In het geval dat uw bedrijf enige connectie heeft met Big Data, bent u misschien al bekend met het concept van datamodellering. Het bouwen van nieuwe databases of het ontwikkelen van een volledige IT-strategie kan beide profiteren van het gebruik van tools voor gegevensmodellering. Bovendien stellen tools voor gegevensmodellering ons in staat om de constructie van gegevensstructuren, de organisatie van gegevens en de relaties die we daartussen zien visueel weer te geven ter ondersteuning van bedrijfsactiviteiten. In dit artikel bespreken we de beste hulpprogramma's voor gegevensmodellering, hulpprogramma's voor gegevensmodellering voor Microsoft en freeware SQL-server.
Eerst krijgen we een overzicht van datamodellering in het algemeen, en daarna duiken we in de specifieke tools voor datamodellering.
Wat is datamodellering?
Datamodellering is het ontwikkelen van een visuele weergave van een volledig informatiesysteem of bepaalde componenten ervan om verbanden tussen verschillende datapunten en organisatiestructuren over te brengen. Het doel is om uitleg te geven over de verschillende vormen van gegevens die in het systeem worden gebruikt en opgeslagen, de verbanden tussen verschillende gegevenscategorieën, de verschillende manieren waarop gegevens kunnen worden gecategoriseerd en georganiseerd, evenals de formaten en kenmerken ervan.
Bij datamodellering komen de vereisten van een bedrijf op de eerste plaats. Belanghebbenden in het bedrijf leveren vooraf input om regels en vereisten vast te stellen die zullen worden gebruikt bij de ontwikkeling van een nieuw systeem of de verfijning van een bestaand systeem.
Er bestaan verschillende soorten datamodellen. De eerste stap is het werven van belanghebbenden en eindgebruikers voor informatie over zakelijke vereisten. Vervolgens wordt het concrete database-ontwerp geformuleerd door deze business principes te vertalen naar datastructuren. Gegevensmodellen zijn als blauwdrukken of wegenkaarten in die zin dat het formele afbeeldingen zijn die een complex onderwerp uitleggen.
Datamodellering maakt gebruik van vooraf gedefinieerde standaarden en rigoureuze methoden. Dit zorgt voor een gestandaardiseerde, consistente en voorspelbare aanpak voor het opzetten en beheren van gegevensbronnen op elk niveau van een organisatie.
In een perfecte wereld zouden datamodellen levende documenten zijn die net als het bedrijf groeiden en veranderden. Ze zijn cruciaal op het gebied van ondersteuning van bedrijfsprocessen en IT-architectuur en strategieontwikkeling. Leveranciers, partners en branchegenoten kunnen allemaal profiteren van toegang tot gedeelde datamodellen.
Wat zijn de 5 basistechnieken voor gegevensmodellering?
Gegevensmodellering is een visuele weergave van de interne gegevensstructuur van de database. Gegevensmodellering helpt zowel bij het begrijpen van gegevens als bij het gebruik van gegevens bij het doen van voorspellingen.
In het programma kunt u fysieke objecten op verschillende manieren modelleren. Er zijn veel verschillende soorten datamodellen, maar de meest voorkomende zijn hiërarchisch, relationeel, UML, entiteit-relatie, objectgericht en dimensionaal.
#1. Hiërarchisch model
De gegevens in dit model verschijnen in de vorm van een boom met een enkel knooppunt in het midden. De basishiërarchie in dit model begint bij de wortel en vertakt zich als een boom met onderliggende knooppunten die weer vertakken. Hoewel elk kindknooppunt in dit paradigma slechts één ouder heeft, kan een ouder meerdere nakomelingen hebben.
Dit gegevensmodel slaat informatie op in een boomstructuur, dus wanneer informatie wordt opgevraagd, moet de hele boom worden bewandeld, beginnend bij de wortel. Er is een één-op-veel-toewijzing tussen gegevenstypen in het hiërarchische model. Daarnaast slaat de database alle informatie op en legt verbanden tussen records.
#2. Dimensionaal gegevensmodel
Systemen voor business intelligence (BI) en online analytische verwerking (OLAP) vertrouwen op dimensionale datamodellen als ruggengraat. Deze modellen worden meestal gebruikt met grote databases die historische transactie-informatie opslaan, maar ze kunnen worden gebruikt met gegevens van elke omvang.
Meerdere structuren, zoals feitentabellen, dimensietabellen en opzoektabellen, worden vaak genoemd in dimensionale gegevensmodellen. Dimensionale modellering is de ruggengraat van zowel online transactieverwerkingssystemen (OLTP) als enterprise datawarehouses (EDW).
Het primaire doel van een dimensionaal model is om de snelle ontdekking van antwoorden op zorgen over bedrijfsprojecties, consumptietrends en aanverwante zaken te vergemakkelijken. Met behulp van dimensionale modellering kan business intelligence-rapportage minder chaotisch worden. Gebruikers kunnen ook efficiënter samenwerken en beslissingen nemen door gegevens tussen teams en divisies te delen.
#3. relationeel model
In dit datamodel dienen de datatabellen om een set elementen in relaties te compileren. Dit paradigma gebruikt gekoppelde tabellen om verbindingen en informatie weer te geven. Bovendien heeft de tabel zowel rijen als kolommen; de eerste geven de records van de entiteit weer, terwijl de laatste de attributen van de entiteit aangeven. Om elk item in de tabel uniek te identificeren, maakt deze gegevensarchitectuur gebruik van verschillende primaire sleutels. Wat betreft het verkrijgen van informatie, daarvoor wordt SQL (Structured Query Language) gebruikt. In het relationele datamodel fungeert de primaire sleutel als de ruggengraat van het systeem. Dit betekent ook dat de dataset alleen unieke items mag bevatten.
