasynchronisatie en het automatiseren van databaseprocessen, zoals schema-implementatie. DbSchema kan ook worden gebruikt door datamodelleerders om tabellen in verschillende lay-outs te rangschikken, rapporten in HTML- of PDF-indeling te genereren en verschillende databases of scripts te vergelijken om fouten te ontdekken.
#5. PgModeler
PgModeler is een open-source PostgreSQL-databasemodelleringstool die draait op Windows, Linux en macOS. Hoewel deze tool gratis is voor datamodelleurs die de broncode zelf willen samenstellen, hebben personen die een versie met voorgecompileerde binaire pakketten willen kopen verschillende mogelijkheden. Deze applicatie is geschikt voor gebruikers die op zoek zijn naar een verscheidenheid aan functies, variërend van eenvoudige kolomindeling tot door de gebruiker gedefinieerde talen. Met PgModeler kunnen gebruikers eerdere databaseversies herstellen, modellen en scripts ontwikkelen op basis van bestaande databases en automatisch kolommen en beperkingen genereren door beschikbare relaties in de database te vinden.
Conceptueel gegevensmodel
Het conceptuele datamodel, ook wel het domeinmodel genoemd, onderzoekt en detailleert uw hoogwaardige, onveranderlijke bedrijfsstructuren en -concepten. Ze worden het meest gebruikt aan het begin van een nieuw project wanneer concepten op hoog niveau en voorlopige behoeften worden uitgewerkt. Ze worden vaak ontwikkeld als voorloper of alternatief voor de volgende fase: logische datamodellen. Het datamodel op het meest abstracte of samenvattingsniveau is een conceptueel datamodel. Dit datamodel sluit platformspecifieke informatie uit, evenals aanvullende implementatie-informatie zoals interfacedefinities en procedures. Door zijn eenvoud is een conceptueel datamodel waardevol. Het wordt vaak gebruikt in strategische dataprojecten en voor het presenteren van ideeën.
Een conceptueel gegevensmodel is ontworpen voor een zakelijk publiek en biedt een uitgebreide dekking van zakelijke onderwerpen. Het is nooit een oplossingsmodel en is technologie- en applicatie-agnostisch. Met andere woorden, het conceptuele datamodel is een businessmodel vanuit datastandpunt. Het conceptuele datamodel wordt in het bedrijfsleven gebruikt voor bevestiging en correctie. Attributen worden meestal niet geïntroduceerd in conceptuele datamodellen omdat het modellen van een hoger niveau zijn. Ze helpen bij het tot stand brengen van relaties tussen entiteiten, maar het kan zijn dat ze de nulcapaciteit en kardinaliteitskwaliteiten missen. Conceptuele gegevensmodellen worden vaak gebouwd om onafhankelijk te zijn van enige technologie voor gegevensopslag of databasebeheersysteem (DBMS).
Het doel van een conceptueel gegevensmodel is om een gegevensgestuurd beeld van het bedrijf te geven door te beschrijven hoe verschillende bedrijfseenheden met elkaar omgaan. Dit wordt vaak bereikt door het gebruik van entiteitsrelatiediagrammen (ERD) en/of object-rolmodellen (ORM). Conceptuele datamodellen zijn, in tegenstelling tot logische en fysieke datamodellen, onafhankelijk van technologie en toepassing. Hierdoor zijn ze losgekoppeld van de realiteit en context van bestaande systemen en procedures.
Voorbeeld van gegevensmodel
Voordat we gegevens in een database opslaan, moeten we er een gegevensmodel voor maken. Een datamodel is een grafische weergave van data-objecten en hun interacties. Het is vergelijkbaar met de blauwdruk van een architect omdat het helpt bij het bouwen van een conceptueel model. In dit bericht bekijken we enkele voorbeelden van gegevensmodellering uit de praktijk.
#1. ER-model (Entiteit-relatie).