Er mogen geen afwijkingen in de gegevenstabel zijn die problemen kunnen veroorzaken tijdens het ophalen van gegevens. Gegevensduplicatie, ontoereikende gegevens en ongeschikte koppelingen die worden gebruikt om gegevens te verbinden, vormen ook een uitdaging voor het relationele gegevensmodel.
#4. Netwerkmodel
Het netwerkmodel is een databasemodel dat een aanpasbare benadering hanteert om dingen en de verbindingen daartussen weer te geven. Sjablonen spelen een cruciale rol in het netwerkgegevensmodel, dat de vorm aanneemt van een grafiek waarin randen relaties vertegenwoordigen en knooppunten items vertegenwoordigen. Het meest fundamentele onderscheid tussen een hiërarchisch gegevensmodel en een netwerkgegevensmodel is de manier waarop de gegevens worden weergegeven; in het eerste geval worden de gegevens in een hiërarchische structuur aangeboden, terwijl in het laatste geval de gegevens in een grafiek worden weergegeven.
Bovendien is een van de voordelen van een netwerkmodel dat het een weergave bevat van de fundamentele verbindingen tussen knooppunten. Een-op-een, veel-op-veel, etc. relaties zijn allemaal mogelijk in dit datamodel. In vergelijking met andere gegevensmodellen, zoals het hiërarchische model, maken hiërarchische gegevensmodellen de toegang tot gegevens gemakkelijker.
Er is altijd een link tussen de ouder- en kindknooppunten vanwege de inherente interactie tussen hen. Bovendien is de informatie niet afhankelijk van het andere knooppunt. Het onvermogen van dit model om zich aan te passen aan nieuwe omstandigheden is een grote beperking. Om significante aanpassingen te maken zou een totale herbouw van het systeem nodig zijn, wat arbeidsintensief en tijdrovend zou zijn. Bovendien is het een uitdaging om gegevens in deze architectuur te beheren, omdat elk record via een web van koppelingen aan de andere is gekoppeld.
#5. Entiteit-relatie (ER) gegevensmodel
U kunt uw gegevens netjes uitdrukken met behulp van het Entity-relationship (ER) -model. Het ER-model classificeert de informatie als volgt:
- Entiteiten. Uw huidige objecten, procedures of theoretisch kader. Klanten, goederen en inkomsten zijn allemaal voorbeelden van entiteiten.
- Relaties. De relaties tussen dingen. Deze verbindingen kunnen bestaan tussen twee mensen of tussen meerdere mensen.
- attributen. Informatie die kenmerkend is voor iets of iets anders. Ter illustratie: de naam van een product is een attribuut.
U moet de interne werking van uw bedrijf en de informatiebehoeften van uw eindgebruikers goed begrijpen voordat u een betrouwbaar ER-model kunt bouwen.
Daarnaast toont het Entity Relationship (ER) diagram de verbanden tussen uw data en de processen die de database moet kunnen afhandelen. Het toont ook de onderling verbonden aard van deze verschillende datasets aan. Een datamodeldiagram is een visuele weergave van de onderliggende datamodelstructuur die effectieve en efficiënte communicatie van gedetailleerde informatie mogelijk maakt.
Soorten gegevensmodellen
Het ontwerpen van een database of een informatiesysteem is niet anders dan het ontwerpen van iets anders; het begint op een hoog abstractieniveau en wordt steeds gedetailleerder naarmate het proces vordert. Er zijn gewoonlijk drie soorten gegevensmodellen, elk met een eigen abstractieniveau. Het proces begint met een conceptueel model, gaat dan verder met een logisch model en eindigt uiteindelijk met een fysiek model. Hieronder gaan we dieper in op elk type datamodel:
#1. Fysieke gegevensmodellen
Ze beschrijven het formaat van de database waarin de gegevens worden opgeslagen. Dit maakt ze het minst etherische concept dat mogelijk is. Ze bieden een compleet plan dat kan worden geïmplementeerd als een relationele database, compleet met associatieve tabellen die de relaties tussen entiteiten en de primaire sleutels en externe sleutels weergeven die zullen worden gebruikt om die relaties stabiel te houden. Om de prestaties te optimaliseren, kunnen fysieke gegevensmodellen DBMS-specifieke kenmerken bevatten.
#2. Conceptuele gegevensmodellen
Ze geven een overzicht van de inhoud, structuur en geldende bedrijfsregels van het systeem; ze worden ook wel domeinmodellen genoemd. Het maken van een conceptueel model is een gebruikelijke stap bij het definiëren van de reikwijdte van een project. Entiteitsklassen (die de soorten items identificeren die essentieel zijn voor het bedrijf om in het gegevensmodel te vertegenwoordigen), hun attributen en beperkingen, de onderlinge relaties en toepasselijke beveiligings- en gegevensintegriteitsvereisten zijn allemaal voorbeelden van dergelijke specificaties. In de meeste gevallen is notatie eenvoudig.
#3. Logisch gegevensmodel
Tabellen, kolommen en hun relaties (via externe sleutels) worden in dit model allemaal in kaart gebracht, evenals de verbindingen ertussen. Geïdentificeerde entiteiten en hun respectieve kenmerken worden nauwkeurig beschreven. In tegenstelling tot fysieke datamodellen, die gebonden zijn aan bepaalde databases of bestandsformaten, kunnen logische datamodellen overal worden gebruikt. XML- en JSON-bestanden, evenals relationele, kolomvormige, multidimensionale en NoSQL-databases, zijn allemaal levensvatbare implementaties.
Gegevensmodelleringsproces
Datamodellering is een academische discipline die het belang benadrukt van het in vraag stellen van de eigen datamanagementpraktijken. Verschillende benaderingen van gegevensmodellering houden zich echter aan verschillende conventies wat betreft de gebruikte gegevenssymbolen, de structuur van modellen en de communicatie van zakelijke vereisten. Alle methoden bieden gestructureerde workflows of reeksen stappen die in een bepaalde volgorde in de loop van de tijd moeten worden voltooid. Deze processen hebben vaak de volgende vorm:
#1. Definieer een entiteit
Uitzoeken welke entiteiten, processen en ideeën in een dataset worden gemodelleerd, is de eerste stap in het datamodelleringsproces. Alle onderdelen moeten goed in elkaar passen en op zichzelf zinvol zijn.
#2. Identificeer de kritieke kenmerken van elke entiteit
Om het ene ding te onderscheiden van het andere van hetzelfde type, moeten we kijken naar de attributen ervan. De entiteit "Adres" kan het volledige adres bevatten, inclusief dwarsstraten, evenals de stad, de staat en het land, evenals de postcode. De entiteit "Klant" kan ook de voor- en achternaam, het telefoonnummer en de functietitel bevatten.
#3. Zoek de verbindingen tussen entiteiten
Het eerste ontwerp van het datamodel definieert de verbindingen tussen dingen en hoe ze werken. Elke klant "woont op het adres" in het bovengenoemde scenario. Als de entiteit "Bestelling" aan het model wordt toegevoegd, worden alle verzendingen en betalingen naar de opgegeven locatie uitgevoerd. Unified Modeling Language (UML) wordt vaak gebruikt om deze onderlinge afhankelijkheden te documenteren.
#4. Eigenschappen toewijzen aan entiteiten
Hierdoor kan het model nauwkeurig weergeven hoe het bedrijf data gebruikt. Er zijn verschillende algemene formele patronen voor het modelleren van gegevens. Analysepatronen en ontwerppatronen zijn gebruikelijke hulpmiddelen voor objectgeoriënteerde programmeurs, terwijl andere patronen kunnen worden gebruikt door belanghebbenden in verschillende delen van een bedrijf.
#5. Beperk dubbele prestatievereisten
Sleutels zijn numerieke ID's die zijn toegewezen aan gegevenssets om koppelingen tussen modellen uit te drukken zonder de gegevens te dupliceren. Normalisatie is een techniek voor het organiseren van datamodellen (en de databases die ze vertegenwoordigen). Om dubbele gegevens in een tabel met klantnamen te voorkomen, is het mogelijk om aan elke klant een sleutel toe te wijzen en deze te koppelen aan hun adres en bestelgeschiedenis. Normalisatie vermindert vaak de ruimtebehoefte van de database op schijf, maar kan de queryprestaties vertragen.
#6. Voltooiing en verificatie van gegevensmodellen
Om gelijke tred te houden met de steeds evoluerende aard van zakelijke behoeften, moet datamodellering een iteratief proces zijn.
Wat zijn de voordelen van gegevensmodellering?
Gegevensmodellering is een cruciaal onderdeel van de levenscyclus van softwareontwikkeling, omdat het helpt bij het definiëren van de structuur van de database waarop de applicatie zal worden gebouwd.
Met gegevensmodellering kunt u ook mogelijke verbindingen tussen gegevenselementen tot stand brengen, wat op zijn beurt de soorten query's bepaalt die op de gemodelleerde gegevens kunnen worden uitgevoerd.
Het afstemmen van bedrijfsdoelstellingen op technologische doelstellingen wordt vergemakkelijkt door datamodellering, die op haar beurt wordt ondersteund door Business Architecture (het datamodel van een organisatie). Ondersteunende delen van de bedrijfsarchitectuur die profiteren van gegevensmodellen zijn onder meer gegevensbeheer, bedrijfsinformatie en toepassingsarchitecturen.
Zonder een eerste datamodel loop je het risico een systeem te bouwen dat niet geschikt is voor het beoogde publiek. Enkele van de vele voordelen die uw toepassingen zullen halen uit een goed ontworpen gegevensmodel, zijn de volgende.
#1. Superieure softwaretoepassingen
Het meest voor de hand liggende voordeel van datamodellering is dat het resulteert in software van betere kwaliteit die stabieler is en minder onderhoud vereist.
Wat gebeurt er als (en het is een grote als) je geen datamodelleringstechnieken gebruikt tijdens het ontwikkelen van applicaties:
- Onverwerkte data van de gebruiker sla je op in variabelen.
- Nadat de code de waarden van die variabelen heeft gewijzigd, dienen ze om nog meer variabelen in te vullen.
- En zo verder, totdat je jezelf in een hoek hebt genesteld en er niet meer uit kunt.
Daarnaast maakt het niet uit of je bedrijf groot of klein is. Zonder de juiste planning en structuur zal softwareontwikkeling onvermijdelijk resulteren in spaghetticode. Uw code zal een verwarde puinhoop zijn als en wanneer u besluit wijzigingen aan te brengen of nieuwe functies toe te voegen.