Dit paradigma is gebaseerd op het concept van real-world entiteiten en hun relaties. Het genereert een entiteitsset, een relatieset, een verzameling algemene attributen en beperkingen. Een entiteit is in deze context iets uit de echte wereld; een werknemer is bijvoorbeeld een entiteit in een werknemersdatabase. Een attribuut is een eigenschap die een waarde heeft, en de entiteit stelt share-attributen in met dezelfde waarde. Ten slotte is er de entiteitsrelatie.
#2. Hiërarchisch model
Dit datamodel organiseert de data als een boom met een enkele root, waaraan andere data zijn gekoppeld. De hiërarchie begint bij de basis en groeit als een boom. Met een enkele een-op-veel-relatie tussen twee verschillende soorten gegevens, beschrijft dit model met succes talloze real-time relaties.
#3. Object-relationeel model
Dit model is een hybride van een objectgeoriënteerde database en een relationele database. Hierdoor combineert het de uitgebreide functionaliteit van het objectgeoriënteerde paradigma met de eenvoud van het relationele datamodel. Datamodellering helpt bedrijven om meer datagedreven te worden. Dit begint met het opschonen en modelleren van gegevens.
#4. Objectgeoriënteerd gegevensmodel
Objectgeoriënteerde datamodellen zijn een variant van conceptuele datamodellering waarbij items worden gegroepeerd in klassenhiërarchieën om ingewikkelde real-world datapunten begrijpelijker te maken. Ze worden, net als conceptuele modellering, het meest gebruikt in de vroege stadia van systeemontwikkeling, met name voor data-intensieve multimediatechnologieën.
Logisch gegevensmodel
Logische datamodellen, ook wel logische schema's genoemd, zijn een uitbreiding van de basisstructuur die wordt geschetst in conceptuele modellen, maar ze houden rekening met meer relationele factoren. Het bevat enkele basisannotaties over de algemene kwaliteiten of gegevenskenmerken, maar het mist een diepgaande focus op daadwerkelijke gegevenseenheden. Dit model is erg waardevol in datawarehouse-ontwerpen, omdat het volledig onafhankelijk is van de fysieke infrastructuur en kan dienen als blauwdruk voor het gebruik van gegevens in het systeem. Het maakt een visueel begrip mogelijk van de relatie tussen datapunten en systemen zonder te veel ondergedompeld te worden in de materialiteit van het systeem. Het logische gegevensmodel combineert alle stukjes informatie die cruciaal zijn voor de dagelijkse werking van de organisatie.
Componenten van logische gegevensmodellen
Een logisch datamodel bestaat uit drie hoofdcomponenten:
entiteiten: Elke entiteit is een verzameling items, mensen of gedachten die relevant zijn voor een bedrijf.
Relaties: Elke relatie vertegenwoordigt een verbinding tussen twee van de hierboven genoemde entiteiten.
Attributen: Het zijn beschrijvende stukken, kenmerken of andere informatie die kan worden gebruikt om een item verder te karakteriseren.
Elk van deze componenten van het logische datamodel krijgt een naam en een geschreven definitie. Ze maken zich geen zorgen over hoe de bovengenoemde zakelijke behoeften worden afgehandeld, uitgevoerd of opgeslagen. Aangezien gegevens het meest essentiële onderdeel zijn van elke toepassing, programma of systeem, moeten hoogwaardige gegevensverwerkings- en opslagsystemen worden gebouwd op een solide en correcte gegevensstructuur. Een solide gegevensstructuur stelt applicatieontwikkelaars in staat om de best mogelijke gebruikersinterface, verwerkingssysteem of statistische analyse en rapportage te creëren. Het maakt niet uit hoe geavanceerd of technisch uw systeem is, het moet aan de vereisten voldoen, de voorschriften naleven en de doelen dienen van het bedrijf of de onderneming waarvoor het is ontworpen, anders is het nutteloos.
Kenmerken van een logisch gegevensmodel
- Een logisch datamodel kan de datavereisten voor elk project verklaren. Het is echter ontworpen om moeiteloos verbinding te maken met andere logische datamodellen als het project dit vereist.