#2. Minder geld en tijd besteed aan het ontwikkelen van apps
Slechte gegevensmodellering aan het begin van een nieuwe app-build verhoogt de ontwikkeltijd en -kosten. Zonder een datamodel zal uw team de databasestructuur handmatig moeten coderen en tijd moeten besteden aan het verzamelen van gebruikersbehoeften.
Als u een gegevensmodel heeft, is het toevoegen van nieuwe tabellen en weergaven een fluitje van een cent; u kunt dit doen door ze eenvoudig daar toe te voegen. Als u ontdekt dat u een tabel aan uw toepassing moet toevoegen of wijzigingen moet aanbrengen in een bestaande tabel, kunt u dit eenvoudig doen door uw gegevensmodel aan te passen.
Zonder een datamodel zal uw team zowel de database als de code handmatig moeten wijzigen. Als u gedurende het hele programma wijzigingen moet aanbrengen, kan dit lang duren en veel geld kosten.
#3. Problemen en fouten in gegevens worden snel geïdentificeerd
Gegevensproblemen en onjuistheden komen soms pas aan het licht nadat de procedure is gestart. Iemand die bijvoorbeeld een aankoop probeert te doen, ziet mogelijk een foutmelding met de tekst 'onjuiste gegevens'. In dit geval was vanaf het begin onjuiste informatie aanwezig. Het proces kan worden getest in een laboratorium of op een testserver, maar de fouten worden pas gevonden als het systeem in productie wordt genomen.
Hoe eerder u echter een probleem met uw gegevens opmerkt, hoe sneller u het kunt oplossen voordat het nadelige gevolgen heeft voor uw gebruikers.
Datamodellering wordt veel gebruikt omdat het een gedetailleerd beeld geeft van hoe klanten omgaan met een bedrijf, zelfs tot aan de velden die ze bezoeken en de frequentie waarmee ze dat doen. Dit soort begrip is cruciaal om probleemgebieden te identificeren en te beslissen hoe ze moeten worden opgelost. Regelmatige datamodelaudits kunnen ervoor zorgen dat uw datamodel te allen tijde gebruikers- en doelgericht blijft.
#4. Verbeteringen in applicatiesnelheid
Gegevensmodellering heeft verschillende toepassingen, en een daarvan is kostenbesparingen. Hoewel dit essentieel is, ligt de echte waarde van datamodellering in de verbeteringen die het kan brengen in de snelheid en efficiëntie van uw applicatie.
Vanwege de strategische aard is datamodellering cruciaal voor de efficiëntie van een applicatie in termen van hoe het data verwerkt. Programmeurs zullen weten welke gegevens moeten worden opgeslagen, waarom en waar in het geheugen. Met andere woorden, dit maakt de weg vrij voor hen om gemakkelijk en snel functies te ontwikkelen om gegevens te verkrijgen.
Dit verschilt aanzienlijk van de chaotische benadering van het simpelweg opslaan van gegevens in tabellen. Om de gewenste resultaten uit ongestructureerde tabellen te halen, zouden ontwikkelaars tijd moeten besteden aan het maken van ingewikkelde SQL-query's. Door gegevens in tabellen te ordenen, kunnen ontwikkelaars er zeker van zijn dat de database-engine zonder verdere moeite de gewenste gegevens kan vinden.
Als gevolg? Applicaties kunnen meer gegevens verwerken zonder aan prestatiesnelheid in te boeten.
#5. Verbeter de documentatie over langdurig onderhoud
Datamodellen helpen om bedrijfsprocessen en hun verbindingen nauwkeuriger te definiëren. Wanneer informatie over een bedrijfsproces zich op één plek bevindt, is het gemakkelijker op te halen en te onderhouden in de loop van de tijd.
De business requirements en applicatie-architectuur kunnen beter worden gedocumenteerd met behulp van datamodellering. Als er een centrale opslagplaats is voor eisen en ontwerp, kan informatie beter worden gedeeld. Bovendien is het eenvoudig om aanpassingen te herkennen en op te nemen die nodig zijn voor nieuwe behoeften, toevoegingen of correcties.
Gegevensmodellering is een cruciaal onderdeel van het ontwikkelen van software; het kost tijd en vaardigheid, maar de beloning is het zeker waard.
Wat zijn hulpprogramma's voor gegevensmodellering?
Tools voor gegevensmodellering zijn software die de tijdrovende taak van het vanaf nul bouwen van modellen vereenvoudigt. Ze koppelen de bovenliggende niveaus van de datamodellen aan de onderliggende informatie.
Databaseschema's kunnen automatisch worden gegenereerd door de meeste hulpprogramma's voor gegevensmodellering en bestaande databases kunnen via reverse-engineering worden omgezet in modellen. Gegevensmodellering, diagrammen en visualisatietools zijn slechts enkele van de vele soorten Computer-Aided Software Engineering (CASE)-oplossingen die tegenwoordig beschikbaar zijn.
Bovendien vergemakkelijken gegevensmodelleringstools een efficiënt databaseontwerp en verminderen ze menselijke fouten. Met behulp van deze tool kan Data Definition Language (DDL) worden ontwikkeld, een krachtige database worden gebouwd en kunnen belanghebbenden worden voorzien van inzichtelijke rapporten.
Wanneer een database effectief is, versnelt het processen, vermindert het foutpercentage en heeft het minder onderhoud nodig.
Waarom hebben we tools voor gegevensmodellering nodig?
Voor de meeste bedrijven zijn hun gegevens hun kostbaarste bezit. Daarom is de database die u gebruikt om dit activum te bewaren belangrijker dan ooit.