- Het ontwikkelen en ontwerpen van een logisch datamodel kan onafhankelijk van het databasemanagementsysteem worden gedaan. Het wordt niet beïnvloed door het type databasebeheersysteem.
- Gegevenskenmerken bevatten specifieke lengtes en precisies voor gegevenstypen.
- Er worden geen hoofd- of secundaire sleutels gedefinieerd bij logische gegevensmodellering. Op dit niveau van gegevensmodellering is het noodzakelijk om connectordetails die voorafgaand aan het opbouwen van relaties tot stand zijn gebracht, dubbel te controleren en nauwkeurig af te stemmen.
Wat bedoel je met datamodel?
Gegevensmodellen zijn grafische weergaven van de gegevensitems van een organisatie en de onderlinge relaties. Modellen helpen bij de ontwikkeling van effectieve informatiesystemen door te helpen bij het definiëren en structureren van gegevens in de context van belangrijke bedrijfsactiviteiten.
Wat zijn de 5 datamodellen?
De vijf databasemodellen zijn
- Hiërarchisch gegevensmodel.
- Relationeel gegevensmodel.
- Entiteit-relatie (ER) gegevensmodel.
- Objectgeoriënteerd gegevensmodel.
- Dimensionaal gegevensmodel.
Wat zijn de 3 hoofdcomponenten van een gegevensmodel?
Edgar Codd (1980) geeft de meest gedetailleerde definitie van een datamodel: een datamodel bestaat uit drie delen: 1) datastructuren, 2) datastructuuroperaties en 3) integriteitsbeperkingen voor operaties en structuren
Wat is een datamodel met voorbeeld?
De term "datamodel" kan van toepassing zijn op twee verschillende maar gerelateerde ideeën. Het kan ook verwijzen naar een abstracte formalisering van de objecten en verbindingen die in een bepaald toepassingsgebied worden gevonden, zoals klanten, producten en bestellingen in een productiebedrijf.
Hoe schrijf je een datamodel?
Stappen in het gegevensmodelleringsproces
- Bepaal de use cases en het logisch datamodel.
- Maak een eerste kostenraming.
- Herken uw gegevenstoegangspatronen.
- Bepaal de technische specificaties.
- Maak een DynamoDB-datamodel.
- Maak uw gegevensquery's.
- Controleer het gegevensmodel.
- Bekijk de kostenraming.
Wat zijn de vijf stappen van gegevensmodellering?
- Zakelijke behoeften verzamelen
- Entiteitsidentificatie
- Maak een conceptueel gegevensmodel
- Vul de attributen in en ontwerp het logische datamodel.
- Maak fysieke tabellen in de database
Hoe wordt gegevensmodellering gedaan?
Datamodellering is het proces van het ontwikkelen van een conceptuele representatie van data-objecten en hun onderlinge relaties. Datamodellering bestaat vaak uit tal van processen, waaronder het verzamelen van vereisten, conceptueel ontwerp, logisch ontwerp, fysiek ontwerp en implementatie.
Conclusie
Gegevensmodellering is een methode om gegevens visueel weer te geven in grafieken en diagrammen met verschillende niveaus van conceptualisering, detail en complexiteit. Gegevensmodellering is er in vele vormen en op vele manieren, maar het belangrijkste voordeel is dat het kan helpen bij het ontwerpen en leiden van de ontwikkeling van een database-afhankelijk systeem. U kunt het grootste deel van het datamodelleringsproces automatiseren en vereenvoudigen, van gratis open-sourcetools tot bedrijfsklare oplossingen en platforms, waardoor het toegankelijker wordt voor kleinere teams en urgente projecten met een beperkt budget.
Gerelateerde artikelen
- Wat zijn analytische vaardigheden? Voorbeelden en tips
- WAT IS BEDRIJFSPROCESMODELLERING: Toptechnieken, software, voorbeelden en courses
- GEGEVENSMODELLERING: definitie, typen en technieken
Referenties