Data-analyse en datawetenschappers moeten het op verschillende manieren kunnen segmenteren om belangrijke strategische zakelijke beslissingen te onderbouwen, dus het is van cruciaal belang dat de gegevens zo worden georganiseerd dat zowel de applicatie die ze activeert als de gegevens terwijl ze in rust zijn, er baat bij hebben.
U moet nu rekening houden met beide potentiële behoeften.
Gegevensmodellering verwijst naar het proces van het definiëren van de structuur van een database en het bepalen hoe informatie erin wordt opgeslagen.
U kunt deze diagrammen en modellen dus bouwen met behulp van Data Modeling Tools. Bij gebruik in een systeem versterkt en ondersteunt een datamodel de onderliggende zakelijke ideeën die het vertegenwoordigt.
De definitie van entiteiten en verbindingen in een gegevensmodel weerspiegelt de beschrijving van een organisatie van haar items en acties.
Hoe kies ik de juiste tools voor gegevensmodellering?
Naarmate de verscheidenheid aan hulpprogramma's voor gegevensmodellering groter wordt, kan het een grotere uitdaging worden om degene te vinden die het beste bij uw behoeften past. Daarom is het essentieel om uw use case te evalueren op basis van de volgende criteria:
#1. Toepassing en vereisten
Bij het kiezen van een datamodelleringstool is dit de meest cruciale factor. Verschillende tools voor gegevensmodellering benadrukken verschillende aspecten van gegevensmodellering. Uw zakelijke vereisten op papier zetten is de eerste stap naar het maken van een goede keuze. Een database met modelleringsmogelijkheden zou ideaal zijn voor een project dat alleen een Data Modeling Tool nodig heeft voor eenvoudige taken. Dezelfde technologie zal echter niet dienen voor de doeleinden van gegevensmodellering wanneer deze moet voldoen aan de vereisten van bedrijven.
#2. Functies
Zodra u de vereisten van het bedrijf begrijpt, kunt u beginnen met het evalueren van uw opties onder tools voor gegevensmodellering. Dit omvat het testen van de Data Modeling Tools voor ondersteuning voor meerdere gebruikers en het controleren of ze UTM of use case-modellering ondersteunen. Controleer ook of het gegevens kan modelleren op conceptueel, logisch en fysiek niveau. Het vergelijken en contrasteren van aspecten vereist een lijst.
#3. schaalbaarheid
De vereisten van een project evolueren naarmate het zich ontwikkelt. Gebruik iets dat je kan helpen groeien als je kunt. Denk na over uw behoeften en de reikwijdte van uw datamodel voordat u genoegen neemt met een Data Modeling Tool. Bij het maken van een gereedschapskeuze is het essentieel om na te denken over de onmiddellijke behoeften.
#4. integratie
Wees op uw hoede voor tools voor gegevensmodellering die een gegevensmodel genereren in een eigen indeling in plaats van een standaardindeling. Als u al een database of technologische infrastructuur en processen heeft, zal het veel gemakkelijker zijn om de resultaten van de modelleringstool die u hebt gekozen op te nemen.
#5. Gemeenschap van gebruikers
Er is een gebruikersforum of community voor elke tool die er is. Maak het bekend en zorg ervoor dat de gemeenschap uw tool leuk vindt en gebruikt.
Overzicht van de beste tools voor gegevensmodellering
Hier zijn enkele van de beste tools voor gegevensmodellering die u kunt overwegen.
#1. Erwin Gegevensmodeller
Gegevensmodellering, visualisatie en implementatie worden allemaal eenvoudiger gemaakt met Erwin Data Modeler. Erwin Data Modeler kan ook worden gebruikt om datamodellen gedurende de levensduur van een applicatie consistent en begrijpelijk te houden.
Het is een topkeuze vanwege het brede scala aan functionaliteit en ondersteuning voor gebieden als business intelligence, big data, grootschalige data-integratie, datamanagement en projectmanagement.
Voordelen
- Agile softwareontwikkeling. In de cloud of op locatie kan Erwin Data Modeler u helpen bij het maken van handige apps. Definieer uw modellen op elke gewenste manier, of het nu gaat om NoSQL, big data of een hybride ontwerp.
- Automatisering. Door Erwin Data Modeler te gebruiken om snel schema's en modellen te maken, kunt u uw ontwikkelingsproces versnellen en bugs verminderen.
- Eenvoudige navigatie en bediening. U kunt eenvoudig ingewikkelde datastructuren en bedrijfsprocessen bekijken met behulp van Erwin Data Modeler en de gebruiksvriendelijke interface.
- Ontwerpen in een volledige cirkel. Databasecode kan worden geschreven en onderworpen aan reverse-engineering met Erwin Data Modeler, waardoor datastructuren betrouwbaarder en productiever kunnen worden ingezet.
Daarnaast kunt u kiezen uit de Standard-, Workgroup-, Navigator- of Safyr-versie van Erwin Data Modeler. Al deze versies hebben prijsopgaven die op aanvraag beschikbaar zijn via hun website.
#2. DbSchema
DbSchema is een tool voor het ontwikkelen, documenteren en implementeren van databaseschema's.
Vanwege het gebruiksvriendelijke ontwerp is DbSchema een van onze favoriete tools voor gegevensmodellering. Daarom is DbSchema toegankelijk voor gebruikers zonder uitgebreide SQL-ervaring.
Voordelen
- Onafhankelijk datamodel. Aangezien schema's onafhankelijk zijn van de database, kunnen ze eenvoudig worden gedeeld met teamleden.
- Visuele editor voor het beheren van relationele gegevens. DbSchema bevat een editor die kan worden gebruikt om verschillende tabellen met gegevens te vullen. Tabellen samenvoegen met externe sleutels is net zo eenvoudig als slepen en neerzetten.
- Invoerbron. DbSchema kan worden gebruikt om database-instellingen te evalueren door nepgegevens te genereren.
- Generieke databasegrafieken en -rapporten. Dynamische grafieken, UML-diagrammen en andere rapporten kunnen eenvoudig worden gemaakt met DbSchema's tool voor het maken van rapporten.
- Automatiseringen. Om Java-scripts uit te voeren, schema's te implementeren, SQL-scripts uit te voeren en HTML5-documentatie te produceren, maakt DbSchema gebruik van een Java Groovy-script-engine.
- Een programma dat gegevens laadt. Gegevens kunnen worden geïmporteerd uit verschillende bronnen met behulp van de gegevenslader van DbSchema, waaronder XML, XLS, XLSX en CSV.
Daarnaast zijn er twee edities van DbSchema: de gratis community-editie en de betaalde pro-editie. Er zijn drie prijspunten voor de professionele versie: $ 98 voor academisch gebruik, $ 196 voor individueel gebruik en $ 294 voor zakelijk gebruik. Licenties zijn permanent en alle kosten zijn verschuldigd op het moment van aankoop.
#3. Archief
Archi is een goedkope optie voor Enterprise Architects en Modelers. Het is nuttig voor veel verschillende soorten analyse, beschrijving en visualisatie van bedrijfsarchitectuur.
Het is een open-source tool voor gegevensmodellering die op meerdere platforms werkt en kan worden uitgebreid met aanvullende modules.
Kenmerken:
- Alle ArchiMate-elementen kunnen snel worden ingebouwd in ArchiMate-views
- Met de dynamische weergaven van ArchiMate kunt u op elk moment van perspectief wisselen
- Het biedt een suggestieweergave voor het snel bekijken van gegevens over elementen
- Deze tool geeft het geselecteerde modelelement en zijn relaties met andere modelcomponenten weer in een radiaal boomdiagram
- Met de tool kunt u uw canvas naar behoefte samenstellen en aanpassen.
#4. Oracle SQL Developer Data Modeler
Datamodellering voor de Oracle-omgeving wordt mogelijk gemaakt met behulp van Oracle SQL Developer Data Modeler.
Alle aspecten van gegevensverzameling, analyse, beheer en inferentie komen aan bod. Het is een stuk software dat verschillende taken voor gegevensmodellering mogelijk maakt en de algehele efficiëntie verhoogt.
Voordelen
- Modellen van verschillende typen, waaronder relationele, multidimensionale en datamodellen, kunnen worden gebouwd en aangepast
- Zowel forward als reverse engineering liggen binnen haar mogelijkheden
- De tool bevordert teamwerk bij het maken van software door de broncode te beheren
- Het is een van de beste gratis hulpprogramma's voor gegevensmodellering en kan zowel in lokale als in de cloud worden gebruikt.
#5. Navicat-gegevensmodeller
Maak eenvoudig conceptuele, logische en fysieke gegevensmodellen met behulp van Navicat Data Modeler, een krachtige tool voor het ontwerpen van databases. Naast het maken van entiteitsrelatiemodellen, kunt u ook forward en reverse engineering uitvoeren, SQL-query's schrijven, modellen uit verschillende gegevensbronnen importeren, het gegevenstype definiëren en meer met behulp van Navicat Data Modeler.
Voordelen
- Meerdere databaseformaten worden ondersteund. Microsoft SQL Server, SQLite, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL en MariaDB zijn slechts enkele van de databases die werken met Navicat Data Modeler.
- Ambachtelijke hulp. Om gegevensmodellen te ontwerpen, construeren en bewerken zonder geavanceerde SQL-query's te hoeven schrijven, kunt u de ontwerpertool in Navicat Data modeler gebruiken.
- Vormen van modellen. Conceptuele, logische en fysieke datamodellen worden allemaal ondersteund in Navicat. Gebruik de tool voor modelconversie om conceptuele informatie om te zetten in een logisch model.
- Omgekeerde ontwikkeling. Met Navicat kunt u bestaande database-architecturen gebruiken om nieuwe ER-diagrammen te ontwerpen. Indexen, koppelingen en eigenschappen in datamodellen kunnen allemaal worden gevisualiseerd voor een beter begrip.
- Eigen creatie van SQL-code. De SQL-code voor het uitvoeren van uw datamodel kan worden gegenereerd met behulp van Navicat Data Modeler.
- Samenwerking. De compatibiliteit van Navicat met cloudopslag maakt het gemakkelijk om modelbestanden op afstand te delen met collega's.
Daarnaast zijn er commerciële en community-versies van Navicat. De zakelijke versie kost $ 22.99 per maand. Een jaarabonnement kost $ 229.99, terwijl de eeuwigdurende licentie $ 459 kost. Niet-commerciële gebruikers hebben de mogelijkheid om $ 12.99 per maand, $ 129.99 per jaar of $ 249 voor een levenslange licentie te betalen.
#6. IBM InfoSphere-gegevensarchitect
IBM InfoSphere Data Architect is een tool voor gegevensmodellering voor BI en statistiek die het proces van het ontwerpen van gegevensintegraties stroomlijnt en versnelt.
Als het gaat om het coördineren van de verschillende services, apps, gegevensindelingen en procedures van uw bedrijf, is deze tool voor gegevensmodellering een van de best beschikbare.
Voordelen
- De tool maakt eenvoudig en snel programmeren mogelijk.
- U kunt meer te weten komen over uw gegevensactiva en die kennis gebruiken om de output te stimuleren en de opstarttijden te verkorten.
- Het is geweldig voor groepswerk omdat het communicatie en harmonie bevordert.
- Het importeren en exporteren van geïndividualiseerde kaarten is mogelijk.
- Het programma kan de organisatie van niet-gerelateerde datasets afleiden uit hun metadata.
- Het is mogelijk om data zowel fysiek als logisch te modelleren.
- Datastudio en query-workloadtuner zijn twee voorbeelden van producten die hiermee kunnen worden geïntegreerd.
#7. PgModeler
PgModeler is ontwikkeld als een hulpmiddel voor gegevensmodellering voor het PostgreSQL-databasesysteem; het heeft een aantrekkelijke en gebruiksvriendelijke grafische gebruikersinterface en biedt volledige toegang tot de broncode van de tool.
Voordelen
- Accepteert XML-documenten.
- Automatisch genereren van kolommen en beperkingen.
- Als er iets misgaat, wordt al je voortgang teruggedraaid.
- Met SQL-scripts kunt u het model en de database synchroon houden.
- De opdrachtregelinterface kan worden gebruikt om routineprocedures te automatiseren.
- Gegevens uit reeds bestaande databases kunnen worden gebruikt om modellen te ontwikkelen.
Hulpprogramma's voor gegevensmodellering voor SQL Server
Veel organisaties en database-ontwikkelaars vertrouwen op SQL Server, waardoor het een van de meest populaire beschikbare databaseservers is. Met behulp van een grafische gebruikersinterface stroomlijnen tools voor gegevensmodellering het proces van het ontwerpen van databases en bieden ondersteuning voor database-onderhoud.
De vier beste hulpprogramma's voor gegevensmodellering voor het maken van SQL Server-databases worden hier beschreven.
#1. Toad-gegevensmodeller
Toad is een van de beste tools voor gegevensmodellering voor SQL Server, omdat het een schat aan automatiserings-, workflow- en productiviteitsfuncties biedt die het mogelijk maken om snel en gemakkelijk databases te bouwen en te onderhouden.
U kunt het ook gebruiken om coderevisies bij te houden, snel informatie op te halen en deze in verschillende indelingen te exporteren.
Toad heeft ook de mogelijkheid om de verschillen tussen databases, schema's en servers te vergelijken en op te sommen. Het terugdraaien van SQL-transacties, het uitvoeren van scripts en T-SQL-procedures en automatisering van routinematig databasebeheer zijn allemaal mogelijk met deze tool.
Daarnaast helpt het zelfs bij het optimaliseren van de performance en het aanpassen van queries.
#2. DbSchema
DbSchema is een robuuste datamodeller die werkt met een breed scala aan databases, inclusief SQL Server.
Het visueel ontwerpen van complexe query's, het automatisch genereren van SQL-query's en uitvoeren met een paar klikken is allemaal mogelijk met deze tool, net als met de andere op onze lijst. Het kan datamodellen met meer dan 10,000 tabellen beheren.
De functies van DbSchema omvatten databasebeheer, gegevensmodelopslag (inclusief GIT-bestandsopslag) en -generatie, en het genereren van migratiescripts.
#3. Ontwerpen
Met Dezign kunt u visueel databases en datamodellen maken. Zelfs een entiteit-relatiediagram (ERD) is mogelijk.
Het is een effectief hulpmiddel voor database-engineers, dat geschikt is voor tal van modelleringsbenaderingen.
Het kan ook worden gebruikt voor het evalueren, documenteren en optimaliseren van reeds bestaande databases en voor het opsporen van fouten bij het maken van databases.
#4. Erwin Gegevensmodeller
Als het gaat om visuele datamodellering in SQL Server, is Erwin een van de meest populaire tools. Bovendien produceert het de nodige SQL-query's voor het bouwen van uw gegevensmodel.
Het zit boordevol tools waarmee zakelijke en technische gebruikers centraal kunnen samenwerken aan modellen.
Erwin kan ook assisteren bij database- en modelvergelijkingen. Databaseschema's kunnen worden gebruikt om gegevensdefinitiecode af te leiden. Lees ook Wat kan SQL bereiken voor bedrijven?
Het is een gevestigd product dat kan voldoen aan de eisen van zakelijke gegevensvereisten. Gegevensmodellering wordt gemakkelijker gemaakt door de compatibiliteit van Erwin met tal van CRM- en ERP-systemen.
#5. verticaal
Vertabelo is een online datamodeller die werkt met SQL Server en andere favoriete databases. Het ondersteunt conceptuele, logische en fysieke lagen van gegevensmodellering, zodat u op elk platform vanaf nul gegevens kunt modelleren. Met de ingebouwde opties van Vertabelo voor samenwerking en het delen van gegevens, kunnen zelfs enorme projecten voor het maken van databases worden gerealiseerd.
Het stroomlijnt dingen vanaf het begin door het ontstaan van fysieke datamodellen en DDL-scripts te automatiseren. Fantastische functies van dit instrument zijn onder meer forward engineering en reverse engineering. Deze keuzes produceren SQL-scripts die kunnen worden gebruikt om een bestaande database te wijzigen of een gegevensmodel te bouwen.
Deze online tool voor entiteitsrelatiediagrammen (ERD) voor SQL Server valt op door zijn intuïtieve, up-to-date en mobielvriendelijke gebruikersinterface (UI). Crow's Foot, IDEF1X en UML zijn slechts enkele van de industriestandaardnotaties die in de tool zijn opgenomen.
Daarnaast controleert Vertabelo de compatibiliteit van uw datamodel met de doeldatabase.
Microsoft-tools voor gegevensmodellering
Database-ontwikkeling is een integraal onderdeel geworden van het software-engineeringproces vanwege de wijdverbreide acceptatie van databases in het huidige tijdperk. De populariteit van Microsoft SQL Server als DBMS onder ontwikkelaars is groot en speelt hierin een belangrijke rol. Een betrouwbare set Microsoft SQL Server-databasemodelleringstools is dus essentieel. Hier zijn Microsoft-tools voor gegevensmodellering.
#1. Visueel paradigma
De webgebaseerde app van Visual Paradigm vergemakkelijkt de ontwikkeling van diagrammen en teamwerk op afstand. Naast SQL Server worden veel andere DBMS'en ondersteund. Er zijn veel standaardnotaties (zoals de kraaienpoot) beschikbaar voor gebruik bij het ontwikkelen van uw datamodel.
De Table Record Editor en de Automated Model Transistor zijn twee opvallende kenmerken van deze SQL Server-gegevensmodeller. Met Table Record Editor kunnen ontwikkelaars oefenen met het werken met echte databasegegevens door testrecords in te voegen. Automated Model Transistor bewaart de geschiedenis terwijl het logische en fysieke modellen van eerdere versies maakt.
Vanuit uw fysieke model kan Visual Paradigm DDL-bestanden maken voor uw fysieke database. Daarnaast vergelijkt het een productiedatabase met zijn fysieke datamodel en genereert het SQL-scripts voor het leveren van reparaties. Net als andere veelgebruikte ERD-programma's beschikt het over reverse engineering.
#2. Navikat
Navicat is een op zichzelf staand programma dat veel platforms ondersteunt (Windows, Linux en macOS). Met deze SQL Server ERD-tool kunt u uw gegevens modelleren in drie verschillende indelingen, waaronder IDEF1X, Crow's Foot en de Unified Modeling Language. Geweldige tools voor het automatisch maken van logische en fysieke modellen zijn ook beschikbaar voor ontwikkelaars in Navicat.
Zowel backward als forward engineering zijn inbegrepen in deze SQL Server ERD-tool. Microsoft Azure, Amazon Redshift, Oracle Cloud, Google Cloud, MySQL, MariaDB en Oracle zijn slechts enkele van de databases die met de tool werken. Daarnaast kunt u met behulp van Export SQL direct vanuit uw fysieke datamodel SQL-scripts genereren.
Wat zijn de belangrijkste voordelen van hulpprogramma's voor gegevensmodellering?
Tools voor gegevensmodellering vereenvoudigen complexe softwareprocessen door ze grafisch weer te geven. De volgende zijn slechts enkele van de vele voordelen die worden geboden door hulpprogramma's voor gegevensmodellering.
- Datamodelleringstools kunnen worden gebruikt om het zoeken naar informatie in grote datasets te vereenvoudigen.
- Als u grip probeert te krijgen op een lastig bedrijfsconcept, kan een visueel hulpmiddel helpen.
- Vermijd veelvoorkomende gevaren bij het maken van databases en software.
- Verhoog het niveau van documentatie en standaardisatie van systeemarchitectuur in het hele bedrijf.
- Verbeter het reactievermogen van uw programma en database.
- Organisatiebrede datamapping moet worden gestroomlijnd.
- Faciliteer meer tweerichtingscommunicatie tussen uw ontwikkelings- en BI-groepen.
- Tools voor gegevensmodellering stroomlijnen en versnellen de tijd die wordt besteed aan het ontwerpen van een database op conceptueel, logisch en fysiek niveau.
Conclusie
Concluderend, het belang van datamodellering ligt in het vermogen om de verbanden tussen ongelijksoortige data-items te verduidelijken. U kunt met zijn hulp ook kosten en ontwikkeltijd verminderen, de kwaliteit van applicaties verhogen en gegevensredundantie beheren. U kunt al deze taken uitvoeren met minimale inspanning en maximale efficiëntie met behulp van tools voor gegevensmodellering.
Veelgestelde vragen over hulpprogramma's voor gegevensmodellering
Is Excel een gegevensmodel?
Ja. Gegevensmodellen in Excel zijn speciale soorten tabellen die verbindingen hebben tussen veel tabellen door middel van gemeenschappelijke kolommen of rijen. Het gegevensmodel combineert ook meerdere tabellen en gegevens van andere bladen of bronnen in één enkele tabel met toegang tot alle gegevens van de tabellen.
Hoe modelleren we gegevens?
Er bestaan verschillende soorten datamodellen. De eerste stap is het werven van belanghebbenden en eindgebruikers voor informatie over zakelijke vereisten. Om tot een werkbaar database-ontwerp te komen, moeten deze bedrijfsprincipes worden vertaald in datastructuren.
Vergelijkbare artikelen
- GEGEVENSMODELLERING: definitie, typen en technieken
- DATA-ANALYSE-TOOLS: 13+ beste data-analistentools 2023
- Financieel model: een financieel model bouwen
- DATABASE ONTWIKKELAAR: functieomschrijving, taken, salaris en certificering
- Database en datawarehouse: wat is het verschil?
Referentie
